Faraday Rotation Measure Dependence on Galaxy Clusters Dynamics

We study the magnetic fields in galaxy clusters through Faraday rotation measurements crossing systems in different dynamical states. We confirm that magnetic fields are present in those systems and analyse the difference between relaxed and unrelaxed samples with respect to the dispersion between their inherent Faraday rotation measurements (RM). We found an increase of this RM dispersion and a higher RM overlapping frequency for unrelaxed clusters. This fact suggests that a large-scale physical process is involved in the nature of unrelaxed systems and possible depolarization effects are present in the relaxed ones. We show that dynamically unrelaxed systems can enhance magnetic fields to large coherence lengths. In contrast, the results for relaxed systems suggests that a small-scale dynamo can be a dominant mechanism for sustaining magnetic fields, leading to intrinsic depolarization.Fil: Stasyszyn, Federico Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: de Los Rios, Martín Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentin

Imposing exclusion limits on new physics with machine-learned likelihoods

Machine-Learned Likelihood (MLL) is a method that, by combining modern machine-learning techniques with likelihood-based inference tests, allows estimating the experimental sensitivity of high-dimensional data sets. Here we extend the MLL method by including the exclusion hypothesis tests and study it first on a toy model of multivariate Gaussian distributions, where the true probability distribution functions are known. We then apply it to a case of interest in the search for new physics at the LHC, in which a ′ boson decays into lepton pairs, comparing the performance of MLL for estimating 95% CL exclusion limits with respect to the prospects reported by ATLAS at 14 TeV with a luminosity of 3 ab−1.Fil: Arganda Carreras, Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; Argentina. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España. Universidad Autónoma de Madrid; EspañaFil: de Los Rios, Martín Emilio. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España. Universidad Autónoma de Madrid; EspañaFil: Perez, Andres Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Física La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física La Plata; ArgentinaFil: Sandá Seoane, Rosa María. Consejo Superior de Investigaciones Científicas; España. Universidad Autónoma de Madrid; Españ

Construcción de un catálogo de cúmulos de galaxias en proceso de colisión

En este trabajo presentamos los primeros resultados de la identificación de cúmulos de galaxias en colisión en catálogos de galaxias con mediciones de corrimiento al rojo (SDSS, 2DF) e introducimos la metodología. Calibramos un método mediante el estudio de los árboles de fusión de cúmulos en un catálogo simulado basado en un modelo semianalítico completo de formación de galaxias además de la simulación cosmológica Millenium. También discutimos acciones futuras para estudiar nuestra muestra de cúmulos de galaxias en colisión, incluidas las observaciones de rayos X y la reconstrucción masiva obtenida mediante el uso de lentes gravitacionales débiles.In this work we present first results of the identification of colliding galaxy clusters in galaxy catalogs with redshift measurements (SDSS, 2DF), and introduce the methodology. We calibrated a method by studying the merger trees of clusters in a mock catalog based on a full-blown semi-analytic model of galaxy formation on top of the Millenium cosmological simulation. We also discuss future actions for studding our sample of colliding galaxy clusters, including x-ray observations and mass reconstruction obtained by using weak gravitational lenses.Fil: de Los Rios, Martín Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Dominguez, M. J.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Paz, Dante Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentin

ROGER: Reconstructing orbits of galaxies in extreme regions using machine learning techniques

We present the ROGER (Reconstructing Orbits of Galaxies in Extreme Regions) code, which uses three different machine learning techniques to classify galaxies in, and around, clusters, according to their projected phase-space position. We use a sample of 34 massive, M200 > 1015h-1M⊙, galaxy clusters in the MultiDark Planck 2 (MDLP2) simulation at redshift zero. We select all galaxies with stellar mass M∗ ≥ 108.5h-1M⊙, as computed by the semi-analytic model of galaxy formation SAG, that are located in, and in the vicinity of, these clusters and classify them according to their orbits. We train ROGER to retrieve the original classification of the galaxies from their projected phase-space positions. For each galaxy, ROGER gives as output the probability of being a cluster galaxy, a galaxy that has recently fallen into a cluster, a backsplash galaxy, an infalling galaxy, or an interloper. We discuss the performance of the machine learning methods and potential uses of our code. Among the different methods explored, we find the K-Nearest Neighbours algorithm achieves the best performance.Fil: de Los Rios, Martín Emilio. South American Institute For Fundamental Research.; BrasilFil: Martínez, Héctor J.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Coenda, Valeria. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Muriel, Hernan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Ruiz, Andrés Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Vega Martínez, Cristian Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Astrofísica La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas. Instituto de Astrofísica La Plata; ArgentinaFil: Cora, Sofia Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Astrofísica La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas. Instituto de Astrofísica La Plata; Argentin

Reconstructing orbits of galaxies in extreme regions (ROGER) - II: Reliability of projected phase-space in our understanding of galaxy populations

We connect galaxy properties with their orbital classification by analysing a sample of galaxies with stellar mass M⋆ ≥ 108.5h-1M⊙ residing in and around massive and isolated galaxy clusters with mass M200 > 1015h-1M⊙ at redshift z = 0. The galaxy population is generated by applying the semi-analytic model of galaxy formation sag on the cosmological simulation MultiDark Planck 2. We classify galaxies considering their real orbits (3D) and their projected phase-space position using the roger code (2D). We define five categories: cluster galaxies, galaxies that have recently fallen into a cluster, backsplash galaxies, infalling galaxies, and interloper galaxies. For each class, we analyse the 0.1(g - r) colour, the specific star formation rate (sSFR), and the stellar age, as a function of the stellar mass. For the 3D classes, we find that cluster galaxies have the lowest sSFR, and are the reddest and the oldest, as expected from environmental effects. Backsplash galaxies have properties intermediate between the cluster and recent infaller galaxies. For each 2D class, we find an important contamination by other classes. We find it necessary to separate the galaxy populations in red and blue to perform a more realistic analysis of the 2D data. For the red population, the 2D results are in good agreement with the 3D predictions. Nevertheless, when the blue population is considered, the 2D analysis only provides reliable results for recent infallers, infalling galaxies and interloper galaxies.Fil: Coenda, Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: de Los Rios, Martín Emilio. Universidad Autónoma de Madrid; España. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho; BrasilFil: Muriel, Hernan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Cora, Sofia Alejandra. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Astrofísica La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas. Instituto de Astrofísica La Plata; ArgentinaFil: Martinez, Hector Jose Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Ruiz, Andrés Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; ArgentinaFil: Vega Martínez, Cristian Antonio. Universidad de La Serena; Chile. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Astrofísica La Plata. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas. Instituto de Astrofísica La Plata; Argentin

Analysis of candidates for interacting galaxy clusters: I. A1204 and A2029/A2033

Merging galaxy clusters allow for the study of different mass components, dark and baryonic, separately. Also, their occurrence enables to test the ΛCDM scenario, which can be used to put constraints on the selfinteracting cross-section of the dark-matter particle. It is necessary to perform a homogeneous analysis of these systems. Hence, based on a recently presented sample of candidates for interacting galaxy clusters, we present the analysis of two of these cataloged systems. In this work, the first of a series devoted to characterizing galaxy clusters in merger processes, we perform a weak lensing analysis of clusters A1204 and A2029/2033 to derive the total masses of each identified interacting structure together with a dynamical study based on a two-body model. We also describe the gas and the mass distributions in the field through a lensing and an X-ray analysis. This is the first of a series of works which will analyze these type of system in order to characterize them. Neither merging cluster candidate shows evidence of having had a recent merger event. Nevertheless, there is dynamicalevidence that these systems could be interacting or could interact in the future. It is necessary to include more constraints in order to improve the methodology of classifying merging galaxy clusters.Characterization of these clusters is important in order to properly understand the nature of these systems and their connection withdynamical studies.Fil: Gonzalez, Elizabeth Johana. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: de Los Rios, Martín Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Oio, Gabriel Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Hernández Lang, Daniel. Universidad de La Serena; ChileFil: AguirreTagliaferro, Tania. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Dominguez Romero, Mariano Javier de Leon. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Nilo Castellon, Jose Luis Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad de la Serena; ChileFil: Cuevas L., H.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; ArgentinaFil: Valotto, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba. Instituto de Astronomía Teórica y Experimental; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Observatorio Astronómico de Córdoba; Argentin

Determining the Dark Matter distribution in galaxies with Deep Learning

We present a novel method to infer the Dark Matter (DM) content and spatial distribution within galaxies, based on convolutional neural networks trained within state-of-the-art hydrodynamical simulations (Illustris TNG100). The framework we have developed is capable of inferring the DM mass distribution within galaxies of mass $~10^{11}-10^{13}M_{\odot}$ with very high performance from the gravitationally baryon dominated internal regions to the DM-rich, baryon-depleted outskirts of the galaxies. With respect to traditional methods, the one presented here also possesses the advantages of not relying on a pre-assigned shape for the DM distribution, to be applicable to galaxies not necessarily in isolation, and to perform very well even in the absence of spectroscopic observation