Научная статья на тему 'Корреляционные свойства карт NVSS обзора и WMAP ILC'

Корреляционные свойства карт NVSS обзора и WMAP ILC Текст научной статьи по специальности «Физика»

CC BY
120
31
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Астрофизический бюллетень
WOS
Scopus
ВАК
Область наук
Ключевые слова
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И НАБЛЮДАТЕЛЬНАЯ КОСМОЛОГИЯ

Аннотация научной статьи по физике, автор научной работы — Верходанов О. В., Хабибуллина М. Л., Майорова Е. К., Парийский Ю. Н.

В данной статье рассматриваются одномерные сечения карт WMAP ILC и распределения радиоисточников обзора NVSS на масштабах 0.75, 3, 4.5, 6.75 градусов. Исследуются корреляционные свойства этих сечений. В картах выделены области, где абсолютная величина коэффициента корреляции превышает 0.5. Представлен каталог этих областей. Показано, что их количество соответствует модельным картам, что может свидетельствовать о простом статистическом совпадении расположения этих зон.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

CORRELATION PROPERTIES OF THE MAPS OF THE NVSS SURVEY AND WMAP ILC

In this paper we study one-dimensional sections of the maps of WMAP ILC and of the NVSS survey on scale lengths of 0.75, 3, 4.5, and 6.75 degrees and analyze the correlation properties of the sections. On these maps we identify the domains where the absolute value of the correlation coefficient exceeds 0.5. The catalog of such domains is presented. It is shown that the number of the domains agrees with the number of such domains on simulated maps and this fact may be indicative of just statistical agreement of the arrangement of the domains considered.

Текст научной работы на тему «Корреляционные свойства карт NVSS обзора и WMAP ILC»

УДК 52-77/14(083.8)

КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ СВОЙСТВА КАРТ NVSS ОБЗОРА И WMAP ILC

2008 О. В. Верходанов1*, М. Л. Хабибуллина1, Е. К. Майорова1, Ю. Н. Парийский1

Специальная астрофизическая обсерватория, Нижний Архыз, 369167 Россия Поступила в редакцию 9 июня 2008 г.; принята в печать 30 июня 2008 г.

В данной статье рассматриваются одномерные сечения карт WMAP ILC и распределения радиоисточников обзора NVSS на масштабах 0.75, 3, 4.5, 6.75 градусов. Исследуются корреляционные свойства этих сечений. В картах выделены области, где абсолютная величина коэффициента корреляции превышает 0.5. Представлен каталог этих областей. Показано, что их количество соответствует модельным картам, что может свидетельствовать о простом статистическом совпадении расположения этих зон.

Keywords: теоретическая и наблюдательная космология

1. ВВЕДЕНИЕ

С появлением данных высокоточных радиоастрономических обзоров в миллиметровом, сантиметровом, дециметровом диапазонах длин волн стало возможным применение корреляционных исследований для проверки согласованной космологической модели. Прорывом в данном подходе явилось открытие доступа к данным эксперимента по измерению микроволнового фона (CMB), проводимого с помощью спутника WMAP1) (Wilkinson Microwave Anisotropy Probe), одного года, трех и пяти лет накопления сигнала на полной небесной сфере [1—7]. Для восстановления сигнала CMB из многочастотных наблюдений в этих работах применялся метод внутренней линейной комбинации (ILC — Internal Linear Combination) фоновых компонент [1], в результате которого была получена карта реликтового излучения, также называемая картой ILC и используемая для анализа низких гармоник с номерами мультиполей t < 100.Для построения карты ILC использовались наблюдения в пяти каналах: 23 ГГц (полоса К), 33 ГГц (полоса Ka), 41 ГГц (полоса Q), 61 ГГц (полоса V) и 94 ГГц (полоса W).

Достаточно много работ было посвящено исследованию статистических свойств сигнала в представленной карте ILC и обсуждению негауссовости данных этой карты, обнаруженной различными методами, включающими фазовый анализ [8—11], максвеловские мультипольные вектора [12, 13], вейвлеты [14—17], функционалы Минковского [18, 19].

E-mail: vo@sao.ru

1)http://lambda.gsfc.nasa.gov

Среди негауссовых особенностей активно обсуждается так называемое Холодное Пятно (далее CS — Cold Spot) размером порядка 10° с галактическими координатами (I = 209°, b = -57°), обнаруженное в распределении микроволнового фона в южной полусфере. CS, статистически выделяемое в распределении CMB, является одной из особенностей карт, противоречащих гипотезе однородных гауссовых флуктуаций фона. Изначально оно было отмечено как отклоняющееся от гауссовой статистики при применении вейвлет-анализа [14, 16, 17, 20] в данных первого и третьего года наблюдений миссии WMAP.

Позднее в области CS было обнаружено понижение пространственной плотности радиоисточников в картах NVSS [21], что позволило сделать предположение о существовании гигантского войда размером около 140 Мпк на красном смещении z < 1, вызывающего гравитационную аномалию, приводящую к интегральному эффекту Сакса-Вольфа [22] и проявляющуюся как CS. Кроме того, рассматривались возможности объяснения пятна эффектом Сюняева-Зельдовича [23], вызванным рассеянием в супергруппе галактик в созвездии Эридана [16, 24].

Предложены и экзотические объяснения эффекта, такие как текстура — топологический дефект во время фазового перехода в ранней Вселенной [25, 26] или анизотропная космологическая модель Бьянки VII^ [27].

В то же время были приведены серьезные аргументы, говорящие о том, что в данной карте на различных угловых масштабах присутствует остаточный вклад галактических фоновых компонент, который и дает обнаруживаемую негауссо-вость. Этот вклад может проявляться в обнару-

женной ранее связи в квадруполе между очищенной картой микроволнового фона и галактическими компонентами излучения [28, 29] и, кроме того, определять свойства низких мультиполей t < 20, приводя к неустойчивому их восстановлению [30]. В частности, влиянием этих мультиполей могут быть объяснены особенности CS, демонстрирующие отклонение статистики кластеров пиков колебаний сигнала на карте вокруг пятна [31] — увеличение числа положительных пиков. Независимое изучение свойств пятна, обнаруженного в области с близкими координатами на картах и подсчетах радиоисточников в обзоре NVSS [32], показало, что исследуемое Холодное Пятно, гигантские размеры и существование которого трудно объяснить в рамках космологической ЛCDM-модели, может быть простым статистическим отклонением, вызванным систематическими эффектами [33].

В данной работе мы решили проверить корреляционные свойства карт NVSS и ILC на масштабах 0.75, 3, 4.75, 6.75 и 9.75 градусов и постараться обнаружить и исследовать пятна типа CS. Размер масштабов выбирался значительно большим, чем размер окна сглаживания карты ILC (1°), но меньшим 10°, чтобы сохранить достаточное число пикселов для статистического анализа. Также для статистического анализа мы добавили субградусный масштаб (45; = 0.75°). В этом исследовании был применен метод кросскорреляций избранных сечений, предложенный в работе [34] и используемый для анализа низкочастотных пространственных флуктуаций микроволнового фона в области RZF—обзора, выполняемого на РАТАН-600 [35, 36]. Для оценки получаемых результатов мы провели моделирование карт с генерированием случайных гауссовых флуктуаций со спектром мощности, соответствующим космологической ЛCDM-модели.

2. ДАННЫЕ

Карта ILC содержит данные о микроволновом фоне с разрешением до t < 100 (около 1°). Она восстановлена по многочастотным наблюдениям в пяти диапазонах длин волн на полной сфере, которые доступны на сайте миссии WMAP.

Обзор NVSS (NRAO VLA Sky Survey) [32] является самым полным обзором Северного неба с высокой чувствительностью и большой площадью покрытия. Он был проведен с большой антенной решеткой (VLA) на частоте 1.4 ГГц с 1993 по 1996 гг. и покрыл все северное небо выше склонения 5 = -40° (33884п°или 82% небесной сферы). Обзор активно используется для различных статистических исследований в области космологии. Каталог содержит 1.8 х 106 источников, и, согласно описанию, является полным на 99% до

плотностей интегральных потоков более 51.4 ГГц = = 3.5 мЯн, и полным на 50% до плотностей потоков 2.5 мЯн. Обзор проводился в D—конфигурации радиотелескопа VLA, и размер синтезированной диаграммы направленности на уровне половинной мощности, определяющий разрешение, составил около 45” дуги. Данные обзора NVSS доступны на сайте NRAO2), виртуальном телескопе SkyView3) и в базе данных CATS4) [37, 38].

2.1. Свойства NVSS каталога и карт

При анализе карт обзора NVSS мы применили подход построения одномерных сечений с учетом сглаживания диаграммой направленности, описанный в [39]. Были рассмотрены два типа NVSS-данных: (1) исходные карты обзора; (2) каталог радиоисточников. Во втором случае мы задавали также уровень удаления источников из карт как свободный параметр, тем самым используя возможность формирования сканов, свободных от влияния мощных радиоисточников.

Для сравнения сечений, построенных различными способами, были расчитаны корреляционные коэффициенты (1) для сканов, построенных по каталогу и картам; (2) для сканов, расcчитанных по двумерным площадкам и одномерным сечениям, проводимых через центр выбранной области.

В первом случае коэффициент корреляции между всеми сечениями превышает 0.99, т.е. сечения, построенные по данным каталога и картам для нашего исследования, могут рассматриваться как индентичные, что значительно облегчает работу и позволяет в результате использовать списки источников каталога для анализа. Во втором случае коэффициент корреляции был не ниже 0.85, что мы считаем удовлетворительным и приемлемым для быстрых расчетов и соответствующего анализа.

Для исследования корреляционных статистических свойств мы преобразовали NVSS—карты в набор модифицированных одномерных сечений (М-сканы) на заданных склонениях с прямым восхождением от 0^ до 24н. Шаг между сечениями по склонениям задавался равным размеру выбираемого пиксела на сфере. Значение в каждом пикселе в модифицированных одномерных сечениях NVSS представляют собой средний квадрат плотностей потоков источников в площадке заданного размера с центром в данном пикселе:

1

Nr

Мг = ^гУ 'Si,

Nr^ Ki

Ki

pKi (0 e Ri

2) http://www.cv.nrao.edu/nvss/

3) http://skyview.gsfc.nasa.gov

4) http://cats.sao.ru

где N — количество источников в пикселе (элементарной площадке на небе) заданного размера обзора ЫУББ, Щ — пиксел заданного размера с номером г, — плотность потока радиоисточника

с номером кг в пикселе Щ, РК1 (г) — положение источника с номером кг. Размер пиксела Щ определялся корреляционным масштабом 0.75, 3, 4.5, 6.75 и 9.75°. Подобная характеристика карты ЫУББ позволяет описать среднее распределение источников в заданной области неба, которая меняется от пиксела к пикселу, и, в частности, статистически проверить наличие скрытых флуктуаций, обусловленных неполнотой каталога ШМАР [2,40,41]. Из исследования была исключена дыра в обзоре ЫУББ со склонениями 6 < 40° и пересекающие ее сечения.

Для выделения сечений карты 1ЬС использовалась процедура тарсЫ пакета GLESP [42], позволяющая делать срезы карты на заданном склонении с заданным шагом по прямому восхождению. Перед этой операцией мы генерировали карты на небесной сфере, используя коэффициенты при сферических гармониках из набора а£т с заданным разрешением, выполняя процедуру с12тар того же пакета с функцией синтеза карты:

£тах £

АТ(М)= £ Е

£ т=1

(а£,тУ£ ,т(вч ф) + а£,-тУ£,-т (в,Ф)) , (2)

где У£,т — сферические функции, £ — номер мультиполя, т — мода мультиполя £, (в, ф) — полярные координаты, а£,т — коэффициенты при сферических гармониках, удовлетворяющие соотношению:

Уе,-т(в,ф)

= (-1)тУ!т(в,Ф), а£,т = (-1)та*е-т . (3)

3. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

В основе используемого подхода лежит двухступенчатый одномерный корреляционный анализ между М-сканами NVSS и сечениями карты ^С, целью которого являет поиск корреляционных особенностей на различных масштабах.

На первом этапе мы отобрали коррелированные сканы обеих карт и выделили те, где уровень корреляций был выше ожидаемого среднего, оцененного по модельным записям (Рис. 1). Несмотря на то, что при таком низком уровне корреляций говорить о корреляции сканов проблематично, мы учитывали тот факт, что низкомасштабные корреляции в случае их существования должны проявиться над гауссовым шумом и могут поднять величину корреляции К выше статистически ожидаемой.

Корреляционные коэффициенты Кг для одномерных сечений вычислялись стандартным методом:

соч(х1ьо,г, хмуяя^)

—---------------------

&1ьс, г^муяя, г

П

I] {Хг,1ЬС,1 ~ Х1ЬС^)(Хг,МУ8Я,г ~ ЗДУЙ'Й',*)

&1ьс, г^муяя, г

где хг, 1ьС, г — г-ый элемент одномерного сечения карты ^С, записанный в виде вектора Х1ьс,г для заданного масштаба или координатного интервала £; хг,мУзя,г — аналогичная величина, где для построения вектора хмУяз,г вместо сечения карты ^С использовался М—скан NVSS, полученный по формуле (1); Х1ьс,г и — соответственно средние значения векторов данных сечений карт ^С и М-сечений NVSS, а (Г1ьС,г и ^мУзя,г — их дисперсии.

Второй этап заключался в исследовании свойств отобранных сечений для поиска интервалов с корреляционным коэффициентом |К| > 0.5. Сразу отметим, что корреляции между М-сечениями и данными NVSS при малом количестве точек, участвующих в процедуре, всегда могут быть обнаружены даже в двух случайных записях. Моделирование чистого гауссового шума с помощью процедуры 1раИ системы обработки FАDPS [43, 44] показало, что минимальное оптимальное число отсчетов, при котором величина коэффициента корреляции |К| < 0.5 у двух случайных записей с гауссовым шумом генератора случайных чисел, составляет 26 отсчетов. Это число мы выбрали как минимальный интервал, измеряемый в пикселах, для поиска значимых корреляций (|К| > 0.5) в записях, отобранных на первом этапе. Пример такой записи, у которой есть интервал с |К| > 0.5, приведен на Рис. 2.

4. РЕЗУЛЬТАТЫ

Из-за недостатка пикселов в сканах мы отказались от использования данных на масштабах 9.75°, исключив таким образом области размером порядка Холодного Пятна. В исследовании участвовали сечения и карты, построенные для масштабов 0.75,

3, 4.5, 6.75 градусов. Координаты центров интервалов и величины корреляционных коэффициентов приведены в Таблицах 1—4.

Количество событий, когда К < —0.5 (34 из 53, 19 из 34, 7 из 10, 7 из 13 для 0.75, 3, 4.5 и 6.75 градусов соответственно), ненамного превышает число событий, когда К > 0.5. Это можно было бы объяснить привлечением эффекта Сакса-Вольфа, однако, как показало дальнейшее статистическое

Таблица 1. Координаты центров площадок, где корреляционные коэффициенты сканов |К| > 0.5. Координаты: прямое восхождение а в часах и склонение 6 в градусах (на эпоху 2000.0) имеют точность порядка половины пиксела. Размер стороны пиксела 0.75°

ан (5° к ан (5° к ан (5° к

14.407 -32.87 -0.58 8.387 12.12 0.52 6.024 45.12 -0.55

12.332 -37.37 -0.52 21.711 13.62 -0.52 7.228 45.12 -0.62

12.647 -37.37 -0.52 3.431 15.88 0.52 7.413 52.62 -0.50

12.961 -37.37 -0.59 3.535 15.88 0.51 9.472 52.62 -0.57

10.002 -32.87 -0.50 3.639 15.88 0.55 18.203 52.62 -0.59

6.747 -29.87 0.64 3.795 15.88 0.51 18.054 57.12 -0.54

11.517 -16.37 -0.54 7.342 30.12 -0.56 23.120 57.12 -0.50

11.726 -16.37 -0.56 17.805 30.12 -0.52 22.379 59.38 0.50

18.969 -16.37 -0.57 17.920 30.12 -0.65 1.104 60.12 0.55

7.574 -10.37 -0.52 22.719 30.12 -0.51 5.931 62.38 -0.51

7.726 -10.37 -0.50 0.716 33.12 -0.52 6.245 63.88 0.52

0.700 -1.38 0.51 11.001 36.88 0.59 8.454 71.38 -0.57

3.751 -1.38 0.56 14.313 36.88 0.51 9.550 71.38 -0.55

5.402 -1.38 -0.51 14.938 36.88 0.53 9.863 71.38 -0.51

5.702 -1.38 -0.51 3.508 38.38 -0.51 12.698 78.88 0.53

2.313 6.12 0.59 19.006 38.38 -0.55 13.734 78.88 0.64

3.938 12.12 0.51 4.864 41.38 -0.50 1.169 82.62 -0.62

8.080 12.12 0.52 5.464 41.38 -0.52

Таблица 2. Координаты центров площадок, где корреляционные коэффициенты сканов |К| > 0.5. Координаты: прямое восхождение а в часах и склонение 6 в градусах (на эпоху 2000.0) имеют точность порядка половины пиксела. Размер стороны пиксела 3°

ан (5° к ан (5° к ан (5° к

23.448 -35.88 0.57 3.451 9.88 -0.54 8.207 25.62 -0.63

0.807 -7.38 -0.60 12.586 9.88 -0.51 9.538 25.62 -0.51

11.293 -7.38 -0.57 2.271 14.38 0.51 22.625 25.62 -0.54

14.117 -7.38 -0.63 16.724 14.38 0.63 3.931 30.12 -0.56

16.133 -7.38 -0.56 20.027 14.38 0.53 15.724 30.12 -0.53

23.595 -7.38 -0.52 21.885 14.38 0.55 21.871 40.62 -0.61

6.820 -4.38 0.53 3.397 19.62 -0.55 1.984 45.12 0.53

21.061 -4.38 0.51 6.158 19.62 -0.55 4.535 45.12 0.57

8.206 -2.12 0.51 8.281 19.62 -0.51 5.953 45.12 0.52

0.800 -1.38 0.53 2.787 21.12 -0.51 2.965 66.12 0.52

0.800 -0.62 0.52 3.645 21.12 -0.59

19.400 0.12 0.55 8.405 21.88 -0.66

O.4 0.З O.2 0.1 * 0 -0.1 -0.2 -0.З -0.4

50 -З0 -10 10 З0 S0 70 90

Declination, deg

0.5

Declination, deg

-50 -30 -10 10 30 50 70 90

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Declination, deg

Declination, deg

Рис. 1. Корреляционные коэффициенты для различных угловых масштабов в зависимости от склонения S. Масштабы поиска корреляций (0.75, Э, 4.5 и 6.75 град.) указаны на рисунках. Серым фоном отмечен допустимый уровень кросскорреляций, рассчитанный по данным 50 моделей карт для ЛCDM—космологии.

Таблица 3. Координаты центров площадок, где корреляционные коэффициенты сканов |К| > 0.5. Координаты: прямое восхождение а в часах и склонение 6 в градусах (на эпоху 2000.0) имеют точность порядка половины пиксела. Размер стороны пиксела 4.5°

ан (5° к ан (5° к ан (5° к

21.608 -32.12 0.52 15.218 18.88 -0.52 22.444 35.38 -0.51

12.300 0.12 -0.50 16.925 35.38 -0.50 23.213 57.12 0.57

22.500 0.12 0.55 18.764 35.38 -0.55

13.950 18.88 -0.57 21.708 35.38 -0.51

Таблица 4. Координаты центров площадок, где корреляционные коэффициенты сканов |К| > 0.5. Координаты: прямое восхождение а в часах и склонение 6 в градусах (на эпоху 2000.0) имеют точность порядка половины пиксела. Размер стороны пиксела 6.75°

ан (5° к ан (5° к ан (5° к

5.258 -39.62 -0.52 21.660 -17.12 0.52 12.155 31.62 0.73

10.516 -39.62 -0.54 1.812 -6.62 0.54 17.406 43.62 0.66

12.269 -39.62 -0.50 14.617 9.88 -0.60 7.039 54.88 0.52

10.904 -34.38 -0.55 0.478 19.62 -0.58

0.942 -17.12 0.68 3.822 19.62 -0.57

моделирование, подобные отклонения находятся в пределах гауссовой дисперсии.

Для проверки значимости результатов методом Монте-Карло мы генерировали по 50 случайных модельных карт микроволнового фона для различного масштаба со спектром мощности, соответствующим ЛCDM-космологии, используя пакет GLESP [46]. Карты были построены с аналогичной изучаемым картам пикселизацией на различных масштабах. В каждой карте выделены сканы на склонениях из предыдущей таблицы и подсчитано число событий, когда коэффициент корреляции |К| > 0.5. Результаты подсчета событий приведены в Таблице 5.

Результаты Таблицы 5 свидетельствуют о том, что статистически значимых отклонений в корреляции между картой NVSS и картой микроволнового фона ^С от корреляций между картой NVSS и случайными картами СМВ не обнаружено на масштабах порядка 1°—7°. Тем не менее, мы выделили области, приведенные в каталоге (Табл. 1—4), где поведение М-сканов напоминает поведение СМВ. Не исключено, что корреляция положения некоторых пятен из подготовленного каталога площадок может быть обусловлена все же реальным физическим эффектом. Хотя мы склоняемся к выводу о том, что большая часть коррелированных (анти-коррелированных) пятен (если не все) может быть объяснена простым статистическим совпадением.

5. ВЫВОДЫ

Мы провели корреляционный анализ карт СМВ и модифицированной карты NVSS, сглаженных до различных угловых масштабов, методом одномерных сечений. Для построения модифицированной карты NVSS мы использовали характеристику, представляющую собой средний квадрат плотностей потоков источников в площадке заданного размера с центром в пикселе, определяемым выбранной площадкой. По данным поиска корреляций мы каталогизировали области на различных масштабах, где |К| > 0.5. Для проверки значимости обнаруженных корреляций мы провели моделирование карт СМВ методом Монте-Карло, используя угловой спектр мощности в ЛCDM-космологии как входной параметр. Для сгенерированных 50 моделей СМВ мы провели аналогичный корреляционный анализ. Было обнаружено, что статистика корреляций на исследуемых масштабах (0.75, 3, 4.5, 6.75 градусов) не отличается от ожидаемых случайных карт. Таким образом, можно сделать вывод о том, что выявленные корреляции могут быть обусловлены статистическим совпадением. Несмотря на это, представляет интерес проведение двумерной корреляционной пикселиза-ции (картографирования) неба с каталогами других диапазонов длин волн, что мы предполагаем сделать в следующей работе, в частности, и для поиска эффекта Сакса-Вольфа.

Таблица 5. Количество событий, когда коэффициент корреляции превышает величину к = 0.5 в сканах “^С— NVSS” и в среднем значении коэффициента, полученного в модельных данных. Оценка делалась в сканах на одинаковых склонениях

Масштаб, град. количество событий “ILC—NVSS” среднее количество событий “модель—NVSS”

0.75 53 51.2±12.1

3.0 34 22.1 ±6.0

4.5 10 20.0±6.1

6.75 13 15.3±5.4

15 10 15 20

Right Ascention, hour

Рис. 2. Пример сечений ЫУББ (верхний график) и СМВ (ШМАР ^С) (нижний график) с интервалом 4.5 градуса, где коэффициент корреляции |К| > 0.5.

БЛАГОДАРНОСТИ

Мы выражаем благодарность NASA за возможность использования доступного архива (NASA Legacy Archive), откуда были взяты данные WMAP. Мы также признательны авторам HEALPix за использование их пакета 5) [45], с помощью которого были преобразованы карты WMAPв коэффициенты a£m. В работе использован пакет Glesp 6) [42, 46] для дальнейшего анализа данных CMB на сфере и система обработки одномерных данных FADPS 7) [43, 44]. Данная работа была поддержана грантом “Ведущие научные школы России”. О.В.В. благодарит РФФИ за частичную поддержку грантом No 08-02-00159.

5)http://www.eso.org/science/healpix/

6)http://www.glesp.nbi.dk

7)http://sed.sao.ru/~vo/fadps_e.html

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. C. L. Bennett, M. Halpern, G. Hinshaw, et al., Astrophys. J. Supp. 148, 1 (2003), astro-ph/0302207

2. C. L. Bennett, R. S. Hill, G. Hinshaw, et al., Astrophys. J. Supp. 148, 97 (2003), astroph/0302208

3. D. N. Spergel, L. Verde, H. V. Peiris, et al., Astrophys. J. Supp. 148, 175(2003), astro-ph/0302209

4. G. Hinshaw, D. N. Spergel, L. Verde, et

al., Astrophys. J. Supp. 170, 288 (2007),

astro-ph/0603451

5. D. N. Spergel et al., Astrophys. J. Supp. 170, 377

(2007), astro-ph/0603449

6. G. Hinshaw, J. L. Weiland, R. S. Hill, et

al., Astrophys. J. Supp., submitted, (2008), arXiv:0803.0732

7. E. Komatsu, J. Dunkley, M. R. Nolta, et

al., Astrophys. J. Supp., submitted, (2008), arXiv:0803.0547

8. L.-Y. Chiang, P. D. Naselsky, O. V. Verkhodanov, and M. J. Way, Astrophys. J 590, L65 (200Э), astroph/0303643

9. P. D. Naselsky, A. G. Doroshkevich, and O. V. Verkhodanov, Astrophys. J 599, L53 (2003), astro-ph/0310542

10. P. D. Naselsky, A. G. Doroshkevich, and O. V. Verkhodanov, Monthly Notices Roy. Astronom. Soc. 349, 695 (2004), astro-ph/0310601

11. P. Coles, P. Dineen, J. Earl, and D. Wright, Monthly Notices Roy. Astronom. Soc. 350, 989 (2004), astroph/0310252

12. C. J. Copi, D. Huterer, and G. D. Starkman Phys. Rev. D 70, 043515 (2004), astro-ph/0310511

13. C. J. Copi, D. Huterer, D. J. Schwarz, and

G. Starkman, Phys. Rev. D 75, 023507 (2007), astroph/0605135

14. P. Vielva, E. Martinez-Gonzlez, R. B. Barreiro, et al., Astrophys. J 609, 22 (2004), astro-ph/0310273

15. P. Mukherjee and Y. Wang, Astrophys. J 613, 51 (2004).

16. M. Cruz, E. Martinez-Gonzalez, P. Vielva, and L. Cayon, Monthly Notices Roy. Astronom. Soc. 356, 29 (2005).

17. M. Cruz, L. Cayon, E. Martinez-Gonzalez, et al., Astrophys. J 655, 11 (2007), astro-ph/0603859

18. H. K. Eriksen, D. I. Novikov, P. B. Lilje, et al., Astrophys. J 612, 64 (2004).

19. C.-G. Park, C. Park, and J. R. Gott III, Astrophys. J 660, 959 (2006), astro-ph/0608129

20. L. Cayon, J. Jin, and A. Treaster, Monthly Notices Roy. Astronom. Soc. 362, 826 (2005).

21. L. Rudnick, S. Brown, and L. R. Williams, Astrophys. J 671, 40 (2007), arXiv:0704.0908

22. R. K. Sachs and A. M. Wolfe, Astrophys. J 147, 73 (1967).

23. R. A. Sunyaev and Ya. B. Zeldovich, Astrophys. Sp. Sci. 7,3(1970).

24. S. Brough, D. A. Forbes, V. A. Kilborn, et al., Monthly Notices Roy. Astronom. Soc. 369, 1351 (2006).

25. M. Cruz, N.Turok, P. Vielva, etal., Science 318, 1612

(2007), arXiv:0710.5737

26. M. Cruz, E. Martinez-Gonzalez, P. Vielva, et al.,

(2008), arXiv:0804.2904

27. T. Jaffe, A. J. Banday, H. K. Eriksen, et al., Astrophys. J 629, L1, 2005 (astro-ph/0503213)

28. P. D. Naselsky and O. V. Verkhodanov, Int. J. Mod. Phys. D 17, 179 (2008), astro-ph/0609409

29. P. D. Naselsky and O. V. Verkhodanov, Astrophysical Bulletin 62,218(2007).

30. P. D. Naselsky, O. V. Verkhodanov, and

M. T. B. Nielsen, Astrophysical Bulletin 63,

216(2008), arXiv:0707.1484

31. P. D. Naselsky, P. R. Christensen, P. Coles, et al.,

(2007), arXiv:0712.1118

32. J. J. Condon, W. D. Cotton, E. W. Greisen, et al., Astronom. J. 115,1693(1998).

33. K. M. Smith and D. Huterer, (2008), arXiv:0805.2751

34. M. L. Khabibullina, O. V. Verkhodanov, and

Yu. N. Parijskij, Astrophysical Bulletin 63, 95

(2008).

35. Yu. N. Parijskij, N. N. Bursov, A. B. Berlin, et al., Gravitation & Cosmology 10, 139 (2005), astroph/0508065

36. N. N. Bursov, Yu. N. Pariiskii, E. K. Maiorova, et al., Astron. Rep. 51, 197(2007).

37. O. V. Verkhodanov, S. A. Trushkin, H. Andernach, and V. N. Chernenkov, in “Astronomical Data Analysis Software and Systems VI”, eds. G.Hunt & H.E.Payne, ASP Conf. Ser., 322, 46 (1997).

38. O. V. Verkhodanov, S. A. Trushkin, H. Andernach, and V. N. Chernenkov, Bull. Spec. Astrophys. Obs. 58, 118(2005), arXiv:0705.2959

39. E. K. Majorova, Astrophysical Bulletin 63, 56 (2008).

40. E. L. Wright, X. Chen, N. Odegard, et al., Astrophys. J. Supp., submitted (2008), arXiv:0803.0577

41. S. A. Trushkin, Bull. Spec. Astrophys. Obs. 55, 90 (200Э).

42. O. V. Verkhodanov, A. G. Doroshkevich,

P. D. Naselsky, et al., Bull. Spec. Astrophys.

Obs. 58, 40 (2005).

43. O. V. Verkhodanov, in “Astronomical Data Analysis Software and Systems VI”, eds. G.Hunt &

H.E.Payne, ASP Conf. Ser. 125,46(1997).

44. O. V. Verkhodanov, B. L. Erukhimov, M. L. Monosov, et al., Bull. Spec. Astrophys. Obs. 36, 132 (1993).

45. K. Gorski, E. Hivon, A. J. Banday, et al., Astrophys. J 622, 759 (2005).

46. A. G. Doroshkevich, P. D. Naselsky,

O. V. Verkhodanov et al., Int. J. Mod. Phys. D

14, 275 (2003), astro-ph/0305537

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

CORRELATION PROPERTIES OF THE MAPS OF THE NVSS SURVEY AND WMAP ILC

O. V. Verkhodanov, M. L. Khabibullina, E. K. Maiorova, Yu. N. Pariiskij

In this paper we study one-dimensional sections of the maps of WMAP ILC and of the NVSS survey on scale lengths of 0.75, 3, 4.5, and 6.75 degrees and analyze the correlation properties of the sections. On these maps we identify the domains where the absolute value of the correlation coefficient exceeds 0.5. The catalog of such domains is presented. It is shown that the number of the domains agrees with the number of such domains on simulated maps and this fact may be indicative of just statistical agreement of the arrangement of the domains considered.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.