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Revista mexicana de astronomía y astrofísica

versión impresa ISSN 0185-1101

Rev. mex. astron. astrofis vol.48 no.2 Ciudad de México oct. 2012

 

New Analytic Results for Poissonian and non–Poissonian Statistics of Cosmic Voids

 

L. Zaninetti

 

L. Zaninetti: Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Torino, Via Pietro Giuria 1, 10125 Torino, Italy (zaninetti@ph.unito.it).

 

Received 2012 January 10.
Accepted 2012 April 10.

 

RESUMEN

La estereología permite pasar de las distribuciones en 3D de los volúmenes en los diagramas de Voronoi a sus secciones transversales en 2D. La suposición básica es que la estadística en 3D de los volúmenes de los vacíos en el Universo local obedece a una función de distribución de tipo gama. La regla estándar para pasar de volúmenes en 3D a círculos en 2D mediante la estereología común produce una nueva función de densidad de probabilidad para los radios, la cual contiene la función G de Meijer. También se considera una distribución no Poissoniana para los volúmenes. El mejor ajuste para la distribución de los radios en 3D del Sloan Digital Sky Survey Data Release 7 es una distribución no Poissoniana de los volúmenes, dada por la función de Kiang con argumento cercano a dos.

 

ABSTRACT

Stereology allows shifting from the 3D distribution of the volumes of Poisso–nian Voronoi Diagrams to their 2D cross–sections. The basic assumption is that the 3D statistics of the volumes of the voids in the local Universe has a distribution function of the gamma–type. The standard rule of conversion from 3D volumes to 2D circles, adopting the standard rules of stereology, produces a new probability density function of the radii which contains the Meijer G–function. A non–Poissonian distribution of volumes is also considered. The distribution of the 3D radii of the Sloan Digital Sky Survey Data Release 7 is best fitted by a non–Poissonian distribution in volumes as given by the Kiang function with argument of about two.

Key Words: galaxies: clusters: general — galaxies: statistics — large–scale structure of universe — methods: statistical.

 

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