宇宙芭蕾舞团：宇宙网中光晕的旋转和形状排列

摘要

我们使用从P-Millennium Lambda冷暗物质宇宙学中获得的前所未有的大样本暗物质晕来研究晕与宇宙网丝状物的排列N个-人体模拟。我们使用最先进的关系形态形式主义，由于其多尺度性质，同时识别所有尺度上的结构。我们发现强烈而显著的排列，晕的长轴及其特有的速度倾向于沿着灯丝方向。然而，自旋-长丝排列显示出更复杂的趋势，从低质量时优先平行到高质量时优先垂直。这种“自旋翻转”发生在平均质量为|$5\乘以10^{11}\，h^{-1}\，\mathrm{米}_\奥多特$|.质量随着灯丝直径的增加而增加，在最薄和最厚的灯丝样品之间变化超过一个数量级。我们还发现，晕的内部有一个自旋翻转质量，这个质量比整个晕的质量小几倍。这些结果证实了最近的吸积是晕旋-丝排列复杂行为的原因。低质量晕主要沿垂直于寄主丝状体的方向增加质量，因此其自旋倾向于沿着丝状体定向。相反，高质量晕主要沿其寄主丝状体增生，其自旋优先垂直于它们。此外，位于较薄纤丝中的光晕比位于较厚纤丝中相同质量的光晕更有可能沿其寄主纤丝生长。

1简介

从几乎一致的初始条件开始，宇宙经过数十亿年的演化，包含了丰富的结构，从小规模的虚拟化物体，如光晕和星系，到数十个巨大的结构，如超星团和细丝（Peebles1980; 奥尔特云1983; Springel、Frenk&White公司2006; 法国白2012; 滕佩尔2014; Tully等人。2014). 所有这些都嵌在所谓的宇宙网中，宇宙网是一种由密集的致密星团、细长的丝状物和薄片状壁组成的网状空间排列，位于巨大的近空空域中（邦德、科夫曼和波戈西恩1996; 范德韦加特和邦德2008)空隙和过密区域之间存在明显的不对称性。大规模潮网是由大规模潮汐场形成的，而大规模潮汐场本身是由物质的不均匀分布所产生的。在此背景下，宇宙网是引力坍缩各向异性性质的最显著表现，标志着从原始（高斯）随机场到高度非线性结构的转变，这些结构已经完全坍缩成晕和星系。

形成宇宙网的同一个潮汐场也是坍缩晕和星系中角动量积累的来源。这被潮汐力矩理论（TTT）巧妙地概括了，它解释了在线性演化阶段，潮汐场如何扭转非球形坍缩原晕，以产生净自转或自转（Hoyle1949; 皮布尔斯1969; 多罗什克维奇1970; 白色1984). 具体来说，这是由于原晕的惯性张量和局部重力潮汐张量之间的差异对准而发生的。TTT假设晕的性质（如角动量、形状）与其所在位置的大规模潮汐场之间存在直接关联（参见Schäfer2009以供审查）。例如，线性TTT预测晕自旋优先与二次坍缩方向对齐[Lee&Pen(2001)，但请参见Jones&van de Weygaert(2009)]因此，自旋垂直于最慢坍缩的方向，这对应于灯丝脊（Efstathiou&Jones1979; 巴恩斯和埃夫斯塔丘1987; 天堂与孔雀1988; Lee&Pen公司2001; 波西亚尼、德克尔和霍夫曼2002年a,b条; 李2004). 这种排列主要是在原晕最大的旋转时被印记下来的，预计在随后原晕非线性坍缩为病毒化物体时会被保留下来。

大型宇宙学模拟表明，光晕形状和自旋与其周围质量分布的对齐并不像上述简化TTT框架所预测的那样简单。在光环形状的情况下，结构形成线性阶段存在的相关性保持不变，光环形状沿着嵌入光环的灯丝强烈定向，排列强度随着光环质量的增加而增加（阿勒泰、科尔伯格和克罗夫特2006; Aragón-Calvo等人。2007年b; 阿拉贡-卡尔沃2007; Brunino等人。2007; Hahn等人。2007). 相比之下，晕的自旋显示出与寄主丝状体更复杂的排列。这是Aragón-Calvo等人首先指出的。(2007年b)，以及此后不久由Hahn等人。(2007)这表明，自旋-长丝取向与质量有关，低质量晕和高质量晕分别具有优先的平行和垂直取向。这一结果在有重子和无重子的多重宇宙学模拟中得到了再现（哈恩、特西耶和卡罗罗2010; Codis等人。2012; Libeskind等人。2013; 特罗兰、刘易斯和布兰德·霍桑2013; Dubois等人。2014; 福雷罗·罗梅罗、孔特雷拉斯和帕迪拉2014; Wang和Kang2017). 观测研究证实了这种一致性，其中最突出的是Tempel、Stoica和Saar的发现(2013)大质量椭圆星系的自转倾向于垂直于其主星系丝，而质量较小的明亮螺旋的自转则倾向于与主星系丝平行2010; Tempel&Libeskind公司2013; Zhang等人。2013,2015; Hirv等人。2017). 来自晕的过渡质量优先垂直旋转，优先平行于其宿主晕，称为自旋翻转质量。虽然大多数研究都同意这种过渡质量的存在，但他们报告的自旋翻转质量的值差异很大，在晕质量中扩散超过一个数量级，从～0.5到～5×10¹² |$\，h^{-1}\，\rm{M_{\odot}}$|此外，自旋翻转质量随用于识别大型纤丝的平滑标度而变化，平滑标度越大自旋翻转质量越高（Codis等人。2012; 阿拉贡·卡尔沃和杨2014; Forero-Romero等人。2014)，并在较高红移时减少（Codis等人。2012; Wang和Kang2018). 这表明，导致低质量晕倾向于使其自旋沿着其寄主丝状体定向的机制是复杂的，既依赖于时间，也依赖于环境。

以前的工作对自旋翻转现象提出了一系列不同的解释，其中最负责任的过程与晕后期质量吸积的性质有关，即所谓的二次吸积（贝辛格1985). Codis、Pichon和Pogosyan提供了理论解决方案(2015)，他解释了TTT框架内低质量晕和高质量晕之间自旋-长丝排列的二分法。关键是长丝仅在某些大尺度潮汐场配置中形成，其中惯性张量和潮汐场之间的对准遵循不同于一般期望的特定分布。Codis等人。(2015)和Laigle等人。(2015)也表明这是由于丝状体内部的涡度分布所致（对于星系，请参见Pichon等人。2011). 他们声称灯丝横截面可分为四个象限，每个象限具有相反的涡度符号。低质量晕通常位于四个象限中的一个象限中，因此沿着灯丝产生自旋，而高质量晕重叠在多个涡度象限上，并获得一个优先垂直于其主丝的自旋。Welker等人。(2014)已经表明，由于沿星系丝方向合并过多，大质量星系的自转倾向于垂直于星系丝，而低质量星系则倾向于沿星系丝排列，因为没有合并或合并次数很少。然而，Bett&Frenk(2012,2016)已经表明，75%以上的光晕自旋变化是由于小的子结构的吸积或飞越相遇，而不是由于大的合并。另一方面，王康(2017,2018)从晕的形成时间及其从片状到丝状的迁移时间方面解释了自旋-丝状排列。低质量晕在高红移时增加其大部分质量，而在片状结构中，而高质量物体在低红移时增长，当它们嵌入丝状结构时。

在本研究中，我们对晕圈的自旋和形状与晕圈所在丝状体的取向之间的对齐进行了系统分析。我们采用了现有最大的宇宙学模拟之一，即P-Millennium，其特点是体积大、质量分辨率高，大的动力学范围对于我们理解大规模宇宙网如何影响小尺度现象至关重要，例如晕的自旋和形状定向。我们使用最先进的技术来识别宇宙网关系该技术采用多尺度形式一次性识别突出和纤细的细丝（Cautun，van de Weygaert&Jones2013参见Libeskind等人。2018与其他web检测方法的比较）。我们雇佣了两名员工关系变体，关系+和关系_velshear，它分别基于密度和速度剪切场来识别腹板。这两个关系变体在其鉴定的丝状网络之间显示出最大的差异（Cautun等人。2014)通过比较两种方法的晕-丝比对，揭示了晕-丝对准背后的过程及其对晕质量的依赖性的关键细节。

我们的分析涉及两个主要的新主题，这两个主题在文献中没有研究过，并且我们表明，这对于理解晕-丝排列是不可或缺的。首先，我们研究了整个晕的性质以及对应于不同内径向切割的性质。后者是高度相关的，因为：（i）星系与光晕的内部区域非常紧密地对齐，而与整个光晕的对齐程度很差（Bailin&Steinmetz2005; Tenneti等人。2014; Velliscig等人。2015; Shao等人。2016; Chisari等人。2017)和（ii）最近的增生主要沉积在晕的外部区域（萨尔瓦多-索莱、索拉尼斯和曼里克1998; Wechsler等人。2002; Tasisiomi等人。2004; Wang等人。2011)因此，内部区域的排列追踪了高红移时全晕的排列。第二个新特征涉及研究晕-自旋-长丝排列作为长丝特性的函数，以发现自旋翻转质量对长丝厚度有很强的依赖性。

论文布局如下：第节2介绍了宇宙学模拟和关系用于确定宇宙网的形式主义；章节三描述了光晕目录，我们如何计算光晕的自旋和形状，并详细比较了我们两个网络探测器之间的光晕在细丝中的分布；章节4给出了关于晕-自旋-灯丝排列的主要结果；章节5研究卤化物的形状与其宿主细丝之间的排列；在第节中6我们详细讨论了二次吸积如何可能成为形成晕-自旋-丝排列的主要过程；我们在第节中总结并讨论了我们的主要成果7.

2灯丝数量

我们的分析基于一个高分辨率模拟，其具有无与伦比的动态范围Planck-Millennium，我们将在本节中介绍。在此，我们还描述了灯丝识别程序，该程序基于两种不同版本的MMF/关系宇宙网检测算法：一种从密度场出发，另一种从速度剪切场出发。通过比较这两个灯丝种群，我们希望找出影响晕角动量与大尺度结构对齐的过程的补充信息。

2.1模拟

在本研究中，我们使用了Planck-Millennium高分辨率模拟（以下简称P-Millennium；McCullagh等人。2017; Baugh等人。2018)，这只是一个暗物质N个-标准∧CDM宇宙学的身体模拟。它在周期盒中追踪结构的形成|$542.16\，h^{-1}\，\rm百万美元$|边长使用5040^三暗物质粒子，每个粒子的质量为|1.061美元\乘以10^｛8｝\，｛h｝^｛-1｝\，\rm{米}_{\odot}$|模拟的宇宙学参数是从最新的普朗克测量结果（普朗克合作十六2014)：密度参数为Ω_Λ = 0.693, Ω_M（M）=0.307，密度波动幅度为σ₈=0.8288，哈勃参数为小时=0.6777，其中小时 =H（H）₀/100|$\rm{km\，\，s^{-1}\，Mpc^{-1{}}$|和H（H）₀是哈勃望远镜目前的常数。在这里的分析中，我们仅限于当前时代的质量分布，|$z（美元）$| = 0.

由于其大动态范围和大体积，P-Millennium模拟最适合研究角动量获取问题以及在大范围晕质量上自旋和网状环境之间的关系。P-Millennium模拟了近750万个在晕质量三个数量级上分辨率良好的晕的形成，这对这项工作的成功至关重要。晕自旋和灯丝取向之间的对准尤其如此，这是一种微妙的影响（例如，见Aragón-Calvo et al。2007年b; Libeskind等人。2013)，并有力地刻画了这种对准对晕质量的依赖性，这是本文讨论的主要方面之一。除了对识别自旋跃迁背后微妙的动力学效应的重要性外，P-Millennium的大容量还使我们能够充分考虑到导致晕角动量产生和宇宙网形成的大规模潮汐力。

2.2灯丝检测

我们使用MMF/关系P-Millennium模拟中识别细丝的方法。货币市场基金/关系多尺度形态学技术（Aragón-Calvo等人。2007年a; 考顿等人。2013)使用尺度空间形式主义这确保了对所有规模的结构进行检测。该形式包括一个完全自适应的框架，用于根据密度、速度或重力场的局部变化对物质分布进行分类，这些变化编码在Hessian矩阵中。随后，使用一组形态滤波器将物质的空间分布分为三个基本组分：节点、，丝状物和宇宙网的墙壁。识别过程的结果是一组多样而复杂的宇宙网络组件，从高密度区域的突出特征到遍布宇宙空隙的脆弱网络。

这个关系MMF版本/关系形式主义（Cautun等人。2013,2014)基于原始的多尺度形态滤波器（Aragón-Calvo等人。2007年b,一)算法和开发的目的是获得一种更健壮、更有物理动机的环境分类方法。完整的关系宇宙网标识符套件（参见Cautun等人。2013)包括一系列宇宙网示踪剂的选项，例如原始密度、对数密度、速度散度、速度切变和潮汐力场。关系在意识到这些选项代表了塑造宇宙质量分布的关键物理方面后，已将其纳入宇宙网结构和动力学分析的通用代码中。

我们分析晕丝排列的目的是了解大规模潮汐力在获取晕中角动量中的作用。主要的潮汐场效应和大规模的特殊速度流预计与最显著的网状结构有关。这促使我们采用两种方法，根据它们在剪切场或速度场中的特征来识别宇宙网丝。通过对比晕自旋与两个丝状布居的排列，我们试图将局部小尺度力的贡献与较大尺度力的作用区分开来。

2.2.1百万立方英尺/关系

MMF的主要优势/关系形式主义是它同时注意到网状宇宙质量分布的两个关键方面：结构的形态一致性和分布的多尺度特性。第一个方面是通过计算局部Hessian矩阵恢复的，它揭示了形态网络组件的存在性和一致性。第二个同样重要的方面使用尺度空间分析来揭示网络的多尺度性质，这是宇宙结构形成的层次演化的表现。

数据集的尺度空间表示由不同分辨率的数据副本序列组成（Florack等人。1992; 林德伯格1998). 将特征搜索算法应用于所有副本，并通过适当组合所有副本的信息，以与比例无关的方式提取特征。尺度空间分析的一个突出应用是检测医学图像中的血管网（Sato等人。1998; Li、Sone和Doi2003)它与Megaparsec尺度上的结构模式有着惊人的相似性。MMF形式主义翻译、扩展和优化了尺度空间方法，以确定宇宙质量和星系分布中的主要形态元素。

MMF的结果/关系程序是一个体积填充字段，它指定了每个点的局部形态特征：节点、细丝、壁或空隙。货币市场基金/关系方法首先将其形式应用于节点，然后应用于细丝，最后应用于墙，从而执行环境检测。通过要求细丝区域不能是节点，壁区域不能是节或细丝，每个体积元素都被指定了一个单一的环境特征。其余区域被分类为空洞。

虽然在尺度空间形式中，原则上有无穷多个尺度，但实际上我们的实现使用了有限数量的滤波器尺度，限制在以下范围内|$[0.5,4.0]\，h^{-1}\，\rm Mpc$|.此范围是根据灯丝的预期相关性预测的，以了解我们样品中晕的特性，其质量在5×10范围内¹⁰到|$1\乘以10^{15}\，h^{-1}\，\mathrm{米}_{\odot}$|（见下一节）。上过滤器刻度|$4\，h^{-1}\，\rm Mpc$|允许识别最大质量的细丝，而较低的过滤尺度允许检测偶尔存在孤立的低质量卤化物的细长细丝。

2.2.2关系+和关系速度剪切

在我们的研究中，我们使用了两个关系鉴定灯丝种群的方法。第一关系+算法基于密度场的局部几何。非线性演化密度场的强非高斯性质以多个数量级的密度范围为标志。简单地应用高斯平滑可以消除物质分布的各向异性，特别是接近高密度峰值的各向异性。这可以通过应用对数高斯滤波器来缓解（Cautun等人。2013)，包括三个步骤：（1）计算密度对数，|$\log\left（1+\delta（\mathbf{\boldsymbol{x}}）\right）$|，（2）将高斯平滑应用于|$\log\left（1+\delta（\mathbf{\boldsymbol{x}}）\right）$|和（3）计算平滑过密度，|$\delta_{\rm平滑}（\mathbf{\boldsymbol{x}}）$|，来自平滑密度对数。随后，关系+使用方程计算对数高斯平滑密度场的海森矩阵(三). Hessian特征值，χ_1,+≤ χ_2,+≤ χ_3中+和特征向量，|$\mathbf{\boldsymbol{e}}_{i，+}$|，确定质量分布的局部形状和方向。例如，丝状特征对应于χ_1,+ < 0, χ_2,+<0和|χ_1,+| ≃ |χ_2,+| ≫ |χ_3,+|. 灯丝的方向由特征向量表示|$\mathbf{\boldsymbol{e}}_{3，+}$|，而截面由特征向量定义|$\mathbf｛\boldsymbol｛e｝｝_｛1，+｝$|和|$\mathbf{\boldsymbol{e}}_{2，+}$|参见图的顶部面板4用于灯丝方向的视觉图示。

给定位置的形态恒等式和主方向由特征值χ决定_1,σ≤ χ_2，σ≤ χ_3,σ和特征向量，|$\mathbf{\boldsymbol{e}}_{i，\sigma}$|根据负速度剪切计算的Hessian矩阵。类似于关系+，灯丝用χ标记_1,σ < 0, χ_2,σ<0和|χ_1,σ| ≃ |χ_2,σ| ≫ |χ_3,σ|即前两个方向的收缩和第三个方向的小收缩或扩张。细丝方向由剪切场的第三特征向量给出，|$\mathbf{\boldsymbol{e}}_{3，\sigma}$|.

从这个意义上说，关系_velshear遵循与（单尺度）V-web算法相同的宇宙网分类哲学（Hoffman等人。2012; Libeskind等人。2018). 两者之间的关键区别在于关系_velshear考虑了速度场的多尺度性质。

2.3密度纤维与剪切纤维

通过以下方法确定的灯丝种群存在一些有趣的差异关系+和关系_维尔谢尔。这两种方法都能识别出宇宙网中最显著、最具动态优势的动脉。这些巨大的细丝，直径约为|$5\，h^{-1}\，\rm Mpc$|可能会延伸到很长的长度，有时会超过几十个兆帕秒。它们是大尺度宇宙中的主要运输通道，物质、气体和星系沿着它们流向密度更高的质量浓度。因此，它们几乎总是可以被识别为成对的块状和致密星团，其强大的潮汐力会产生非常突出的块状丝状物（Bond等人。1996; 科尔伯格、克鲁格霍夫和康诺利2005; 范德韦格特和邦德2008; Bos等人。2016). 它们几乎总是位于大空隙的边界上。这些细丝对大规模潮汐和速度场有着重要的贡献（Rieder等人正在准备中），其动力印记可识别为速度流中的一种独特剪切模式。

两者之间的对比关系_丝绒和关系+Cautun等人。(2013,2014)，如图所示2，它将两个丝状网络进行了比较|$20\，h^{-1}\，\rm百万美元$|厚度和|$300\乘以300\，（h^{-1}\，\rm{Mpc}）^2$|在区域中。虽然用这两种方法都可以识别出显著的和巨大的细丝，关系+设法识别出更多的细丝结构，这些结构说明了宇宙丝状网络的多尺度特征。

两种腹板探测器之间的第二个主要区别是，非线性速度剪切场比密度场具有更大的尺度相干（即更非局部化）。这是由于速度剪切和密度之间的非线性功率谱存在差异，前者在小尺度上下降更快（Bertschinger和Jain1994; Jain和Bertschinger1994; 邦德和迈尔斯1996; 范德韦加特2002; 罗曼诺·迪亚兹和范德韦加尔特2007). 重力和潮汐场是密度场上的积分。因此，它们也在远离产生它们的源头（密度波动）的地方显现出来。剪切与速度场本身相似：它是由重力（潮汐场）随时间推移的作用产生的。因此，当你在发生源之外时，你仍然可以看到潮汐场在速度场上的印记。²

对于潮汐和剪切，这意味着你可以在远离物体，甚至进入空隙的时候，拥有细丝或节点的特征，这就是你所看到的。我们不必惊讶于它也出现在关系_velshear长丝结果：它们比从密度场确定的相应长丝更厚。因此关系_velshear长丝通常比它们的厚关系+副本，因此关系_velshear丝状物往往包括紧邻区域的物质和晕，这些物质和晕在视觉上更可能被识别为围绕关系+细丝。

更详细、更深刻地说明了关系+和关系_通过研究晕分布提供了velshear丝状网络。图三和4用这两种方法描述了灯丝晕的空间分布。总体印象是关系+确定一个更清晰的宇宙网轮廓，同时它包含了一系列小尺度丝状特征，这些特征在关系_velshear网状网络。而关系_velshear识别出了巨大的丝状动脉，它无法恢复从这些主要结构或低密度区域的纤细丝状复杂网络中分支出来的小卷须。大的动态范围关系+然而，该程序确实识别和鉴定了这些小纤维。另一方面关系_velshear纤丝具有相当数量的晕圈，这些晕圈位于纤丝的动力学影响区域，但实际上可能位于低密度边界区域。因此关系_velshear长丝比它们更大更宽关系+等价物。

3光晕人群

光晕目录是通过使用0.2倍平均暗物质粒子分离的链接长度首次识别朋友之友（FOF）群而构建的。使用SUBFIND算法将FOF组进一步拆分为绑定结构（Springel等人。2001)它首先将潜在的亚芦荟与局部暗物质密度峰值联系起来，然后逐渐丢弃与这些亚结构不受引力约束的粒子。对于每个FOF组，SUBFIND将质量最大的次晕确定为该组的主晕。我们的研究仅使用这些主要光环。我们定义光晕半径，R（右）₂₀₀是指位于光晕中心的球体半径，该球体的平均密度是宇宙临界密度的200倍。然后，光晕质量，M（M）₂₀₀，是包含在R（右）₂₀₀.

我们的分析仅限于质量大于3.2×10的晕¹⁰ |$\，h^{-1}\，\rm{M_{\odot}}$|这是由于晕的结构是由足够多的粒子分解的。Bett等人。(2007)，我们选择了至少有300个暗物质粒子的光晕R（右）₂₀₀.P-Millennium包含3.76×10⁶这类主要光晕代表了一个非常大且具有统计代表性的样本。这使我们能够在前所未有的程度上描述晕属性和宇宙网方向之间的一致性。

对于质量阈值以上的所有晕，我们计算诸如角动量和形状等物理性质。除非另有规定，否则这些性质是使用晕半径内所有引力束缚的暗物质粒子来计算的，R（右）₂₀₀为了获得更深入的了解，我们还计算了所有晕的内部区域的属性。我们使用了两个不同的径向切割，分别对应于包围10%和50%晕粒子的半径。我们将这些径向切割称为光环的内部10%和50%，而在描述整个光环特性时，我们将其表示为整个光环。内部径向切割的动机是观察到最近的质量增生主要沉积在晕的外部区域（Wang et al。2011)因此，通过研究内晕，我们可以探索最近的质量吸积是如何发生的，这通常是各向异性的（例如Vera-Ciro et al。2011; Shao等人。2018)，可能会影响光晕形状和旋转。

3.1宇宙网络环境

我们根据光晕所在位置确定的网络环境，将光晕种群分为节点、灯丝、壁和空隙样本。我们这样做是为了关系_velshear和关系+web分类方案。通常，通过这两种方法将许多相同的光晕分配给节点和灯丝，但也存在差异（见表1)，稍后我们将详细讨论。

在本研究中，我们重点研究了丝状体中的主要晕。表中列出了P-Millennium中灯丝晕的统计数据1.灯丝含有大约35%的主要晕关系+确定稍大一部分的灯丝晕。这两种方法将大致相同的光晕分配给灯丝，其中96%的光晕关系_velshear长丝晕也存在于关系+细丝。对于关系+，84%的灯丝晕与关系_而剩下的16%则对应于在低洼地区填充丝状卷须的光晕。

在图中三我们举例说明了两个网络探测器所识别的灯丝晕分布的异同。为此，我们显示了完整的光晕分布（左上面板）以及内部光晕关系_velshear和关系+a内的细丝|$200\乘以200\，h^{-1}\，\rm Mpc$|区域，共个|$20\，h^{-1}\，\rm百万美元$|宽度。从视觉上看，我们发现这两种方法都成功地恢复了最显著的纤丝和一些不太显著的纤毛，尽管由于切片厚度较大，从视觉上评估后者较为困难。光环关系+细丝（左下图）描绘了一个尖锐而复杂的网络，其中有突出的丝状动脉，以及在低密度区域由较细的细分支和细小细丝组成的大量网络。相比之下关系_velshear长丝晕（底部-右侧面板）具有相当不同的特征，主要追踪较厚的长丝。

两者的比较关系+和关系_velshear细丝显示后者相当厚。这反映了速度剪切场的非局部特征，与关系+导致将在离灯丝棘较远的距离处发现的灯丝晕分配给同一灯丝晕。在右上角的面板中可以更好地了解这种影响的程度，它显示了常见的光晕，也就是两者都分配给灯丝的光晕关系+和关系_维尔谢尔。常见的灯丝晕的外观几乎相同，尽管较薄且较尖锐关系_天鹅绒细丝。这清楚地说明了这一点关系+找到关系_velshear长丝，它赋予它们较小的厚度。

为了更详细地比较由两个腹板探测器识别的灯丝晕，图4放大到|$40\乘以40\，h^{-1}\，\rm Mpc$|以一个突出的丝状网络为中心的区域。该图显示了丝状卤化物在许多突出细丝的连接处及其周围的分布，这些细丝是在团簇质量的卤化物浓度周围发现的。该区域无疑是宇宙网中最活跃的区域之一，预计将受到该区域物质高度各向异性分布所产生的巨大潮汐力的强烈影响。

两个web查找器之间的对比非常显著。关系+包括小丝状物和卷须，它们对速度剪切场的微小动力影响无法被关系_velshear方法。图的顶行4提供了这种效果的生动可视化+指出了主要丝状物质量浓度周围的许多薄的低密度丝状物。这也可以在图的底部一行观察到4，其中显示了排他性的灯丝晕，即仅通过两种方法之一分配给灯丝的晕。关系_velshear在识别较厚的显著纤丝时，忽略了次要纤丝的晕群，甚至可能包括关系+指定给欠密空心区域。

的方向关系+和关系_图的顶部两个面板显示了平纹细丝4这表明两个腹板探测器指定的方向与从视觉上推断出的丝状网络的局部方向匹配良好关系+和关系_从图中可以看出，velshear纤维的取向几乎平行5图中显示了关系+和关系_velshear长丝轴，在分配给这两种长丝类型的每个晕的位置进行计算。这个关系+和关系_velshear丝在整个晕质量范围内排列良好，中间错位为～20°。排列显示出对晕质量的小依赖性，质量较高的晕在两种灯丝类型之间的排列稍低。

3.2 Halo质量函数

图6表明晕质量函数描述了环境之间的显著差异（也参见例如Cautun等人。2014; Libeskind等人。2018)：质量最大的光晕位于网的节点处，而质量较低的物体主要存在于丝状物中。虽然在细节上存在一些差异，特别是关于空洞和壁晕质量函数的高质量尾部，但总体上，由环境隔离的晕种群在这两个方面非常相似关系+和关系_velshear腹板定位仪。

除了最重的物体外，我们发现大多数光晕都是在丝状物中发现的。例外情况涉及质量超过|$M\约10^{13.5}\，\rm{M_{odot}}$|，几乎只在节点中找到。空泡晕的质量函数强烈地转移到较低的质量，其振幅明显低于灯丝晕或壁晕。这是意料之中的，因为空洞代表着密度最低的区域，并且主要由低质量晕填充。这与观测结果一致，观测结果表明，大多数空星系通常都很暗，恒星质量较低（参见克雷克尔2011; Kreckel等人。2012). 同样的趋势也出现在宇宙网膜（即壁）中的光晕上，尽管其极端程度不如空星系。光晕比|$10^{12.0}\，\rm{M_{\odot}}$|在墙上几乎找不到，几乎所有的都是丝状的。除其他外，它解释了为什么在震级有限的星系调查中很难追踪到星系壁（另见Cautun et al。2014). 总的来说，晕质量在关系+环境与关系_velshear当量，仅存在微小差异。在图的第二个面板中6，我们可以注意到关系_velshear将更多的所有质量的光晕分配给空隙和壁，从而将更少的光晕分配给细丝。图的底部面板6详细比较了两个腹板探测器确定的纤维质量函数。普通样品代表大多数灯丝晕种群。这种情况尤其适用于关系_velshear的唯一样本几乎是所有质量的10倍。这个关系+独家样品更大，包括|${\sim}30美元$|发现的低质量晕的百分比关系+细丝。这直接反映了以下事实：关系+识别细小纤细的丝状卷须关系_维尔谢尔。这些不太突出的特征大多包含低质量晕（Cautun et al。2014)，这解释了为什么关系+和关系_velshear主要见于低质量晕。

3.3光晕形状

惯性张量是一个3×3对称矩阵，可以对角化以计算其特征值，秒_一≥秒_b条≥秒_c（c）和特征向量，|$\mathbf{\boldsymbol{v}}_a$|,|$\mathbf{\boldsymbol{v}}_b$|、和|$\mathbf{\boldsymbol{v}}_c$|晕圈的形状通常用轴比来描述b条/一和c（c）/一，其中|$a=\sqrt{s_a}$|,|$b=\sqrt{s_b}$|、和|$c=\sqrt{s_c}$|分别表示主晕轴、中间晕轴和次晕轴。一个完美的球形光环b条/一 =c（c）/一=1，长轴明显长于中短轴，c（c） ≈b条 ≪ 一而扁圆的短轴比其他两个小得多，c（c） ≪ b条 ≈一晕的方向由相应的特征向量指定|$\mathbf{\boldsymbol{v}}_a$|,|$\mathbf{\boldsymbol{v}}_b$|、和|$\mathbf｛\boldsymbol｛v｝｝_c$|分别指向主轴、中轴和副轴。

图的顶部面板7显示了P-Millennium中的晕状分布，这与之前的研究（例如Bett等人。2007). 总的来说，光晕是三轴的，有明显的趋向于圆的形状，但从来没有完美的球形。大多数卤代烷c（c）/一>0.8和b条/一 > 0.9. 他们也有一个轻微的倾向于长条形。光环形状显示了光环所在的web环境的微小但具有统计意义的变化。这在图的中间和底部面板中清楚地显示出来7，它显示了中间晕形轴比率，b条/一和c（c）/一作为晕质量和环境的函数。节点和空隙中的光晕比灯丝和墙壁中的光环更扁平（Hahn等人。2007; Forero-Romero等人。2014).

3.4晕角动量

对于每个晕，我们计算整个虚拟化晕的角动量，以及由内部10%和50%晕粒子组成的内部晕区域的角动量。这产生了三个角动量，|$\mathbf｛\boldsymbol｛J｝｝_｛100｝$|,|$\mathbf{\boldsymbol{J}}_{50}$|、和|$\mathbf{\boldsymbol{J}}_{10}$|每个光环。我们对晕角动量的两个方面感兴趣：其振幅和方向（即自旋方向）。

3.4.1自旋参数λ

为了确定晕旋振幅是否与晕所在的网络环境相关，图8显示了根据关系+光环所在的环境。我们观察到不同网络环境中光晕的旋转特性之间存在明显的分离，平均而言，长丝光晕和壁光晕具有最大的旋转，而节点光晕是最慢的旋转对象。对于所有环境，PDF接近对数正态分布，但其峰值略有偏移，从长丝和壁的λ=0.035到空隙的λ=0.030，节点晕的λ=0.020。

图8清楚地揭示了宇宙环境对晕的自旋参数的影响，灯丝晕和壁晕的相干旋转明显强于驻留在节点中的对应晕，它们具有更显著的色散支持特性。有趣的是，这与形态-密度关系相似（Dressler1980)观察发现，早期星系占据星系团的星系数量，而晚期螺旋星系占据丝状和壁状“场”区域。

3.4.2旋转方向

4旋转对准分析

在这里，我们研究了晕旋和晕嵌在其中的丝状体的取向之间的对齐。灯丝方向对应于沿灯丝轴的方向，该方向由电子_3,+和电子_3,σ特征向量关系+和关系_velshear方法（有关详细信息，请参见第节2.2.2和图9). 此外，我们将分析局限于灯丝晕，这是物体的主要种群。

4.1对齐分析：定义

平行于灯丝方向的光晕特性对应于μ_高频=1，而垂直于灯丝方向的特性对应于μ_高频 = 0. 对准角的随机或各向同性分布对应于μ的均匀分布_高频在0和1之间，这为评估各向同性的偏差提供了有用的参考线。在晕总体的排列角分布的情况下，我们将该样本称为优先平行如果中间对齐角大于0.5。相反，该样本是优先垂直如果中间对齐角小于0.5。根据这一点，并且有点武断，我们认为μ_高频=0.5表示优先平行中值μ之间的过渡_高频>0.5，且优先垂直，中值μ_高频<0.5，对齐。

我们使用bootstrapping来估计对准角度分布的不确定性。对于每个分布，我们生成1000个引导实现，并计算每个实现的分布和中值。然后使用这些值来估计1和2σ不确定性区间。我们将此程序用于估计PDF不确定性（例如，见图10)以及计算中值测定中的误差（例如，见图11).

4.2晕-自旋对准：统计趋势

图10给出了晕-自旋对准角的分布，即|$\mu_{Jf}=\cos（\theta_{mathbf{\boldsymbol{J}}；\mathbf}\boldsymbol{e}}_3}）$|，在光晕自旋方向和光晕位置处的灯丝方向之间。图中的面板对应不同质量的光晕。该图仅显示了关系_velshear长丝，但对于关系+细丝。我们研究了整个光环的排列，以及包含50%和10%光环质量的内径向切割。在每种情况下，我们都需要至少300个粒子来确定光环自旋，这就是为什么50%和10%内径向切割的自旋只显示质量大于1的光环和|$3\乘以10^{11}\，h^{-1}\，\rm M_{\odot}$|分别是。

对于每个质量范围内的晕，我们发现对准角有一个广泛的分布，在从cosθ=0到cosθ=1的整个允许范围内取值（注意年-轴仅从0.8变为1.2）。尽管如此，该分布与各向同性分布明显不同，即使考虑到样本大小有限的不确定性，也会出现这种情况，这些不确定性显示为各向同性期望值周围的灰色阴影区域。低质量晕的自旋方向显示|$\cos\theta_{\mathbf{\boldsymbol{J}}；\mathbf{\boldsymbol{e}_3}\simeq 1$|，这表明倾向于优先平行于纤丝棘。相反，高质量光晕显示出相反的趋势，有过多的具有|$\cos\theta_{\mathbf{\boldsymbol{J}}；\mathbf{\boldsymbol{e}_3}\simeq 0$|即倾向于优先垂直于灯丝轴。综上所述，虽然我们发现晕-自旋-丝状体取向分布广泛，但在统计上有显著的晕过剩，这些晕的自旋优先平行或垂直于其宿主丝状体，这取决于质量。

自旋-长丝排列的性质取决于晕质量。许多质量在范围内的低质量晕|$M_{200}=（5\text{--}9)\times 10^{10}\，h^{-1}\，\rm M_{\odot}$|（图的左上面板10)具有对齐角cosθ≳0.8，这表明它们倾向于平行于灯丝棘。另一方面，评估后续面板中的对齐情况（对应于晕质量的增加），我们观察到从优先平行配置到优先垂直配置的系统转变。例如，质量为|$（3\text{--}4)\times 10^{11}\，h^{-1}\，\rm{M_{\odot}}$|显示出相当弱的平行排列过剩，而对于晕质量|$（1\text{--}2)\times 10^｛12｝\，h^｛-1｝\，\rm｛M_｛odot｝｝$|更高的是，大多数晕的排列角为cosθ≲0.3。

自旋-长丝取向不仅取决于晕质量，还取决于计算晕自旋方向的径向范围。这如图所示10，它显示了使用晕质量的最内侧10%和50%计算的自旋-灯丝排列。而对于高晕质量，|$M_｛200｝\gt 1\times 10^｛12｝\，h^｛-1｝\，\rm｛M_｛odot｝｝$|在内晕自旋和整个晕自旋在较低质量下与其宿主丝线以相同程度对齐，|$M_{200}\lt 5\乘以10^{11}\，h^{-1}\，\rm{M_{\odot}}$|，内晕自旋没有显示优先排列。这与整个晕自旋形成对比，晕自旋优先平行于丝状棘。对于质量范围内的物体，内晕和外晕自旋方向之间的对比最为显著|$（3\text{--}4)\times 10^{11}\，h^{-1}\，\rm M_{\odot}$|（图的第三个面板10). 虽然内晕自旋有轻微的垂直排列趋势，但整个晕自旋优先沿长丝棘定向。

总之，晕-自旋-灯丝排列依赖于质量：低质量晕优先平行排列，而银河系质量和质量更大的晕优先垂直排列。后者与TTT相吻合，TTT预测晕的自旋方向垂直于晕所在的灯丝（Lee&Pen2000). 然而，低质量晕的自旋-长丝排列与TTT的预测相反。由于低质量晕的排列取决于用于计算其自旋的径向范围，排列从与TTT预测一致的内部区域优先垂直变为在外部区域优先平行，因此，图像变得更加复杂。内部区域主要由早期增生的物质组成，而外部区域则相反。这表明在线性演化阶段（Peebles）最初诱导的晕自旋1969)被随后的质量吸积阶段实质上改变。在这方面特别突出的是低质量晕与高质量晕之间的对比，后者的自旋-长丝排列较少受到近期吸积的干扰。

4.3旋转翻转

我们现在开始更详细地研究晕-自旋-灯丝排列对晕质量的依赖性。如图所示11，其中我们绘制了中间自旋-长丝取向角，|$\left\langle\mu_{Jf}\right\rangle=\left\ langle\cos\theta_{mathbf{\boldsymbol{J}}；\mathbf{\boldsymbol{e}_3}\right\rangle$|，使用晕质量中的窄范围进行计算。为了评估中值对齐角度的统计稳健性，我们显示了中值中的2σ不确定性，该不确定性是使用bootstrap抽样计算的。不确定度范围很小，尤其是在低质量时，这是由于每个质量范围内有大量的晕圈。为了清楚起见，我们只显示了与关系_velshear细丝，但在与关系+细丝。优先平行和垂直对齐之间的阈值对应于|$\left\langle\cos\theta_{\mathbf{\boldsymbol{J}}；\mathbf{\boldsymbol{e}}_3}\right\rangle=0.5$|如图中的水平实线所示11.

图11在晕质量和中间自旋-长丝取向角之间显示了一个明确而系统的趋势：取向角，|$\left\langle\cos\theta_{\mathbf{\boldsymbol{J}}；\mathbf{\boldsymbol{e}}3}\right\rangle$|随着光环质量的减少而增加。这一趋势对两者都是可见的关系+和关系_尽管两种方法之间的准确中间角略有不同，但velshear长丝。特别值得注意的是，从高质量的优先垂直对准到低质量的优先平行对准的过渡，发生在M（M）₂₀₀=5.6和|$3.8\乘以10^{11}\，{h}^{-1}\，\rm{米}_{\odot}$|对于关系_velshear和关系+细丝。这种转变被称为自旋翻转并且一直是深入研究的对象（Aragón-Calvo等人。2007年b; Hahn等人。2010; Codis等人。2012; Trowland等人。2013). 自旋翻转晕质量的准确值在不同的研究中有所不同，正如我们在这里发现的，它在这里使用的两个腹板探测器之间有所不同。在下一小节中，我们将更详细地研究这种差异。

图11还显示了内晕的自旋-长丝排列，其强度和质量依赖性与整个晕的不同。低质量晕的内部和整个晕自旋排列之间的差异最为显著，与图中的结论一致10例如，晕质量内10%的自旋对高质量几乎没有质量依赖性，此后，它从优先垂直向优先平行排列缓慢增加，与灯丝自旋平行。然而，由于模拟的分辨率有限（我们需要在晕圈内部10%的区域至少有300个粒子），我们无法探测是否存在自旋翻转以及发生的晕圈质量。然而，对于内部50%晕质量的自旋-灯丝排列，我们只解决了自旋翻转，它发生在质量比整个晕的自旋翻转低约3倍的质量处。

The systematic nature of the自旋翻转清楚地表明了TTT未捕获到的其他物理过程在确定晕的最终角动量方面所起的重要作用。高质量晕的自旋-长丝排列至少在质量上与TTT一致，因此尚不清楚TTT中未包括的其他过程的影响（如果有的话）。相反，低质量晕的排列与TTT的预测相反，这表明在线性演化阶段获得的自旋（TTT很好地描述了这一点）被其他现象所修正，这些现象导致逐渐向与丝状棘排列的自旋过渡。这一过程动力学的主要关键在于内外晕区域的自旋之间的对比，以及丝状网络不同区域之间对准强度的变化，这是下一小节的主题。

4.4自旋对准和长丝的性质

在这里，我们研究了自旋-长丝取向如何随长丝特性而变化，重点关注两个关键方面。首先，我们研究是什么解释了自旋翻转质量介于关系+和关系_平纹细丝（见图11). 其次，我们研究晕-自旋-长丝排列是否对晕所在的长丝类型敏感，重点是突出的长丝与纤细的长丝。

4.4.1关系+与关系_丝绒长丝

两个灯丝种群之间的差异有两个来源。首先，即使关系+灯丝与关系_velshear一，它们不一定具有相同的取向，因为灯丝取向分别由密度梯度场和速度剪切场的特征向量给出。然而，密度梯度和速度剪切合理地对齐，中间对齐角度为~22°（Tempel等人。2014). 其次，这两种丝状体包含不同的晕群。正如我们在第节中讨论的那样3.1,关系+纤丝包括许多纤细的丝状卷须，要么从较突出的纤丝上分叉，要么位于低密度区域。这些细长的结构主要由低质量晕填充，不通过关系_维尔谢尔。相比之下关系_velshear形式主义包括大量远离显著纤维脊的晕圈（参见Cautun et al。2014); 这些光晕通常由关系+至邻近的低密度区域（见图4).

图12研究了晕布居对自旋-长丝排列的影响。它显示了自旋-灯丝排列的晕-质量依赖性常见的光环，即指定给这两者的光环关系+和关系_平纹细丝（见图三用于说明这些晕的空间分布）。对于大众，|$M_{200}\le 10^{12}\，{h}^{-1}\，\rm{米}_｛\dodot｝$|，两个辐板探测器的普通晕具有相同的中间自旋-长丝取向角，以至于曲线几乎完全重叠。这转化为在自旋-翻转跃迁质量上达成一致|$M_{200}=5\乘以10^{11}\，{h}^{-1}\，\rm{米}_{\odot}$|这一结果表明，低质量常见晕的自旋-长丝排列之间没有根本区别，无论长丝是否由关系+或关系_velshear方法。

对于质量大于|10美元^｛12｝\，｛h｝^｛-1｝\，\rm{米}_{\odot}$|其中，普通晕的自旋-长丝排列与全长丝种群的相同。特别是，虽然两个蛛网发现者都发现晕旋优先垂直于其寄主丝状物，但使用关系+方向比使用关系_velshear取向，在较高晕质量时，这种差异会增加。这表明了关系+和关系_平纹细丝（见图5)，使用关系+能够更好地恢复大质量晕周围丝状体的方向。这些晕，由于其质量高，影响周围的质量流动，从而局部改变大规模速度剪切场。反过来，这会削弱关系_velshear卷筒取样器，用于恢复大型细丝的方向。更大质量的光晕会在更大程度上和更远的距离上改变速度流，这解释了为什么在光晕质量更大时，两个灯丝探测器之间的差异会增加。

图13研究排他性的光环，即专门指定给关系+或至关系_天鹅绒细丝。我们与|$M_{200}\le 2\乘以10^{12}\，{h}^{-1}\，\rm{米}_{\odot}$|由于唯一的光晕样品包含少量质量较高的物体，这是由于大多数质量较大的光晕通过这两种方法被指定为灯丝的结果。与通常位于显著纤丝中心区域的普通晕相比，这两种织网发现者的专属晕种群差异很大。

这个关系+唯一的样本由细丝卷须中的光晕组成，优先显示垂直排列，直到非常低的质量，自旋翻转质量为|${\sim}1\乘以10^{11}\，{h}^{-1}\，\rm{米}_｛\dodot｝$|.该过渡质量远低于所有关系+灯丝晕，即|${\sim}3\乘以10^{11}\，{h}^{-1}\，\rm{米}_{\odot}$|表中给出了不同灯丝种群中晕的自旋翻转质量2因此，自旋-长丝排列取决于长丝特性，如果质量相同的晕位于较薄的长丝中，则更有可能具有优先垂直的构型（下一小节将更详细地讨论这一趋势）。

这个关系_velshear独家样品主要由在显眼丝状物外围发现的晕圈组成，其自旋翻转质量为|${\sim}6\乘以10^{11}\，{h}^{-1}\，\rm{米}_{\odot}$|这个自旋翻转质量比关系+唯一的晕，从而证实了自旋排列取决于丝状体性质的假设。此外关系_velshear独家样品的值与关系_velshear普通样品（见图12). 这两个样品都位于同一细丝中，但前者通常出现在远离细丝棘的郊区。因此，将两者进行比较表明，自旋翻转质量不会随着与纤维棘的距离而发生很大变化。

4.4.2对准和灯丝厚度

我们现在对前一小节中提出的假设进行了详细调查，即自旋-长丝排列取决于长丝的性质。特别是，我们研究了相同质量晕的排列是否取决于晕所嵌入的灯丝的厚度。如图所示14在这里，我们展示了晕子样品的自旋-灯丝排列的质量依赖性，晕子样品根据宿主灯丝的直径分裂。根据Cautun等人。(2014)处方。第一步，我们将纤丝压缩到中央脊椎。这涉及到一个迭代过程，在每个迭代步骤中，所有灯丝体素都会移近灯丝中心，直到形成一条非常薄的曲线，即灯丝棘。在第二步中，对于沿着灯丝棘的每个体素，我们可以找到半径为|$R=2\，h^{-1}\，\rm Mpc$|然后，灯丝直径，D类_（f），该点由长度为2的圆柱体的直径给出R（右），其体积与相邻体素的总体积相同。与每个光环相关的灯丝直径是与光环所在的体素相对应的直径。为了简单起见，我们将分析重点放在整个晕自旋的对齐上。

较厚的细丝质量更大，因为它们通常每单位长度的质量更高（Cautun等人。2014)我们预计它们形成于强潮汐场区域。因此，我们预计较厚的细丝将承载晕旋，而晕旋在其细丝棘上比较薄的细丝更垂直。这与图的结果相反14并表明其他过程，如合并和次级或晚期质量吸积，对晕旋的方向有很大影响。

5光环形状对齐

晕形状与大规模质量分布的对准是自旋-长丝对准的补充。这里，我们重点关注与光晕方向相关的两个方面：

• 光晕形状-灯丝排列，以及

• 光晕形状&光晕自旋排列。

光环的形状和方向是根据其三个主轴确定的a、 b条、和c（c）和相应的特征向量（参见第节3.3). 特别有趣的是最长和最短的轴。最长的轴，一，指定光晕主体所指向的方向。最短轴，c（c），优先指向与晕自旋相同的方向，它们之间的相互错位反映了晕获取角动量的历史。同样有趣的是，看看最短的光晕轴模拟光晕自旋-灯丝排列的距离。

5.1光晕形状-灯丝对齐

在初始高斯场中，峰值的形状和周围宇宙物质的分布之间已经有了很强的相关性（van de Weygaert&Bertschinger1996; de Rossi等人。2009). 例如，新兴的细丝是由潮汐或速度剪切场的原始构型定义的，具有一个扩展方向和两个收缩方向，前者对应于细丝轴（见van de Weygaert&Bertschinger1996; de Rossi等人。2009). 正如邦德等人指出的那样。(1996)，这种识别是为什么在成对的块状星团之间形成并连接成对的显著细丝的主要原因（参见van de Weygaert&Bond2008，以获得广泛的理论描述）。

随着晕的非线性坍塌和堆积，我们希望看到晕的形状和它们所在的丝状体之间的排列在多大程度上仍然反映了原始排列。为此，我们评估了光晕主轴之间的角度，|$\mathbf{\boldsymbol{v_a}}$|,|$\mathbf{\boldsymbol{v_b}}$|、和|$\mathbf{\boldsymbol{v_c}}$|（参见第节3.3)，以及灯丝方向，|$\mathbf{\boldsymbol{e_3}}$|，其规定了沿着灯丝脊的方向（参见第节2.2.2). 与自旋-灯丝取向类似，我们用晕状主轴和灯丝取向之间夹角的余弦来表征形状-灯丝的取向（见方程式13).

图16揭示了晕圈形状与细丝脊对齐的趋势。图的顶部面板显示了对齐角度的分布，|$\cos\theta_{\mathbf{\boldsymbol{s}}_a；\mathbf{\boldsymbol{e}}3}$|在晕长轴和灯丝方向之间。对于所有光环质量仓，排列角分布都很宽，反映了光环-灯丝方向的广泛范围。同时，该图显示了具有|$\cos\theta_{\mathbf{\boldsymbol{s}}_a；\mathbf{\boldsymbol{e}_3}\simeq 1$|这表明晕的长轴倾向于优先与寄主丝状体平行排列（Hahn et al。2007; Shao等人。2016). 这种排列依赖于质量，在高质量晕中最为明显。我们进一步研究了图的中间面板中的质量相关性16，其中我们显示了中间对齐角度，|$\left\langle\cos\theta_{\mathbf{\boldsymbol{s_a}}；\mathbf{\boldsymbol{e}_3}}\right\rangle$|作为晕质量的函数。它显示了高质量晕是如何与其寄主丝状体强烈对齐的，而质量最低的晕则显示出与其寄主丝的对齐程度要弱得多，几乎是随机的。长轴-灯丝排列是整个晕的最大排列，考虑到内晕径向切割，长轴-灯丝排列变得更弱。这是可以预料的，因为晕的外部区域主要由最近增生的物质组成，这些物质优先沿着晕所嵌入的细丝落下（Aubert、Pichon和Colombi2004; Libeskind等人。2005; Rieder等人。2013). 晚期吸积在质量较高的晕中是各向异性最强的，这解释了长轴-灯丝排列的质量依赖性（Kang&Wang2015; Wang和Kang2018). 图16还表明，卤代与两者的排列程度几乎相同关系_velshear和关系+灯丝，在后一种情况下，形状-灯丝排列略强，特别是在高晕质量时。

图的底部面板16示出了光晕短轴和灯丝脊之间的对准。毫不奇怪，晕的短轴优先垂直于它们的主灯丝，对于质量最高的物体，排列最强烈。

图16结果表明，与原始高斯场相比，晕形状与潮汐场的对齐程度大大增加。这是由于非线性演化导致晕的方向发生了重大变化（见van Haarlem和van de Weygaert1993). 作为晕质量的函数，排列也有相当强烈和系统性的增加：更大质量的晕沿其所在的丝状体方向更强烈。这可能部分反映了原始条件，其中给定位置的潮汐切变与更大峰值的方向密切相关（Bardeen et al。1986; 范德韦加特和贝辛格1996). 然而，更重要的可能是质量和子结构增生的随后各向异性性质（van Haarlem和van de Weygaert1993; Shao等人。2018)由于它主要沿着灯丝发生，因此放大了光晕形状-灯丝排列。

5.2光晕形状-光晕自旋对准

一些物理效果导致光晕倾向于沿靠近其短轴的轴旋转。首先，峰的惯性张量和潮汐场之间的强相关性意味着自旋方向与峰的短轴紧密对齐（参见Lee&Pen2000). 第二，山峰沿其最短轴崩塌最快（冰1973)此外，一个旋转的自重孤立物体预计会沿着其旋转轴收缩得更大。

图17表明确实存在将光环的短轴沿着自旋轴定向的偏好。尽管如此，这种趋势还是相当微弱（Bailin&Steinmetz2005; Bett等人。2007). 旋转轴和短轴之间的对准角分布非常广泛，尽管它显示出对晕质量的一些依赖性，但这种变化既不是实质性的，也不是系统性的。此外，自旋-短轴对准的强度在很大程度上取决于晕的径向范围：晕的内部50%具有比内部10%更强的对准特征而在外围地区，趋势逆转，整个光环的自转-短轴排列较低（参见Bailin&Steinmetz2005).

6纤维聚集流和自旋飞

数值模拟揭示了晕-自旋-丝排列的复杂质量依赖性，高质量晕的自旋接近垂直于其主丝，而低质量晕的旋转则显示相反的结果，优先平行于其主丝线。两种构型之间的过渡晕质量，即高质量时优先垂直，低质量时优先平行，称为自旋翻转质量。我们发现自旋翻转质量强烈依赖于丝状物的性质，在最薄和最厚的丝状物之间显示出超过一个数量级的变化（参见第节4.4.2). 换言之，若相同质量的晕嵌在较薄的丝状物中，它们就更有可能相对于其宿主丝状物具有垂直的自旋方向。传统TTT（然而，请参见Codis等人的最新预测。2015)并没有解释这一趋势，以前的研究认为，理解自旋翻转现象的关键因素是质量和子结构沿细丝的各向异性增生（另见Libeskind et al。2013; Welker等人。2014; Wang和Kang2017,2018). 我们的分析同意这种解释，并且正如我们稍后讨论的那样，提供了额外的证据来支持它。

为了获得丝状物内部和周围质量流各向异性水平的详细图片，我们使用晕圈作为流动示踪剂，并研究晕圈速度相对于其所在丝状物的方向。为此，我们计算了晕体速度和三个正交方向之间的排列角，这三个正交方向决定了细丝的主轴：|$\mathbf{\boldsymbol{e}}_3$|，即灯丝脊的方向，以及|$\mathbf{\boldsymbol{e}}_1$|和|$\mathbf{\boldsymbol{e}}_2$|，给出了垂直于灯丝的主要方向。

图18图中显示了光晕速度与灯丝三个主轴之间的对准角的中位数，作为光晕质量的函数。总的来说，我们发现光晕优先沿着灯丝平行流动（Forero-Romero et al。2014). 虽然沿灯丝的速度分量代表了气流的主要份额，但垂直分量是灯丝上大量质量增加和灯丝横截面上的速度色散的组合。此外，在高质量晕和低质量晕之间的流动特性中未发现偏差。两者之间的细微差异关系+和关系_velshear结果可能归因于以下事实：关系+纤丝种群还包括动态较弱的卷须，纤细纤丝内的光晕不太可能平行于纤丝流动。

次生增生（Bertschinger1985)代表了理解各向异性丝状剪切流入是如何导致观测到的低质量星系自旋翻转的关键（参见van Haarlem和van de Weygaert1993). 图19提供了沿着和垂直于灯丝的典型流动模式的印象。它显示了以银河晕为中心的两个垂直平面中的流线宇宙栅格模拟（Ishiyama等人。2013). 与图相比18流线描述了各个示踪剂的流量，描述了每个点的平均流量。灯丝内部和周围的流动是剪切流和发散流的组合，这两种流动本身是由来自相邻空隙的流出和沿着灯丝的流动的组合造成的。通常，光晕沿着灯丝增加质量（例如，参见图中的顶部面板）19)也垂直于它们的寄主花丝。前者倾向于优先增加垂直于灯丝的晕-自旋分量，而后者则增加平行于灯丝方向的自旋分量。两者中哪一个占主导地位取决于沿着和垂直于寄主灯丝的吸积之间的平衡。正如我们稍后将要讨论的那样，这种平衡取决于光环的质量和局部邻域的组合。

通过二次吸积获得晕角动量是轨道角动量转移的结果，这会产生晕的非零剩余自旋。这是由于吸积质量分布的各向异性，例如空间不均匀性（例如丝状侵入）以及与物质团的合并。光晕自旋的大多数大而迅速的变化是由质量变化、微小合并和飞越相遇引起的，而不是由大合并引起的（Bett&Frenk2012,2016; 孔特雷拉斯、帕迪拉和拉各斯2017).

Borzyszkowski等人。(2017另见Romano-Díaz等人。2017; Garaldi等人。2018)描述了光晕如何分为两类：仍在突出的光晕和阻止其大部分质量增长的光晕，即所谓的停滞光晕。围绕这两种晕圈类型的大规模质量分布和速度流动模式如图所示20累积晕通常由晕组成，晕是其附近的主要扰动物，它们位于几个丝状物的交叉处，并优先沿着这些丝状物增生。因此，预计吸积晕的自旋优先垂直于宿主丝。后一组失速晕出现在强外部潮汐场区域，例如，它们嵌入比晕的尺寸厚得多的丝状物中，并且主要是从垂直于其主灯丝方向的方向上增生（有关增生晕和停滞晕之间的显著对比，请参见Borzyszkowski等人的图10）。因此，停滞不前的晕的自旋大多与寄主丝状体平行。吸积晕与停滞晕的比例取决于质量，吸积晕的比例随晕质量的增加而迅速增加。

吸积晕和停滞晕之间自旋-长丝排列的二分法为我们在这项研究中发现的趋势提供了一个自然的解释。虽然吸积晕主导着高质量晕的数量，但低质量晕的情况恰恰相反。这表明，自旋-细丝排列应该平滑地变化，从在高质量时优先垂直到在低质量时优先平行，这正是我们在图中测量的趋势11.

吸积晕的比例随红移而变化，在固定晕质量下，红移越大，吸积晕比例越大。这表明自旋翻转质量应该随着红移而减小，这与之前的研究非常一致（Codis等人。2012; Wang和Kang2018). 此外，大多数最近增生的物质沉降在晕的外部区域（Wang et al。2011)内部区域在组装时大多保持光环的自旋。因此，内晕区的自旋应该比外晕更大程度上垂直于寄主灯丝，这是我们在图10和11.

吸积晕的比例取决于环境，在固定晕质量的情况下，在外部潮汐场较强的区域，例如内部和周围的块状灯丝，吸积晕比例较小（潮汐场是导致这些灯丝形成的原因）。因此，如果晕嵌在较厚的细丝中，那么相同质量的晕应该具有更高程度的平行自旋-细丝构型，这就是我们在图中发现的14这一趋势还导致自旋翻转质量随纤维厚度而变化，较厚纤维中的过渡质量较高。

7结论和讨论

在这项研究中，我们对晕的自旋方向、形状和相对于其嵌入的丝状体的特殊速度进行了系统的研究。我们的目标是通过特别关注星系尺度上角动量的产生之间的联系，阐明环境对晕和星系形成影响的最突出表现之一（Lee&Pen2000; Porciani等人。2002年a; Aragón-Calvo等人。2007年b; Schäfer公司2009; Jones等人。2010)以及大规模宇宙网的动力学（Bond等人。1996; 范德韦加特和邦德2008; 考顿等人。2014). 以前的作品，从Aragón-Calvo等人开始。(2007年b)和Hahn等人。(2007)，显示了宇宙学模拟如何显示复杂的晕-自旋-丝线排列，晕-自旋的平均方向从大质量晕的大致垂直变为小质量晕的优先平行，过渡质量通常为～10¹² |$\，h^{-1}\，\rm{M_{\odot}}$|，称为自旋翻转质量。

为了研究晕-丝排列，我们使用了最大的宇宙学之一N个-可用的人体模拟，P-Millennium。它具有令人印象深刻的动态范围，结合了大体积和非常高的质量分辨率，这使得它非常适合研究晕形成和大规模结构之间的联系。晕-丝排列可能是一种微妙的质量依赖性效应，对于晕-自旋-丝排列更是如此，研究它需要跨越广泛质量范围的大量晕。P-Millennium满足了这两项要求，拥有不少于750万个分辨率良好的光环，其质量跨度超过三个数量级，因为它既包含导致晕旋产生的大规模潮汐力，也包含晕所在环境的多样性。

我们已经使用关系多尺度形态滤波器（Aragón-Calvo等人。2007年a; 考顿等人。2013,2014). 为了进一步了解影响晕-丝排列的动力学因素，我们研究了由两种不同版本的关系形式主义。第一，关系+，根据密度场提取细丝，并识别出广泛的细丝光谱，从主导宇宙网动力学的突出动脉到从主要动脉分支并位于低密度区域的纤细卷须。第二种形式主义，关系_velshear基于速度剪切场；它主要识别动态优势纤丝，并通常为其指定比关系+正如我们稍后讨论的那样关系+和关系_velshear揭示了自旋-细丝排列背后的过程及其对局部环境的依赖性的关键信息。

在当前的研究中，我们重点研究了暗物质晕的自旋方向、形状和相对于当前暗物质晕嵌入的灯丝的特殊速度，|$z（美元）$| = 0. 暗分量的性质的优点是，它主要由引力效应决定，而不是由影响重子分量的复杂物理过程决定。在随后的研究中，我们将对作为宇宙网络环境函数的逐晕演化进行详细比较，并将研究星系中恒星和气体成分在鹰项目（Schaye等人。2015).

以下几点总结了本文关于晕旋和形状与其宿主大尺度长丝的对准的主要结果：

7.1晕旋方向

在这项研究中，我们描述了晕的自旋是如何以前所未有的精度相对于它们的主灯丝定向的，并且在晕质量上超过了三个数量级。总的来说，晕自旋的定向遵循广泛的分布，具有较小但具统计意义的，优先对准灯丝方向（见图10和11). 在自旋取向的中位数中有一个明显的系统趋势：高质量晕的自旋倾向于垂直于其寄主灯丝，而低质量晕的旋转倾向于平行于其寄宿灯丝（Aragón-Calvo et al。2007年b; Hahn等人。2007; Hahn等人。2010; Codis等人。2012; Trowland等人。2013; Forero-Romero等人。2014). 我们发现了一个过渡质量|${\sim}5\乘以10^{11}\，h^{-1}\，\rm{{M\odot}}$|在垂直和平行排列之间，这与广泛的“自旋翻转”质量一致，约为0.5至|$5\乘以10^{12}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|，由先前的研究报告。

7.1.1对web finder的依赖

无论是自旋-细丝排列还是自旋-翻转质量，都显示出对用于识别宇宙网的方法的小而系统的依赖性。对于相同质量的晕，晕的自旋在关系+细丝比关系_velshear系列。这表现为自旋翻转质量的略有不同的值，我们发现其为4和|$6\乘以10^{11}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|对于关系+和关系_velshear长丝。在高质量条件下，这种差异可以通过晕本身影响周围的速度剪切场来解释，从而限制了关系_velshear可以恢复大型纤丝的方向。质量低于|$10^{12}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|，两个web查找器之间的差异主要是由于关系+在低密度区域识别与丝状卷须相关的卤代种群，这些区域往往具有更垂直的自旋方向。

有趣的是，对于光晕|$M_{200}\lt 10^{12}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|，光晕之间对齐的差异关系+和关系_当我们研究由两个网络发现者鉴定为存在于丝状物中的常见卤代物时，丝绒丝种群消失了（见图12). 这意味着这种差异是由于与丝状体相关的晕群的差异造成的。两个突出的区别是关系+种群中含有相当一部分细丝，这些细丝要么是主要细丝的分支，要么是欠密区域内的纤细卷须。相比之下关系_velshear丝主要由动态优势动脉组成。正如我们稍后所讨论的，两个灯丝种群之间的差异主要是由于自旋-灯丝排列对灯丝特性的依赖性。简而言之，将光晕排列与两个灯丝种群进行仔细比较，结合种群之间的主要视觉差异，为光晕角动量及其环境依赖性的演变过程提供了新的线索。

7.1.2对灯丝特性的依赖性

我们还表明，随着长丝特性的变化，尤其是长丝厚度的变化，自旋-长丝排列呈现出强烈的系统性变化。我们发现，如果相同质量的晕嵌在较薄的丝状物中，则其自旋方向与宿主丝状物垂直的趋势更强（见图14和15和Aragón-Calvo&Yang2014). 这一趋势足以导致自旋翻转质量发生超过一个数量级的变化|$0.1\乘以10^{12}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|对于直径小于|$1\，h^{-1}\，\rm{Mpc}$|，至|$3.0\乘以10^{12}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|用于最厚的细丝。细丝的质量密度和直径显示出紧密的相关性（Cautun等人。2014)因此，我们预计，随着灯丝质量密度的增加，也会出现类似的趋势。我们注意到关系由于多尺度方法可以同时识别细丝和粗丝，因此有助于识别这一趋势。

长丝特性的强烈变化解释了先前研究的许多令人困惑的结果。例如，先前研究报告的对准强度和自旋翻转值之间的差异是由于不同的纤维网探测器识别出的长丝特征的差异造成的（有关许多纤维网探测器的比较，请参见Libeskind等人。2018). 两者之间的差异也是如此关系+和关系_我们在这里研究的velshear方法。自旋取向与长丝厚度的相关性也解释了自旋-长丝取向在用于识别长丝的平滑标度上的变化。对于单刻度腹板探测器（对于关系形式主义）增加平滑尺度会导致识别出大多数较厚的细丝（参见例如Cautun等人。2013)，从而导致晕旋倾向于更接近于垂直于其寄主丝状体，这解释了Codis等人的结果。(2012)和Wang&Kang(2018).

7.1.3光晕径向范围的依赖性

我们首次研究了自旋-长丝排列如何依赖于晕内的径向位置。对于银河系质量晕及以下，内晕自旋更有可能垂直于丝状体，而不是整个晕的自旋（见图11). 星系与内晕的排列更加紧密，因此，与整个主晕相比，我们预计星系自转更有可能垂直于其主晕丝。这一假设与即将进行的星系旋丝排列分析非常一致鹰星系形成模拟（Ganeshaiah Veena等人，正在准备中）。对于质量大于|${\sim}5\乘以10^{12}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|相反，内晕自旋与寄主丝线的对准程度低于整个晕自旋。

最近晕的大部分质量增生，尤其是由于平滑增生和轻微合并而形成的质量增生，沉积在外围区域，使内晕结构基本保持完整（Wang等人。2011). 因此，通过计算不同内晕区域的自旋，我们有一个了解晕自旋时间演化的窗口。这表明光环的祖先具有现今的质量，|$M_{200}\lt 2\乘以10^{12}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|它的纺丝方向与纤丝垂直，比现在的后代更大。因此，在低质量晕中，最近的吸积导致晕自旋重新定向，优先指向灯丝。对于质量大于|${\sim}5\乘以10^{12}\，{h^{-1}}\，\mathrm{米}_{\odot}$|，其祖先的自旋不太可能垂直于细丝定向，而不是现在的后代。因此，在高质量晕中，最近的吸积导致晕自旋倾向增加，使其垂直于寄主灯丝。

7.2光晕形状定向

当考虑光晕形状的方向，即惯性张量的方向时，我们发现与光晕自旋类似的对准结果。虽然取向角的分布很广，但我们发现了明显的系统取向趋势，这种趋势比晕-自旋-灯丝取向的趋势更强（见图16). 对于所有质量范围，晕的长轴优先指向其寄主灯丝脊。另一方面，短轴倾向于相对于寄主灯丝的垂直方向。对于质量更大的晕，长轴和短轴的排列更大，这很可能是近期随晕质量变化的吸积过程的表现。在分析不同晕径范围时，我们发现，内晕的形状与宿主灯丝的排列不如全晕的形状好。自旋-长丝和形状-长丝排列的不同行为是由于晕-自旋和晕形状之间的弱排列，自旋相对于形状短轴显示出令人惊讶的大范围取向（见图17).

7.3二次吸积和细丝流

我们在这里提出的结果加强并提供了额外的证据，证明二次各向异性吸积是光晕自旋及其相对于嵌入光晕的大规模细丝方向的后期获取的主要驱动因素（Libeskind等人。2013; Welker等人。2014; Codis等人。2015; 莱格尔等人。2015; Wang和Kang2018). 晕自旋的变化是一种残余效应，这是由于轨道角动量从吸积团和平滑吸积分量的各向异性转移而来。低质量晕更有可能沿垂直于寄主灯丝的方向增加质量，这导致它们的自旋优先沿着灯丝棘定向。相反，高质量晕更有可能沿其寄主丝状体增加质量，这最终会增强其自旋垂直于寄主丝束的趋势。此外，如果相同质量的晕嵌在较薄的丝状体中，则它们更有可能沿着宿主丝状体聚集质量。

这一假设得到了Borzyszkowski等人的工作的支持。(2017)这表明大尺度环境与优先的吸积方向之间有很强的相关性。这最好从形成路径谱相对侧的晕类型来理解：增生晕与停滞晕。围绕这两种晕圈类型的典型质量分布和速度流动模式如图所示20。累积晕代表其附近的主要质量浓度，发现于数条细丝的交叉处，其直径通常小于晕的大小，并沿这些细丝累积其大部分质量。这代表了典型的丝状吸积图，其中丝状物质在其端点将质量输送到卤化物。Borzyszkowski等人。将这些物体称为吸积晕，因为它们的生长速度很快。

另一方面，失速的晕嵌在一个强大的外部潮汐场中，例如两个星团之间的一个巨大的灯丝内部，顾名思义，它们的增长率很低。这些晕的增长主要是通过从垂直于其寄主丝状体的方向上的吸积来进行的，因此随着时间的推移，它们的自旋变得更加平行于丝状体。为了理解这一点，让我们考虑一个低质量晕嵌在两个大质量星团之间的显著丝状体中。由于灯丝在其端点处起到了将质量导入星团的高速公路的作用，因此其特征是沿着其脊椎有较大的速度梯度。这抑制了嵌入灯丝中的低质量晕的增长，因为在晕参考框架中，速度梯度表现为质量沿着灯丝的两个方向从晕中流出。如果晕的质量较低，则它无法克服速度梯度，因此无法沿灯丝方向显著增大，只能通过从垂直于灯丝的方向增大质量来增大。

这个假设与这项工作以及先前文献的结果相匹配。晕的形成时间取决于其质量，而大规模晕只是最近才形成的（参见Davis et al。1985; Hellwing等人。2016). 因此，吸积晕的比例随着晕质量的增加而增加：从主要为停滞型的低质量晕到主要为吸积型的高质量晕（例如Ludlow等人。2013). 这解释了为什么自旋-长丝排列在低质量时优先平行，而在高质量时优先垂直。吸积晕的比例随红移而变化，给定质量的晕在高红移时更可能是吸积型。这说明了为什么自旋-灯丝排列会随着红移而改变，而自旋翻转发生在低晕质量和高红移时。此外，在细丝中，吸积晕的比例更大，比如在暗色区域中的丝状卷须，因为这些丝状晕形成于没有大量晕的区域（Cautun等人。2014). 这一观察揭示了为什么相同质量的晕在嵌入较薄的丝状物中时更有可能使其自旋垂直定向。

虽然本研究集中于当前时代，但在一项附带的研究中，我们将详细研究晕角动量的积累，因为晕是在其复杂的层次增长过程中形成和演化的。我们将研究伴随着吸积到细丝上和沿着细丝的过程，以及在结构形成的早期阶段，吸积在多大程度上增加了潮汐力矩所赋予的角动量。红移演化将阐明可能影响自旋-丝排列的其他方面，例如晕的出生位置的影响（例如，在空隙中形成的原晕与丝状晕）及其迁移路径的作用。追踪详细的晕历史还将揭示各种灯丝类型晕演化的任何差异，例如，显著与次要灯丝。

为了全面了解宇宙网对星系形成和演化的影响，仅对这里研究的暗物质进行模拟是不够的。气体、辐射和恒星（演化）过程在很大程度上决定了新兴星系的结果和形态，以及其气体和恒星含量的旋转特性。例如，一些模型表明，低质量星系角动量的很大一部分是由于冷气流的吸积造成的，冷气流可以比暗物质丝状体更深地穿透光晕（Dekel&Birnboim2006; Pichon等人。2011; Danovich等人。2015; Stewart等人。2017). 在进入晕之前，气体和暗物质通过相同的过程获得角动量，例如由于周围物质的分布而产生的力矩。然而，一旦气流进入晕的内部部分，由于非线性扭矩、耗散、圆盘不稳定性和反馈过程，其角动量可能会发生变化（例如，见Danovich等人。2015). 这些过程可能会导致不同于仅在暗物质模拟中发现的晕内区域的星系自旋-丝线排列。为了评估暗物质晕的自旋性质在多大程度上转移到星系的气体和恒星，我们需要分析星系形成模拟。在随附的论文中，我们将研究鹰项目（Schaye等人。2015). 这将是理解星系中气体和恒星的角动量如何与母暗晕的角动量相关的一步，寻求沿着这些方向扩展早期的研究（例如，Hahn等人。2010; Dubois等人。2014; Welker等人。2014; Zavala等人。2016).

致谢

我们非常感谢裁判的建设性意见，这帮助我们大大改进了论文。PGV感谢位于达勒姆的计算宇宙学研究所（ICC）在两次长期工作访问期间提供的支持和款待，在这两次访问期间，本研究的主要工作都是在进行的。RvdW还感谢国际商会在两次短暂的工作访问中给予的热情款待和支持。MC和CSF得到了科学技术设施委员会（STFC）的支持[ST/P000541/1]。ET感谢ETAg授予IUT26-2、IUT40-2和欧洲区域发展基金（TK133、MOBTP86）的支持。这项工作使用了达勒姆大学的DiRAC数据中心系统，该系统由计算宇宙学研究所代表STFC DiRAC HPC设施运行(网址：www.dirac.ac.uk). 该设备由国际清算银行国家电子基础设施资本拨款ST/K00042X/1、STFC资本拨款ST/H008539/1和ST/K00087X/1，STFC DiRAC运营拨款ST/K003267/1和达勒姆大学资助。DiRAC是国家电子基础设施的一部分。

脚注

参考文献