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The velocity dispersion function of red galaxies in four Hubble Frontier Fields galaxy clusters

यह अध्ययन चार हबल फ्रंटियर फील्ड्स क्लस्टर्स के 723 रेड मेंबर गैलेक्सीज़ के तारकीय गतिविज्ञान (stellar kinematics) का एक व्यवस्थित विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जिसमें फंडामेंटल प्लेन को कैलिब्रेट करने और $\log \sigma = 1.5$ तक वेग विक्षेपण फलनों (velocity dispersion functions) को व्युत्पन्न करने के लिए MUSE इंटीग्रल-फील्ड स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग किया गया है, जो पिछले निष्कर्षों के अनुरूप शेख्टर-फंक्शन मापदंडों को प्रकट करते हुए व्यवस्थित अध्ययन को निम्न वेग विक्षेपण व्यवस्थाओं तक विस्तारित करता है।

मूल लेखक: G. Granata, L. Tortorelli, C. Grillo, P. Rosati, M. D'Addona, A. Mercurio, G. Angora, P. Bergamini, G. B. Caminha

प्रकाशित 2026-03-31

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CC BY 4.0

मूल लेखक: G. Granata, L. Tortorelli, C. Grillo, P. Rosati, M. D'Addona, A. Mercurio, G. Angora, P. Bergamini, G. B. Caminha

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि ब्रह्मांड एक विशाल, हलचल भरा शहर है। इस शहर में, गैलेक्सी क्लस्टर्स (आकाशगंगा समूह) विशाल डाउनटाउन महानगरों की तरह हैं, जहाँ हजारों आकाशगंगाएँ पास-पास रहती हैं। बिल्कुल एक वास्तविक शहर की तरह, इन आकाशगंगाओं का "ट्रैफिक" और उनकी गति हमें इस शहर के छिपे हुए बुनियादी ढांचे के बारे में बहुत कुछ बताती है—विशेष रूप से, उस अदृश्य "गुरुत्वाकर्षण" के बारे में जो सब कुछ एक साथ थामे रखता है।

यह शोध पत्र इन चार ब्रह्मांडीय महानगरों पर एक विस्तृत "ट्रैफिक रिपोर्ट" है, जो अलग-अलग दूरियों पर (और इसलिए, अतीत के अलग-अलग समय में) स्थित हैं। यहाँ खगोलविदों ने क्या पाया, इसकी कहानी सरल भाषा में दी गई है।

1. मिशन: अदृश्य को तौलना

इस कहानी के मुख्य पात्र हैं लाल आकाशगंगाएँ (Red Galaxies)। इन्हें आप क्लस्टर की "सेवानिवृत्त" आकाशगंगाओं के रूप में समझ सकते हैं। इन्होंने नए तारे बनाना बंद कर दिया है, इसलिए वे लाल रंग की दिखती हैं और आम तौर पर शांत रहती हैं, जैसे किसी शांत पड़ोस के बुजुर्ग निवासी।

खगोलविदों जानना चाहते थे: इन आकाशगंगाओं का वजन कितना है, और उनकी गति कितनी है?

समस्या: आप किसी आकाशगंगा को तराजू पर नहीं रख सकते।
समाधान: उन्होंने वेलोसिटी डिस्पर्शन (वेग प्रकीर्णन) को मापा। एक मधुमक्खी के छत्ते की कल्पना करें। यदि मधुमक्खियाँ पागलों की तरह भिनभिना रही हैं, तो छत्ता ऊर्जावान है। यदि वे धीरे चल रही हैं, तो यह शांत है। एक आकाशगंगा में, तारे मधुमक्खियों की तरह होते हैं। तारों की "थरथराहट की गति" (jitter speed) को मापकर, खगोलविद आकाशगंगा के कुल द्रव्यमान की गणना कर सकते हैं, जिसमें अदृश्य डार्क मैटर (Dark Matter) भी शामिल है जो इसे जोड़ने वाले गोंद के रूप में कार्य करता है।

2. उपकरण: एक कॉस्मिक सुपर-कैमरा

इन मापों को प्राप्त करने के लिए, टीम ने 'वेरी लार्ज टेलिस्कोप' पर लगे एक विशेष उपकरण MUSE का उपयोग किया।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक भीड़ भरे और शोर वाले स्टेडियम में किसी एक व्यक्ति की फुसफुसाहट सुनने की कोशिश कर रहे हैं। आमतौर पर, आप उन्हें नहीं सुन पाएंगे। लेकिन MUSE एक सुपर-संवेदनशील माइक्रोफ़ोन की तरह है जो भीड़ में मौजूद हर व्यक्ति की आवाज़ को एक साथ अलग कर सकता है, भले ही वे बहुत धीमी क्यों न हों।
चुनौती: इन क्लस्टर्स के केंद्र में स्थित आकाशगंगाएँ बहुत घनी हैं। टीम को एक नया "नॉइज़-कैंसलिंग" पाइपलाइन (एक कंप्यूटर प्रोग्राम) विकसित करना पड़ा ताकि वे शोर को फ़िल्टर कर सकें और तारों की थरथराहट की गति का स्पष्ट रीडिंग प्राप्त कर सकें। उन्होंने अपनी गणित को सटीक बनाने के लिए इसका परीक्षण 16,000 नकली गैलेक्सी स्पेक्ट्रा (सिमुलेशन) पर किया।

3. "फंडामेंटल प्लेन": आकाशगंगा का नियमकोश

टीम ने केवल गति ही नहीं मापी; उन्होंने आकाशगंगाओं के आकार और चमक को भी मापा।

उपमा: फंडामेंटल प्लेन (Fundamental Plane) को एक "आकाशगंगा नियमकोश" के रूप में सोचें। यह एक गणितीय संबंध है जो कहता है: "यदि कोई आकाशगंगा इतनी बड़ी और इतनी चमकदार है, तो उसे इस गति से चलना चाहिए।"
तरीका: MUSE कैमरा शक्तिशाली है लेकिन इसका 'फील्ड ऑफ व्यू' छोटा है (जैसे स्ट्रॉ या नली के माध्यम से देखना)। यह केवल क्लस्टर्स के बिल्कुल केंद्र को ही देख सकता है। हालाँकि, हबल स्पेस टेलीस्कोप ने पूरे क्षेत्र की वाइड-एंगल तस्वीरें ली हैं।
समाधान: टीम ने उस "नियमकोश" (जिसे MUSE के माध्यम से देखी जा सकने वाली आकाशगंगाओं पर कैलिब्रेट किया गया था) का उपयोग किया ताकि उन अन्य आकाशगंगाओं की गति का अनुमान लगाया जा सके जिन्हें वे वाइड फोटो में देख सकते थे लेकिन सीधे माप नहीं सकते थे। यह बिल्कुल वैसा ही है जैसे किसी विशिष्ट पड़ोस में कारों की औसत गति जानना और फिर उसी का उपयोग करके पूरे शहर की सभी कारों की गति का अनुमान लगाना।

4. परिणाम: "स्पीड डिस्ट्रीब्यूशन"

एक बार जब उनके पास 723 आकाशगंगाओं की गति आ गई, तो उन्होंने एक ग्राफ बनाया जिसे वेलोसिटी डिस्पर्शन फंक्शन (VDF) कहा जाता है।

उपमा: एक हाईवे पर कारों की गति के हिस्टोग्राम की कल्पना करें। आपके पास कुछ बहुत तेज़ कारें हैं, बहुत सारी मध्यम गति वाली कारें हैं, और कई धीमी कारें हैं।
उन्होंने क्या पाया:
- इन चार क्लस्टर्स में इन लाल आकाशगंगाओं का "स्पीड डिस्ट्रीब्यूशन" आश्चर्यजनक रूप से समान दिखा, भले ही ये क्लस्टर्स अलग-अलग दूरियों (आयु) पर हैं।
- उन्होंने पाया कि वह "स्पीड लिमिट" (एक विशिष्ट गति मान जिसे $\sigma^*$ कहा जाता है) जहाँ आकाशगंगाओं की संख्या कम होने लगती है, समूहों के बीच सुसंगत है।
- ट्विस्ट: एक क्लस्टर (MACS J1149), जो सबसे दूर का है (और इसलिए हमारी दृष्टि में सबसे युवा है), में अन्य क्लस्टर्स की तुलना में कुछ अधिक "सुपर-फास्ट" आकाशगंगाएँ थीं। लेखक सुझाव देते हैं कि ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि यह क्लस्टर अभी भी अन्य समूहों के साथ "विलय" (merging) की प्रक्रिया में है, जैसे दो ट्रैफिक जाम का आपस में मिलना, जिससे कुछ बहुत ही अराजक, तेज़ गति वाली आकाशगंगाएँ बन रही हैं।

5. यह क्यों महत्वपूर्ण है?

हमें इस बात से क्या लेना-देना कि पुरानी आकाशगंगाएँ कितनी तेज़ी से थरथरा रही हैं?

डार्क मैटर का जासूस: तारों की गति हमें बताती है कि आकाशगंगा के भीतर कितना डार्क मैटर छिपा हुआ है। इससे खगोलविदों को यह समझने में मदद मिलती है कि ब्रह्मांड अपने ढांचे का निर्माण कैसे करता है।
टाइम मशीन: क्योंकि प्रकाश को यात्रा करने में समय लगता है, इन क्लस्टर्स को देखना समय में पीछे देखने जैसा है। इन विभिन्न दूरियों के क्लस्टर्स की तुलना करके, टीम यह जाँच रही है कि क्या आकाशगंगा निर्माण के "नियम" अरबों वर्षों में बदले हैं।
निष्कर्ष: उनके निष्कर्ष बताते हैं कि इन आकाशगंगाओं के लिए "ट्रैफिक नियम" ब्रह्मांड के युवा होने के समय से बहुत अधिक नहीं बदले हैं। ये आकाशगंगाएँ कैसे बनी हैं और वे अपने डार्क मैटर को कैसे थामे रखती हैं, यह स्थिर दिखता है।

सारांश

संक्षेप में, यह शोध पत्र कॉस्मिक ट्रैफिक विश्लेषण का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। खगोलविदों ने चार विशाल क्लस्टर्स में सैकड़ों पुरानी आकाशगंगाओं की "थरथराहट" को मापने के लिए एक सुपर-कैमरे का उपयोग किया। उन्होंने उन आकाशगंगाओं की गति का अनुमान लगाने के लिए एक नया नियमकोश बनाया जिन्हें वे सीधे नहीं देख सकते थे, और उन्होंने पाया कि ब्रह्मांड के "स्पीड लिमिट" समय के साथ आश्चर्यजनक रूप से सुसंगत रहे हैं। यह हमें उस अदृश्य डार्क मैटर को समझने में मदद करता है जो हमारे ब्रह्मांड को आकार देता है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

गैलेक्सी क्लस्टर्स (आकाशगंगा समूहों) को गैलेक्सी विकास और डार्क मैटर (DM) वितरण के अध्ययन के लिए महत्वपूर्ण प्रयोगशालाओं के रूप में देखा जाता है। जबकि स्ट्रॉन्ग ग्रेविटेशनल लेंसिंग क्लस्टर्स के कुल द्रव्यमान का मानचित्रण करती है, व्यक्तिगत गैलेक्सी-स्केल डार्क मैटर हेलो (सब-हेलो) के द्रव्यमान वितरण को पुनः प्राप्त करना अक्सर पैरामीट्रिक डिजेनेरेसी (parametric degeneracies) के कारण कठिन होता है। क्लस्टर सदस्यों की स्टेलर किनेमैटिक्स (stellar kinematics) पर आधारित स्वतंत्र अवलोकनात्मक पूर्व-सूचनाएं (observational priors) इन डिजेनेरेसी को हल कर सकती हैं।

हालाँकि, मध्यवर्ती रेडशिफ्ट ( $z \sim 0.3-0.5$ ) पर क्लस्टर्स में अर्ली-टाइप गैलेक्सीज़ (ETGs) के वेलोसिटी डिस्पर्शन फंक्शन (VDF) का लक्षण वर्णन करना चुनौतीपूर्ण रहा है क्योंकि:

फेंटर (fainter), कम द्रव्यमान वाले सदस्यों के लिए पर्याप्त सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो (S/N) प्राप्त करने हेतु गहरे, स्थानिक रूप से सघन स्पेक्ट्रोस्कोपिक सर्वेक्षणों की आवश्यकता होती है।
पिछले अध्ययन (जैसे, सोहन एट अल. 2017, 2020) उच्च वेलोसिटी डिस्पर्शन ( $\log \sigma > 2.05$ ) और निम्न रेडशिफ्ट तक सीमित थे, जिससे लो- $\sigma$ रिजीम (low- $\sigma$ regime) छूट गया जहाँ VDF का ढलान (slope) महत्वपूर्ण है।
घने क्लस्टर कोर में अनबायस्ड (unbiased) सैंपल प्राप्त करना कठिन है जहाँ उच्च गैलेक्सी घनत्व के कारण सोर्स कंटैमिनेशन (source contamination) होता है।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखकों ने हबल फ्रंटियर फील्ड्स (HFF) कार्यक्रम के चार विशाल स्ट्रॉन्ग-लेंसिंग गैलेक्सी क्लस्टर्स का विश्लेषण किया:

Abell 2744 ( $z=0.307$ )
Abell S1063 ( $z=0.346$ )
MACS J0416.1−2403 ( $z=0.397$ )
MACS J1149.6+2223 ( $z=0.542$ )

डेटा स्रोत (Data Sources):

फोटोमेट्री (Photometry): सात फिल्टर्स को कवर करने वाले HST (ACS और WFC3) से गहरा मल्टी-बैंड इमेजिंग।
स्पेक्ट्रोस्कोपी (Spectroscopy): VLT पर MUSE (मल्टी यूनिट स्पेक्ट्रोस्कोपिक एक्सप्लोरर) से इंटीग्रल-फील्ड स्पेक्ट्रोस्कोपी, जिसमें प्रति क्लस्टर कोर एक्सपोजर समय 3.1 से 17 घंटे तक था।
मेंबर सिलेक्शन (Member Selection): स्पेक्ट्रोस्कोपिक रेडशिफ्ट (MUSE, VIMOS, GLASS) और पैनक्रोमैटिक इमेजिंग पर लागू एक कन्वेशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का उपयोग करके 723 रेड क्लस्टर मेंबर्स का एक सैंपल बनाया गया, जो फोटोमेट्रिक रूप से मेंबर्स की पहचान करता है।

किनेमैटिक पाइपलाइन (Kinematic Pipeline):

स्पेक्ट्रल फिटिंग (Spectral Fitting): लेखकों ने लाइन-ऑफ-साइट स्टेलर वेलोसिटी डिस्पर्शन ( $\sigma$ ) को मापने के लिए pPXF (पेनलाइज्ड पिक्सेल फिटिंग) कोड का उपयोग किया। उन्होंने 462 हाई-रेज़ोल्यूशन X-shooter स्टेलर टेम्पलेट्स का उपयोग करके रेस्ट-फ्रेम $[3700-5250]$ Å रेंज में कॉन्टिन्यूम और एब्जॉर्प्शन लाइन्स को फिट किया।
लाइट-वेटिंग (Light-Weighting): S/N को अधिकतम करने के लिए, उन्होंने HST F814W इमेजेस का उपयोग करके एक सरफेस ब्राइटनेस वेटिंग तकनीक लागू की। इसने एक बड़े अपर्चर ( $1.5''$ ) से स्पेक्ट्रा निकालने की अनुमति दी जबकि केंद्रीय पिक्सेल्स को प्राथमिकता दी, जो प्रभावी रूप से एक अपर्चर करेक्शन के रूप में कार्य करता है।
वैलिडेशन (Validation): पाइपलाइन का परीक्षण 16,000 सिम्युलेटेड स्पेक्ट्रा के विरुद्ध किया गया, जिससे पुष्टि हुई कि S/N $\ge 10$ के लिए विश्वसनीय माप और सांख्यिकीय अनिश्चितताएं लगातार 5% से नीचे हैं।
फंडामेंटल प्लेन (FP) कैलिब्रेशन: जिन गैलेक्सीज़ के $\sigma$ मापे गए थे, उनके लिए लेखकों ने रेस्ट-फ्रेम $r$ -बैंड में फंडामेंटल प्लेन संबंध ( $\log R_e = \alpha \log \sigma_0 + \beta SBe + \gamma$ ) को कैलिब्रेट किया। स्ट्रक्चरल पैरामीटर्स ( $R_e$ , सरफेस ब्राइटनेस) MORPHOFIT का उपयोग करके प्राप्त किए गए।
VDF विस्तार (VDF Extension): कैलिब्रेटेड FP संबंधों का उपयोग करते हुए, लेखकों ने सभी 723 रेड मेंबर्स (उनमें भी जिनके पास हाई-S/N स्पेक्ट्रा नहीं थे या जो MUSE फुटप्रिंट के बाहर थे) को वेलोसिटी डिस्पर्शन मान असाइन किए, जिससे VDF को $\log \sigma [\text{km s}^{-1}] = 1.5$ तक विस्तारित किया गया।
सांख्यिकीय फिटिंग (Statistical Fitting): परिणामी VDFs को एक मॉडिफाइड शेकर्ट फंक्शन (Schechter function) के साथ एक एफाइन-इनवेरिएंट मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC) एल्गोरिदम का उपयोग करके फिट किया गया ताकि पैरामीटर्स $\tilde{\phi}^*$ , $\alpha$ , और $\log \sigma^*$ निर्धारित किए जा सकें।

3. प्रमुख योगदान (Key Contributions)

डीप किनेमैटिक कैटलॉग: चार क्लस्टर्स में 213 सुदृढ़ रूप से मापे गए वेलोसिटी डिस्पर्शन का एक कैटलॉग तैयार किया, जिसने क्लस्टर गैलेक्सी किनेमैटिक्स के व्यवस्थित अध्ययन को पहले की तुलना में निम्न द्रव्यमान रिजीम ( $\log \sigma \approx 1.5$ ) तक विस्तारित किया।
मेथोडोलॉजिकल इनोवेशन: फेंट क्लस्टर मेंबर्स की S/N सीमाओं को दूर करने के लिए MUSE इंटीग्रल-फील्ड डेटा को HST सरफेस-ब्राइटनेस वेटिंग के साथ संयोजित करने की प्रभावकारिता को प्रदर्शित किया।
क्लस्टर्स में FP कैलिब्रेशन: मध्यवर्ती रेडशिफ्ट पर चार अलग-अलग क्लस्टर्स के लिए फंडामेंटल प्लेन को कैलिब्रेट किया, जिसमें फील्ड ETGs के अनुकूल पैरामीटर्स पाए गए, लेकिन ज़ीरो-पॉइंट इवोल्यूशन के संकेत भी मिले।
एकीकृत VDF विश्लेषण: रेडशिफ्ट ( $0.3 < z < 0.54$ ) और क्लस्टर मास की एक विस्तृत श्रृंखला में एक सुसंगत VDF विश्लेषण प्रदान किया, जिसे क्लस्टर रिचनेस और कवर की गई एरिया के लिए नॉर्मलाइज़ किया गया ताकि सीधा तुलना संभव हो सके।

4. मुख्य परिणाम (Key Results)

वेलोसिटी डिस्पर्शन फंक्शन (VDF): चारों क्लस्टर्स के लिए VDF को एक शेकर्ट फंक्शन द्वारा अच्छी तरह से वर्णित किया गया है, जिसके पैरामीटर्स हैं:
- एक पॉजिटिव लो- $\sigma$ स्लोप ( $\alpha$ ) जो 0.55 से 1.60 के बीच है।
- एक विशिष्ट वेलोसिटी डिस्पर्शन ( $\log \sigma^*$ ) जो 2.18 और 2.47 ( $\sigma^* \approx 151 - 295$ km s $^{-1}$ ) के बीच है।
- अलग-अलग असेंबली इतिहास के बावजूद, पैरामीटर्स चारों क्लस्टर्स में काफी हद तक सुसंगत हैं।
रेडशिफ्ट इवोल्यूशन:
- फंडामेंटल प्लेन का ज़ीरो-पॉइंट ( $\gamma$ ), $z=0.307$ और $z=0.542$ के बीच एक विकास ( $\Delta \gamma \approx 0.28$ ) दिखाता है जो केवल पैसिव ल्यूमिनोसिटी इवोल्यूशन द्वारा अनुमानित विकास से अधिक है, जो संभावित आकार विकास या अन्य स्ट्रक्चरल परिवर्तनों का सुझाव देता है।
- M1149 विसंगति (Anomaly): उच्चतम रेडशिफ्ट वाला क्लस्टर (M1149) लो-रेडशिफ्ट क्लस्टर्स की तुलना में हाई- $\sigma$ गैलेक्सीज़ का अधिकता (excess) दिखाता है। इसे प्रमुख "ड्राई" (dissipationless) विलय (mergers) के हस्ताक्षर के रूप में व्याख्यायित किया गया है जो लो- $z$ क्लस्टर्स में हाई- $\sigma$ मेंबर्स की संख्या को कम करते हैं और ब्राइटेस्ट क्लस्टर गैलेक्सी (BCG) के वेलोसिटी डिस्पर्शन को बढ़ाते हैं।
पिछले कार्यों के साथ तुलना:
- सोहन एट अल. (2020) के विपरीत, जिन्होंने अधिक तीव्र ढलान ( $\alpha > 1.75$ ) और कम $\sigma^*$ पाया था, यह अध्ययन उथले (shallower) ढलान और उच्च $\sigma^*$ पाता है। लेखक सोहन एट अल. की कम गहराई वाली डेटा ( $\log \sigma > 2.05$ सीमा) के कारण लो- $\sigma$ पावर-लॉ रिजीम को प्रोब करने में असमर्थता को इसका कारण मानते हैं।
- यहाँ पाया गया लो- $\sigma$ स्लोप यह सुझाव देता है कि क्लस्टर कोर में इंटरमीडिएट-मास अर्ली-टाइप गैलेक्सीज़ की प्रचुरता $z \sim 0$ और HFF रेडशिफ्ट रेंज के बीच दृढ़ता से विकसित नहीं हुई है।

5. महत्व (Significance)

डार्क मैटर बाधाएं (Dark Matter Constraints): केंद्रीय स्टेलर वेलोसिटी डिस्पर्शन गुरुत्वाकर्षण क्षमता के कुएं (potential well) का एक सीधा ट्रेशर है, जो मास-टू-लाइट रेश्यो के बैरियोनिक फिजिक्स संबंधी धारणाओं से कम प्रभावित होता है। ये माप स्ट्रॉन्ग लेंसिंग मास मॉडल में डिजेनेरेसी को तोड़ने के लिए महत्वपूर्ण किनेमैटिक प्रायर्स प्रदान करते हैं, जिससे सब-हेलो मास स्ट्रक्चर के पुनर्निर्माण को सटीक बनाया जा सकता है।
सिमुलेशन विसंगतियों को सुलझाना: परिणाम क्लस्टर्स में गैलेक्सी-गैलेक्सी स्ट्रॉन्ग लेंसिंग दरों और कॉस्मोलॉजिकल हाइड्रोडायनामिकल सिमुलेशन के बीच निरंतर विसंगति को संबोधित करने में मदद करते हैं। सटीक VDFs और सब-हेलो मास प्रोफाइल इस मिसमैच को समझने के लिए आवश्यक हैं।
गैलेक्सी विकास: क्लस्टर के भीतर लो-मास एंड VDF को प्रोब करके, यह अध्ययन क्लस्टर्स में गैलेक्सी के क्वेंचिंग और असेंबली इतिहास के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जो यह सुझाव देता है कि जबकि विशाल गैलेक्सीज़ ड्राई विलय के माध्यम से विकसित होती हैं, इंटरमीडिएट-मास गैलेक्सीज़ की जनसंख्या इस रेडशिफ्ट रेंज में संख्यात्मक घनत्व (number density) के मामले में अपेक्षाकृत स्थिर रहती है।
भविकी संभावनाएं: यह पेपर घने वातावरण में MUSE डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक मजबूत पाइपलाइन स्थापित करता है, जो गैलेक्सी फॉर्मेशन परिदृश्यों को और अधिक सीमित करने के लिए व्यापक रेडशिफ्ट रेंज में बड़े सैंपल की ओर मार्ग प्रशस्त करता है।