We present a new method for quantifying the abundance of satellites around field galaxies and in groups. The method is designed to work with samples such as photometric redshift catalogues, that do not have full spectroscopic coverage, but for which some redshift or distance information is available. It consists of identifying the galaxies most likely to be centrals, and using the clustering signal around them as a template to iteratively decompose the full population into satellite and central populations. Thus, it is similar to performing crowded-field photometry by using isolated stars to determine the point spread function of the image. The method does not identify individual satellites or centrals conclusively, but assigns a probability to each galaxy of being one or the other. Averaged over a large sample, it provides a statistical estimate of satellite abundance, even in crowded fields with large redshift uncertainties. We test the method using data from the COSMOS field, which includes a large set of local objects with accurate photometric redshifts. We measure satellite abundance as a function of central stellar or halo mass, as well as the satellite luminosity function, and find results consistent with previous studies, but extending over a broader range of central masses. We also consider a number of possible systematic uncertainties in the method, and show that they are generally smaller than our random errors. Having presented the method in this paper, we will use it to study the properties of the satellite populations in a forthcoming one.

中文翻译：

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一种量化卫星丰度的层次聚类方法

我们提出了一种新方法来量化场星系周围和群中卫星的丰度。该方法旨在处理诸如光度红移目录之类的样本，这些样本没有完整的光谱覆盖范围，但有一些红移或距离信息可用。它包括识别最有可能成为中心的星系，并使用它们周围的聚类信号作为模板，将全部星系迭代分解为卫星和中心星系。因此，它类似于通过使用孤立的恒星来确定图像的点扩散函数来进行拥挤场测光。该方法不能最终确定单个卫星或中心，而是为每个星系分配一个概率。对大样本进行平均，它提供了卫星丰度的统计估计，即使在具有较大红移不确定性的拥挤领域也是如此。我们使用来自 COSMOS 领域的数据来测试该方法，其中包括大量具有精确光度红移的局部对象。我们测量卫星丰度作为中心恒星或晕质量的函数，以及卫星光度函数，发现结果与先前的研究一致，但延伸到更广泛的中心质量范围。我们还考虑了该方法中许多可能的系统不确定性，并表明它们通常小于我们的随机误差。在本文中介绍了该方法后，我们将在即将发表的一篇文章中使用它来研究卫星种群的特性。我们使用来自 COSMOS 领域的数据来测试该方法，其中包括大量具有精确光度红移的局部对象。我们测量卫星丰度作为中心恒星或晕质量的函数，以及卫星光度函数，发现结果与先前的研究一致，但延伸到更广泛的中心质量范围。我们还考虑了该方法中许多可能的系统不确定性，并表明它们通常小于我们的随机误差。在本文中介绍了该方法后，我们将在即将发表的一篇文章中使用它来研究卫星种群的特性。我们使用来自 COSMOS 领域的数据来测试该方法，其中包括大量具有精确光度红移的局部对象。我们测量卫星丰度作为中心恒星或晕质量的函数，以及卫星光度函数，发现结果与先前的研究一致，但延伸到更广泛的中心质量范围。我们还考虑了该方法中许多可能的系统不确定性，并表明它们通常小于我们的随机误差。在本文中介绍了该方法后，我们将在即将发表的一篇文章中使用它来研究卫星种群的特性。以及卫星光度函数，并发现与先前研究一致的结果，但延伸到更广泛的中心质量范围。我们还考虑了该方法中许多可能的系统不确定性，并表明它们通常小于我们的随机误差。在本文中介绍了该方法后，我们将在即将发表的一篇文章中使用它来研究卫星种群的特性。以及卫星光度函数，并发现与先前研究一致的结果，但延伸到更广泛的中心质量范围。我们还考虑了该方法中许多可能的系统不确定性，并表明它们通常小于我们的随机误差。在本文中介绍了该方法后，我们将在即将发表的一篇文章中使用它来研究卫星种群的特性。