The Redshift Evolution of Wet, Dry, and Mixed Galaxy Mergers from Close Galaxy Pairs in the DEEP2 Galaxy Redshift Survey
Notice bibliographique
Résumé
We study the redshift evolution of galaxy pair fractions and merger rates for different types of galaxies using kinematic pairs selected from the DEEP2 Redshift Survey. By parameterizing the evolution of the pair fraction as (1+z)^{m}, we find that the companion rate increases mildly with redshift with m = 0.41+-0.20 for all galaxies with -21 < M_B^{e} < -19. Blue galaxies show slightly faster evolution in the blue companion rate with m = 1.27+-0.35 while red galaxies have had fewer red companions in the past as evidenced by the negative slope m = -0.92+-0.59. We find that at low redshift the pair fraction within the red sequence exceeds that of the blue cloud, indicating a higher merger probability among red galaxies compared to that among the blue galaxies. With further assumptions on the merger timescale and the fraction of pairs that will merge, the galaxy major merger rates for 0.1 < z <1.2 are estimated to be ~10^{-3}h^{3}Mpc^{-3}Gyr^{-1} with a factor of 2 uncertainty. At z ~ 1.1, 68% of mergers are wet, 8% of mergers are dry, and 24% of mergers are mixed, compared to 31% wet mergers, 25% dry mergers, and 44% mixed mergers at z ~ 0.1. The growth of dry merger rates with decreasing redshift is mainly due to the increase in the co-moving number density of red galaxies over time. About 22% to 54% of present-day L^{*} galaxies have experienced major mergers since z ~ 1.2, depending on the definition of major mergers. Moreover, 24% of the red galaxies at the present epoch have had dry mergers with luminosity ratios between 1:4 and 4:1 since z ~ 1. Our results also suggest that the wet mergers and/or mixed mergers may be partially responsible for producing red galaxies with intermediate masses while a significant portion of massive red galaxies is assembled through dry mergers at later times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».