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Enregistrement W1974463200 · doi:10.1051/0004-6361:20065295

Cosmic ray feedback in hydrodynamical simulations of galaxy formation

2007· article· en· W1974463200 sur OpenAlexaff
M. Jubelgas, Volker Springel, T. A. Enßlin, Christoph Pfrommer

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésPhysicsAstrophysicsCosmic rayGalaxySmoothed-particle hydrodynamicsStructure formationStar formationGalaxy formation and evolutionPopulationAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that cosmic rays contribute significantly to the pressure of the interstellar medium in our own Galaxy, suggesting that they may play an important role in regulating star formation during the formation and evolution of galaxies. We here discuss a novel numerical treatment of the physics of cosmic rays and its implementation in the parallel smoothed particle hydrodynamics code GADGET-2. In our methodology, the non-thermal cosmic ray population of each gaseous fluid element is approximated by a simple power law spectrum in particle momentum, characterized by an amplitude, a cut-off, and a fixed slope. Adiabatic compression and a number of physical source and sink terms are modelled which modify the cosmic ray pressure of each particle. The most important sources considered are injection by supernovae and diffusive shock acceleration, while the primary sinks are thermalization by Coulomb interactions, and catastrophic losses by hadronic interactions. We also include diffusion of cosmic rays. Using a number of test problems, we show that our scheme is numerically robust and efficient, allowing us to carry out the first cosmological structure formation simulations that account for cosmic ray physics, together with radiative cooling and star formation. In simulations of isolated galaxies, we find that cosmic rays can significantly reduce the star formation efficiencies of small galaxies, with virial velocities below ~, an effect that becomes progressively stronger towards low-mass scales. In cosmological simulations of the formation of dwarf galaxies at high redshift, we find that the total mass-to-light ratio of small halos and the faint end of the luminosity function are affected. The latter becomes slightly flatter. When cosmic ray acceleration in shock waves is followed as well, we find that up to of the energy dissipated at structure formation shocks can appear as cosmic ray pressure at redshifts around , but this fraction drops to ~ at low redshifts when the shock distribution becomes increasingly dominated by lower Mach numbers. Despite this large cosmic ray energy content in the high-redshift intergalactic medium, the flux power spectrum of the Lyman-α forest is only affected on very small scales of , and at a weak level of . Within virialized objects, we find lower contributions of CR-pressure, due to the increased efficiency of loss processes at higher densities, the lower Mach numbers of shocks inside halos, and the softer adiabatic index of CRs, which disadvantages them when a composite of thermal gas and cosmic rays is adiabatically compressed. The total energy in cosmic rays relative to the thermal energy within the virial radius drops from 20% for halos to 5% for rich galaxy clusters of mass in non-radiative simulations. Interestingly, the lower effective adiabatic index also increases the compressibility of the intrahalo medium, an effect that slightly increases the central concentration of the gas and the baryon fraction within the virial radius. We find that this can enhance the cooling rate onto central cluster galaxies, even though the galaxies in the cluster periphery become slightly less luminous as a result of cosmic ray feedback.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations200
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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