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Enregistrement W2033668875 · doi:10.1093/mnras/stt017

Star formation in galaxy mergers with realistic models of stellar feedback and the interstellar medium

2013· article· en· W2033668875 sur OpenAlexaff
Philip F. Hopkins, Thomas J. Cox, Lars Hernquist, Desika Narayanan, Christopher C. Hayward, Norman Murray

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSmithsonian Astrophysical ObservatoryNational Aeronautics and Space AdministrationSmithsonian Institution
Mots-clésPhysicsStar formationAstrophysicsGalaxyStarsInterstellar mediumStellar massAstronomyBulgeGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use hydrodynamic simulations with detailed, explicit models for stellar feedback to study galaxy mergers. These high-resolution (∼1 pc) simulations follow the formation and destruction of individual giant molecular clouds (GMC) and star clusters. We find that the final starburst is dominated by in situ star formation, fuelled by gas which flows inwards due to global torques. The resulting high gas density results in rapid star formation. The gas is self-gravitating, and forms massive (≲1010 M⊙) GMC and subsequently super star clusters (with masses up to 108 M⊙). However, in contrast to some recent simulations, the bulk of new stars which eventually form the central bulge are not born in super-clusters which then sink to the centre of the galaxy. This is because feedback efficiently disperses GMC after they turn several per cent of their mass into stars. In other words, most of the mass that reaches the nucleus does so in the form of gas. The Kennicutt–Schmidt law emerges naturally as a consequence of feedback balancing gravitational collapse, independent of the small-scale star formation microphysics. The same mechanisms that drive this relation in isolated galaxies, in particular radiation pressure from infrared photons, extend, with no fine-tuning, over seven decades in star formation rate (SFR) to regulate star formation in the most extreme starburst systems with densities ≳104 M⊙ pc−2. This feedback also drives super-winds with large mass-loss rates; however, a significant fraction of the wind material falls back on to the discs at later times, leading to higher post-starburst SFRs in the presence of stellar feedback. This suggests that strong active galactic nucleus feedback may be required to explain the sharp cut-offs in SFR that are observed in post-merger galaxies. We compare the results to those from simulations with no explicit resolution of GMC or feedback [‘effective equation-of-state’ (EOS) models]. We find that global galaxy properties are similar between EOS and resolved-feedback models. The relic structure and mass profile, and the total mass of stars formed in the nuclear starburst are quite similar, as is the morphological structure during and after mergers (tails, bridges, etc.). Disc survival in sufficiently gas rich mergers is similar in the two cases, and the new models follow the same scalings as derived for the efficiency of disc re-formation after a merger as derived from previous work with the simplified EOS models. While the global galaxy properties are similar between EOS and feedback models, subgalaxy-scale properties and the SFRs can be quite different: the more detailed models exhibit significantly higher star formation in tails and bridges (especially in shocks), and allow us to resolve the formation of super star clusters. In the new models, the star formation is more strongly time-variable and drops more sharply between close passages. The instantaneous burst enhancement can be higher or lower, depending on the details of the orbit and initial structural properties of the galaxies; first-passage bursts are more sensitive to these details than those at the final coalescence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,176
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, 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

Citations292
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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