Galaxies on FIRE (Feedback In Realistic Environments): stellar feedback explains cosmologically inefficient star formation
Notice bibliographique
Résumé
We present a series of high-resolution cosmological simulations1 of galaxy formation to z = 0, spanning halo masses ∼108–1013 M⊙, and stellar masses ∼104–1011 M⊙. Our simulations include fully explicit treatment of the multiphase interstellar medium and stellar feedback. The stellar feedback inputs (energy, momentum, mass, and metal fluxes) are taken directly from stellar population models. These sources of feedback, with zero adjusted parameters, reproduce the observed relation between stellar and halo mass up to Mhalo ∼ 1012 M⊙. We predict weak redshift evolution in the M*–Mhalo relation, consistent with current constraints to z > 6. We find that the M*–Mhalo relation is insensitive to numerical details, but is sensitive to feedback physics. Simulations with only supernova feedback fail to reproduce observed stellar masses, particularly in dwarf and high-redshift galaxies: radiative feedback (photoheating and radiation pressure) is necessary to destroy giant molecular clouds and enable efficient coupling of later supernovae to the gas. Star formation rates (SFRs) agree well with the observed Kennicutt relation at all redshifts. The galaxy-averaged Kennicutt relation is very different from the numerically imposed law for converting gas into stars, and is determined by self-regulation via stellar feedback. Feedback reduces SFRs and produces reservoirs of gas that lead to rising late-time star formation histories, significantly different from halo accretion histories. Feedback also produces large short-time-scale variability in galactic SFRs, especially in dwarfs. These properties are not captured by common ‘sub-grid’ wind models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».