Strong magnetic fields and large rotation measures in protogalaxies from supernova seeding
Notice bibliographique
Résumé
We present a model for the seeding and evolution of magnetic fields in protogalaxies. Supernova (SN) explosions during the assembly of a protogalaxy provide magnetic seed fields, which are subsequently amplified by compression, shear flows and random motions. We implement the model into the MHD version of the cosmological N-body / SPH simulation code GADGET and we couple the magnetic seeding directly to the underlying multi-phase description of star formation. We perform simulations of Milky Way-like galactic halo formation using a standard LCDM cosmology and analyse the strength and distribution of the subsequent evolving magnetic field. A dipole-shape divergence-free magnetic field is injected at a rate of 10^{-9}G / Gyr within starforming regions, given typical dimensions and magnetic field strengths in canonical SN remnants. Subsequently, the magnetic field strength increases exponentially on timescales of a few ten million years. At redshift z=0, the entire galactic halo is magnetized and the field amplitude is of the order of a few $\mu$G in the center of the halo, and 10^{-9} G at the virial radius. Additionally, we analyse the intrinsic rotation measure (RM) of the forming galactic halo over redshift. The mean halo intrinsic RM peaks between redshifts z=4 and z=2 and reaches absolute values around 1000 rad m^{-2}. While the halo virializes towards redshift z=0, the intrinsic RM values decline to a mean value below 10 rad m^{-2}. At high redshifts, the distribution of individual starforming, and thus magnetized regions is widespread. In our model for the evolution of galactic magnetic fields, the seed magnetic field amplitude and distribution is no longer a free parameter, but determined self-consistently by the star formation process occuring during the formation of cosmic structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».