Confronting theoretical models with the observed evolution of the galaxy population out to z= 4
Notice bibliographique
Résumé
We construct lightcones for the semi-analytic galaxy formation simulation of Guo et al. (2011) and make mock catalogues for comparison with deep high-redshift surveys. Photometric properties are calculated with two different stellar population synthesis codes (Bruzual & Charlot 2003; Maraston 2005) in order to study sensitivity to this aspect of the modelling. The catalogues are publicly available and include photometry for a large number of observed bands from 4000{\\deg}A to 6{\\mu}m, as well as rest-frame photometry and intrinsic properties of the galaxies. Guo et al. (2011) tuned their model to fit the low-redshift galaxy population but noted that at z > 1 it overpredicts the abundance of galaxies below the "knee" of the stellar mass function. Here we extend the comparison to deep galaxy counts in the B, i, J, K and IRAC 3.6{\\mu}m, 4.5{\\mu}m and 5.8{\\mu}m bands, to the redshift distributions of K and 5.8{\\mu}m selected galaxies, and to the evolution of rest-frame luminosity functions in the B and K bands. The B, i and J counts are well reproduced, but at longer wavelengths the overabundant high-redshift galaxies produce excess faint counts. The predicted redshift distributions for K and 5.8{\\mu}m selected samples highlight the effect of emission from thermally pulsing AGB stars. The full treatment of Maraston (2005) predicts three times as many z~2 galaxies in faint 5.8{\\mu}m selected samples as the model of Bruzual & Charlot (2003), whereas the two models give similar predictions for K-band selected samples. Although luminosity functions are adequately reproduced out to z~3 in rest-frame B, the same is true at rest-frame K only if TP-AGB emission is included, and then only at high luminosity. Fainter than L* the two synthesis models agree but overpredict the number of galaxies, another reflection of the overabundance of ~10^10M\\odot model galaxies at z > 1.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».