Collapse in self-gravitating turbulent fluids
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by the non-linear star formation efficiency found in recent numerical simulations by a number of workers, we perform high-resolution adaptive mesh refinement simulations of star formation in self-gravitating turbulently driven gas. As we follow the collapse of this gas, we find that the character of the flow changes at two radii, the disc radius rd and the radius r*, where the enclosed gas mass exceeds the stellar mass. Accretion starts at large scales and works inwards. In line with recent analytical work, we find that the density evolves to a fixed attractor, ρ(r, t) → ρ(r), for rd < r < r*; mass flows through this structure on to a sporadically gravitationally unstable disc and from thence on to the star. In the bulk of the simulation box, we find that the random motions vT ∼ rp with p ∼ 0.5 are in agreement with Larson's size–linewidth relation. In the vicinity of massive star-forming regions, we find p ∼ 0.2–0.3, as seen in observations. For r < r*, vT increases inwards, with p = −1/2. Finally, we find that the total stellar mass M*(t) ∼ t2 is in line with previous numerical and analytic work that suggests a non-linear rate of star formation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».