Simulating Radiative Feedback and the Formation of Massive Stars
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is a study of massive star formation: the environments in which they form and the effect that their radiation feedback has on their environments. We present high-performance supercomputer simulations of massive star formation inside molecular cloud clumps and cores. First, we present a novel radiative transfer code that hybridizes two previous approaches to radiative transfer (raytracing and flux-limited diffusion) and implements it in a Cartesian grid-based code with adaptive mesh refinement, representing the first of such implementations. This hybrid radiative transfer code allows for more accurate calculations of the radiation pressure and irradiated gas temperature that are the hallmark of massive star formation and which threaten to limit the mass which stars can ultimately obtain. Next, we apply this hybrid radiative transfer code in simulations of massive protostellar cores. We simulate their gravitational collapse and the formation of a massive protostar surrounded by a Keplerian accretion disk. These disks become gravitationally unstable, increasing the accretion rate onto the star, but do not fragment to form additional stars. We demonstrate that massive stars accrete material predominantly through their circumstellar disks, and via radiation pressure drive large outflow bubbles that appear stable to classic fluid instabilities. Finally, we present simulations of the larger context of star formation: turbulent, magnetised, filamentary cloud clumps. We study the magnetic field geometry and accretion flows. We find that in clouds where the turbulent and magnetic energies are approximately equal, the gravitational energy must dominate the kinetic energy for there to be a coherent magnetic field structure. Star cluster formation takes place inside the primary filament and the photoionisation feedback from a single massive star drives the creation of a bubble of hot, ionised gas that ultimately engulfs the star cluster and destroys the filament.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».