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Enregistrement W2762143609 · doi:10.3847/1538-4357/aaa0da

The Impact of Baryonic Physics on the Kinetic Sunyaev–Zel’dovich Effect

2018· article· en· W2762143609 sur OpenAlexaff
Hyunbae Park, Marcelo A. Alvarez, J. Richard Bond

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSunyaev–Zel'dovich effectBaryonKinetic energyAstrophysicsGalaxySpectral densityElectronReionizationGalaxy clusterRedshiftQuantum mechanicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Poorly understood “baryonic physics” impacts our ability to predict the power spectrum of the kinetic Sunyaev–Zel’dovich (kSZ) effect. We study this in a sample high-resolution simulation of galaxy formation and feedback, Illustris. The high resolution of Illustris allows us to probe the kSZ power spectrum on multipoles . Strong AGN feedback in Illustris nearly wipes out gas fluctuations at and at late times, likely somewhat underpredicting the kSZ power generated at . The post-reionization kSZ power spectrum for Illustris is well-fit by over 10,000, somewhat lower than most other reported values but consistent with the analysis of Shaw et al. Our analysis of the bias of free electrons reveals subtle effects associated with the multi-phase gas physics and stellar fractions that affect even linear scales. In particular, there are fewer electrons in biased galaxies, due to gas-cooling and star formation, and this leads to an electron bias of less than one, even at low wavenumbers. The combination of bias and electron fraction that determines the overall suppression is relatively constant, , but more simulations are needed to see if this is Illustris-specific. By separating the kSZ power into different terms, we find that at least 6% (10%) of the signal at ℓ = 3000 (10,000) comes from non-Gaussian connected four-point density and velocity correlations, , even without correcting for the Illustris simulation box-size. A challenge going forward will be accurately modeling long-wave velocity modes simultaneously with Illustris-like high resolution to capture the complexities of galaxy formation and its correlations with large-scale flows.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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