Subhalo destruction in the Apostle and Auriga simulations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT N-body simulations make unambiguous predictions for the abundance of substructures within dark matter haloes. However, the inclusion of baryons in the simulations changes the picture because processes associated with the presence of a large galaxy in the halo can destroy subhaloes and substantially alter the mass function and velocity distribution of subhaloes. We compare the effect of galaxy formation on subhalo populations in two state-of-the-art sets of hydrodynamical Λcold dark matter (ΛCDM) simulations of Milky Way mass haloes, Apostle and Auriga. We introduce a new method for tracking the orbits of subhaloes between simulation snapshots that gives accurate results down to a few kiloparsecs from the centre of the halo. Relative to a dark matter-only simulation, the abundance of subhaloes in Apostle is reduced by 50 per cent near the centre and by 10 per cent within r200. In Auriga, the corresponding numbers are 80 per cent and 40 per cent. The velocity distributions of subhaloes are also affected by the presence of the galaxy, much more so in Auriga than in Apostle. The differences on subhalo properties in the two simulations can be traced back to the mass of the central galaxies, which in Auriga are typically twice as massive as those in Apostle. We show that some of the results from previous studies are inaccurate due to systematic errors in the modelling of subhalo orbits near the centre of haloes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».