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Enregistrement W3031033463 · doi:10.1093/mnras/staa1450

Dynamical self-friction: how mass loss slows you down

2020· article· en· W3031033463 sur OpenAlexaff
Tim B. Miller, Frank C. van den Bosch, Sheridan B Green, Go Ogiya

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHorizon 2020European CommissionKlaus Tschira StiftungGruber FoundationH2020 European Research CouncilNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsAngular momentumDynamical frictionOrbital decayAstrophysicsOrbit (dynamics)HaloOrbital mechanicsOrbital planeTorqueGalaxyClassical mechanicsAstronomySatelliteQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We investigate dynamical self-friction, the process by which material that is stripped from a subhalo torques its remaining bound remnant, which causes it to lose orbital angular momentum. By running idealized simulations of a subhalo orbiting within an analytical host halo potential, we isolate the effect of self-friction from traditional dynamical friction due to the host halo. While at some points in a subhalo’s orbit the torque of the stripped material can boost the orbital angular momentum of the remnant, the net effect over the long term is orbital decay regardless of the initial orbital parameters or subhalo mass. In order to quantify the strength of self-friction, we run a suite of simulations spanning typical host-to-subhalo mass ratios and orbital parameters. We find that the time-scale for self-friction, defined as the exponential decay time of the subhalo’s orbital angular momentum, scales with mass ratio and orbital circularity similar to standard dynamical friction. The decay time due to self-friction is roughly an order of magnitude longer, suggesting that self-friction only contributes at the 10 per cent level. However, along more radial orbits, self-friction can occasionally dominate over dynamical friction close to pericentric passage, where mass stripping is intense. This is also the epoch at which the self-friction torque undergoes large and rapid changes in both magnitude and direction, indicating that self-friction is an important process to consider when modelling pericentric passages of subhaloes and their associated satellite galaxies.

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)0,006
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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