Submillimetre galaxies in cosmological hydrodynamical simulations – an opportunity for constraining feedback models
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Submillimetre galaxies (SMGs) have long posed a challenge for theorists, and self-consistently reproducing the properties of the SMG population in a large-volume cosmological hydrodynamical simulation has not yet been achieved. We use a scaling relation derived from previous simulations plus radiative transfer calculations to predict the submm flux densities of simulated SMGs drawn from cosmological simulations from the Illustris and IllustrisTNG projects based on the simulated galaxies’ star formation rates (SFRs) and dust masses, and compare the predicted number counts with observations. We find that the predicted SMG number counts based on IllustrisTNG are significantly less than observed (more than 1 dex at S850 ≳ 4 mJy). The simulation from the original Illustris project yields more SMGs than IllustrisTNG: the predicted counts are consistent with those observed at both S850 ≲ 5 mJy and S850 ≳ 9 mJy and only a factor of ∼2 lower than those observed at intermediate flux densities. The redshift distribution of SMGs with S850 > 3 mJy in IllustrisTNG is consistent with the observed distribution, whereas the Illustris redshift distribution peaks at significantly lower redshift (1.5 versus 2.8). We demonstrate that IllustrisTNG hosts fewer SMGs than Illustris because in the former, high-mass ($M_{\star }\sim 10^{11} \, \text{M}_{\odot }$) z ∼ 2–3 galaxies have lower dust masses and SFRs than in Illustris owing to differences in the subgrid models for stellar and/or active galactic nucleus feedback between the two simulations (we unfortunately cannot isolate the specific cause(s) post hoc). Our results demonstrate that because our method enables predicting SMG number counts in post-processing with a negligible computational expense, SMGs can provide useful constraints for tuning subgrid models in future large-volume cosmological simulations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».