The diversity and variability of star formation histories in models of galaxy evolution
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding the variability of galaxy star formation histories (SFHs) across a range of time-scales provides insight into the underlying physical processes that regulate star formation within galaxies. We compile the SFHs of galaxies at z = 0 from an extensive set of models, ranging from cosmological hydrodynamical simulations (Illustris, IllustrisTNG, Mufasa, Simba, EAGLE), zoom simulations (FIRE-2, g14, and Marvel/Justice League), semi-analytic models (Santa Cruz SAM) and empirical models (UniverseMachine), and quantify the variability of these SFHs on different time-scales using the power spectral density (PSD) formalism. We find that the PSDs are well described by broken power laws, and variability on long time-scales (≳1 Gyr) accounts for most of the power in galaxy SFHs. Most hydrodynamical models show increased variability on shorter time-scales (≲300 Myr) with decreasing stellar mass. Quenching can induce ∼0.4−1 dex of additional power on time-scales >1 Gyr. The dark matter accretion histories of galaxies have remarkably self-similar PSDs and are coherent with the in situ star formation on time-scales >3 Gyr. There is considerable diversity among the different models in their (i) power due to star formation rate variability at a given time-scale, (ii) amount of correlation with adjacent time-scales (PSD slope), (iii) evolution of median PSDs with stellar mass, and (iv) presence and locations of breaks in the PSDs. The PSD framework is a useful space to study the SFHs of galaxies since model predictions vary widely. Observational constraints in this space will help constrain the relative strengths of the physical processes responsible for this variability.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».