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Enregistrement W3102163430 · doi:10.1093/mnras/staa3902

Implementing primordial binaries in simulations of star cluster formation with a hybrid MHD and direct <i>N</i>-body method

2020· article· en· W3102163430 sur OpenAlexafffund
Claude Cournoyer-Cloutier, Aaron Tran, Sean C. Lewis, Joshua E. Wall, William E. Harris, Mordecai‐Mark Mac Low, Stephen L. W. McMillan, Simon Portegies Zwart, Alison Sills

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Supercomputing Center, Korea Institute of Science and Technology InformationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsCluster (spacecraft)StarsBinary numberPopulationStar clusterBinary starStar formationMagnetohydrodynamicsStellar evolutionAccretion (finance)Globular clusterMass ratioStar (game theory)Magnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The fraction of stars in binary systems within star clusters is important for their evolution, but what proportion of binaries form by dynamical processes after initial stellar accretion remains unknown. In previous work, we showed that dynamical interactions alone produced too few low-mass binaries compared to observations. We therefore implement an initial population of binaries in the coupled magnetohydrodynamics and direct N-body star cluster formation code torch. We compare simulations with, and without, initial binary populations and follow the dynamical evolution of the binary population in both sets of simulations, finding that both dynamical formation and destruction of binaries take place. Even in the first few million years of star formation, we find that an initial population of binaries is needed at all masses to reproduce observed binary fractions for binaries with mass ratios above the q ≥ 0.1 detection limit. Our simulations also indicate that dynamical interactions in the presence of gas during cluster formation modify the initial distributions towards binaries with smaller primary masses, larger mass ratios, smaller semimajor axes and larger eccentricities. Systems formed dynamically do not have the same properties as the initial systems, and systems formed dynamically in the presence of an initial population of binaries differ from those formed in simulations with single stars only. Dynamical interactions during the earliest stages of star cluster formation are important for determining the properties of binary star systems.

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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