The importance of galaxy formation histories in models of reionization
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Upcoming galaxy surveys and 21-cm experiments targeting high redshifts z ≳ 6 are highly complementary probes of galaxy formation and reionization. However, in order to expedite the large-volume simulations relevant for 21-cm observations, many models of galaxies within reionization codes are entirely subgrid and/or rely on halo abundances only. In this work, we explore the extent to which resolving and modelling individual galaxy formation histories affects predictions both for the galaxy populations detectable by upcoming surveys and the signatures of reionization accessible to upcoming 21-cm experiments. We find that a common approach, in which galaxy luminosity is assumed to be a function of halo mass only, is biased with respect to models in which galaxy properties are evolved through time via semi-analytic modelling and thus reflective of the diversity of assembly histories that naturally arise in N-body simulations. The diversity of galaxy formation histories also results in scenarios in which the brightest galaxies do not always reside in the centres of large-ionized regions, as there are often relatively low-mass haloes undergoing dramatic, but short-term, growth. This has clear implications for attempts to detect or validate the 21-cm background via cross-correlation. Finally, we show that a hybrid approach – in which only haloes hosting galaxies bright enough to be detected in surveys are modelled in detail, with the rest modelled as an unresolved field of haloes with abundance related to large-scale overdensity – is a viable way to generate large-volume ‘simulations‘ well suited to wide-area surveys and current-generation 21-cm experiments targeting relatively large k ≲ 1 h Mpc−1 scales.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».