Which AGN jets quench star formation in massive galaxies?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Without additional heating, radiative cooling of the halo gas of massive galaxies (Milky Way-mass and above) produces cold gas or stars exceeding that observed. Heating from active galactic nucleus (AGN) jets is likely required, but the jet properties remain unclear. This is particularly challenging for galaxy simulations, where the resolution is orders-of-magnitude insufficient to resolve jet formation and evolution. On such scales, the uncertain parameters include the jet energy form [kinetic, thermal, cosmic ray (CR)]; energy, momentum, and mass flux; magnetic fields; opening angle; precession; and duty cycle. We investigate these parameters in a $10^{14}\, {\rm M}_{\odot }$ halo using high-resolution non-cosmological magnetohydrodynamic simulations with the FIRE-2 (Feedback In Realistic Environments) stellar feedback model, conduction, and viscosity. We explore which scenarios qualitatively meet observational constraints on the halo gas and show that CR-dominated jets most efficiently quench the galaxy by providing CR pressure support and modifying the thermal instability. Mildly relativistic (∼MeV or ∼1010K) thermal plasma jets work but require ∼10 times larger energy input. For fixed energy flux, jets with higher specific energy (longer cooling times) quench more effectively. For this halo mass, kinetic jets are inefficient at quenching unless they have wide opening or precession angles. Magnetic fields also matter less except when the magnetic energy flux reaches ≳ 1044 erg s−1 in a kinetic jet model, which significantly widens the jet cocoon. The criteria for a successful jet model are an optimal energy flux and a sufficiently wide jet cocoon with a long enough cooling time at the cooling radius.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».