Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT All hydrodynamical simulations of turbulent astrophysical phenomena require sub-grid scale models to properly treat energy dissipation and metal mixing. We present the first implementation and application of an anisotropic eddy viscosity and metal mixing model in Lagrangian astrophysical simulations, including a dynamic procedure for the model parameter. We compare these two models directly to the common Smagorinsky and dynamic variant. Using the mesh-free finite mass method as an example, we show that the anisotropic model is best able to reproduce the proper Kolmogorov inertial range scaling in homogeneous, isotropic turbulence. Additionally, we provide a method to calibrate the metal mixing rate that ensures numerical convergence. In our first application to cosmological simulations, we find that all models strongly impact the early evolution of galaxies, leading to differences in enrichment and thermodynamic histories. The anisotropic model has the strongest impact, with little difference between the dynamic variant and the constant-coefficient variant. We also find that the metal distribution functions in the circumgalactic gas are significantly tighter at all redshifts, with the anisotropic model providing the tightest distributions. This is contrary to a recent study that found metal mixing to be relatively unimportant on cosmological scales. In all of our experiments, the constant-coefficient Smagorinsky and anisotropic models rivalled their dynamic counterparts, suggesting that the computationally inexpensive constant-coefficient models are viable alternatives in cosmological contexts.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,181 | 0,066 |
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 ».