The density structure of supersonic self-gravitating turbulence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We conduct numerical experiments to determine the density probability distribution function (PDF) produced in supersonic, isothermal, self-gravitating turbulence of the sort that is ubiquitous in star-forming molecular clouds. Our experiments cover a wide range of turbulent Mach number and virial parameter, allowing us for the first time to determine how the PDF responds as these parameters vary, and we introduce a new diagnostic, the dimensionless star formation efficiency versus density [ϵff(s)] curve, which provides a sensitive diagnostic of the PDF shape and dynamics. We show that the PDF follows a universal functional form consisting of a lognormal at low density with two distinct power-law tails at higher density: the first of these represents the onset of self-gravitation, and the second reflects the onset of rotational support. Once the star formation efficiency reaches a few per cent, the PDF becomes statistically steady, with no evidence for secular time evolution at star formation efficiencies from about 5 to 20 per cent. We show that both the Mach number and the virial parameter influence the characteristic densities at which the lognormal gives way to the first power law, and the first to the second, and we extend (for the former) and develop (for the latter) simple theoretical models for the relationship between these density thresholds and the global properties of the turbulent medium.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».