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Enregistrement W4224873556 · doi:10.1093/mnras/stac2759

Simulations of black hole fueling in isolated and merging galaxies with an explicit, multiphase ISM

2022· article· en· W4224873556 sur OpenAlexafffund
Aneesh Sivasankaran, Laura Blecha, Paul Torrey, Luke Zoltan Kelley, Aklant K. Bhowmick, Mark Vogelsberger, Rachel Losacco, Rainer Weinberger, Lars Hernquist, Federico Marinacci, Laura V. Sales, Jia Qi

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesDivision of Astronomical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of FloridaNational Aeronautics and Space AdministrationResearch Corporation for Science AdvancementNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxySupermassive black holeAccretion (finance)Star formationInterstellar mediumActive galactic nucleusBlack hole (networking)InflowGalaxy formation and evolutionGalaxy mergerAstronomyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We study gas inflows on to supermassive black holes using hydrodynamics simulations of isolated galaxies and idealized galaxy mergers with an explicit, multiphase interstellar medium (ISM). Our simulations use the recently developed ISM and stellar evolution model called Stars and MUltiphase Gas in GaLaxiEs (SMUGGLE). We implement a novel super-Lagrangian refinement scheme that increases the gas mass resolution in the immediate neighbourhood of the black holes (BHs) to accurately resolve gas accretion. We do not include black hole feedback in our simulations. We find that the complex and turbulent nature of the SMUGGLE ISM leads to highly variable BH accretion. BH growth in SMUGGLE converges at gas mass resolutions ≲3 × 103 M⊙. We show that the low resolution simulations combined with the super-Lagrangian refinement scheme are able to produce central gas dynamics and BH accretion rates very similar to that of the uniform high resolution simulations. We further explore BH fueling by simulating galaxy mergers. The interaction between the galaxies causes an inflow of gas towards the galactic centres and results in elevated and bursty star formation. The peak gas densities near the BHs increase by orders of magnitude resulting in enhanced accretion. Our results support the idea that galaxy mergers can trigger AGN activity, although the instantaneous accretion rate depends strongly on the local ISM. We also show that the level of merger-induced enhancement of BH fueling predicted by the SMUGGLE model is much smaller compared to the predictions by simulations using an effective equation of state model of the ISM.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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