Tidal disruption events by compact supermassive black hole binaries
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Stars can be tidally destroyed or swallowed by supermassive black hole binaries (SMBHBs). Using a large number of few-body simulations, we investigate the enhancement and suppression of full and partial disruption and direct capture events by hard SMBHBs with wide ranges of key parameters, i.e. the primary BH mass ($M_{\rm BH, 1}= 10^{5}{-}10^{8}\, {\rm M}_{\odot }$), the binary mass ratio (10−3–1), the ratio of the binary semimajor axis to the hardening radius (10−4–1), the binary eccentricity (0.0–0.9) and the stellar mass $(0.3{-}3\, {\rm M}_{\odot})$. This is a significant extension of the parameter space compared to previous work. We show that the encounter probabilities of all three events are well-described by the encounter cross-section. The probability of full tidal disruption events (FTDEs) by SMBHBs can be enhanced by up to a factor of 40–50 or suppressed by up to a factor of 10, relative to that by single BHs, depending on the binary parameters. Relativistic effects can provide an additional enhancement of the FTDE probability by less than a factor of 2–3 for $M_{\rm BH, 1}> 10^{7}\, {\rm M}_{\odot }$. We provide a fitting formula for the FTDE probability by SMBHBs that works for a wide range of parameters. Partial disruption events can occur multiple times before FTDEs or direct captures, and their probabilities can be greater than that of FTDEs by a factor of three. Because partial disruption events can induce stellar spins and mass loss, and change the orbits, it can significantly affect the overall FTDE rate and the shape of the light curves.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».