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Enregistrement W4291000796 · doi:10.1093/mnras/stac2238

Probing the <i>z</i> ≳ 6 quasars in a universe with IllustrisTNG physics: impact of gas-based black hole seeding models

2022· article· en· W4291000796 sur OpenAlexafffund
Aklant K. Bhowmick, Laura Blecha, Yueying Ni, Tiziana Di Matteo, Paul Torrey, Luke Zoltan Kelley, Mark Vogelsberger, Rainer Weinberger, Lars Hernquist

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 subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsQuasarAstrophysicsLuminosityHaloGalaxyAccretion (finance)Particle physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We explore implications of a range of black hole (BH) seeding prescriptions on the formation of the brightest $z$ ≳ 6 quasars in cosmological hydrodynamic simulations. The underlying galaxy formation model is the same as in the IllustrisTNG simulations. Using constrained initial conditions, we study the growth of BHs in rare overdense regions (forming $\gtrsim 10^{12}\, {\rm M}_{\odot }\,h^{-1}$ haloes by $z$ = 7) using a (9 Mpc h−1)3 simulated volume. BH growth is maximal within haloes that are compact and have a low tidal field. For these haloes, we consider an array of gas-based seeding prescriptions wherein $M_{\mathrm{seed}}=10^4\!-\!10^6\, {\rm M}_{\odot }\,h^{-1}$ seeds are inserted in haloes above critical thresholds for halo mass and dense, metal-poor gas mass (defined as $\tilde{M}_{\mathrm{h}}$ and $\tilde{M}_{\mathrm{sf,mp}}$, respectively, in units of Mseed). We find that a seed model with $\tilde{M}_{\mathrm{sf,mp}}=5$ and $\tilde{M}_{\mathrm{h}}=3000$ successfully produces a $z$ ∼ 6 quasar with $\sim 10^9\, {\rm M}_{\odot }$ mass and ∼1047 erg s−1 luminosity. BH mergers play a crucial role at $z$ ≳ 9, causing an early boost in BH mass at a time when accretion-driven BH growth is negligible. With more stringent seeding conditions (e.g. $\tilde{M}_{\mathrm{sf,mp}}=1000$), the relative paucity of BH seeds results in a much lower merger rate. In this case, $z$ ≳ 6 quasars can only be formed if we enhance the maximum allowed BH accretion rates (by factors ≳10) compared to the accretion model used in IllustrisTNG. This can be achieved either by allowing for super-Eddington accretion, or by reducing the radiative efficiency. Our results demonstrate that progenitors of $z$ ∼ 6 quasars have distinct BH merger histories for different seeding models, which will be distinguishable with Laser Interferometer Space Antenna observations.

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)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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