Osaka Feedback Model. II. Modeling Supernova Feedback Based on High-resolution Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feedback from supernovae (SNe) is an essential mechanism that self-regulates the growth of galaxies, and a better model of SN feedback is still needed in galaxy-formation simulations. In the first part of this paper, using an Eulerian hydrodynamic code Athena++, we find the universal scaling relations for the time evolution of momentum and radius for a superbubble, when the momentum and time are scaled by those at the shell-formation time. In the second part of this paper, we develop a SN feedback model based on the Athena++ simulation results utilizing Voronoi tessellation around each star particle, and implement it into the GADGET3-Osaka smoothed particle hydrodynamic code. Our feedback model was demonstrated to be isotropic and conservative in terms of energy and momentum. We examined the mass/energy/metal loading factors and find that our stochastic thermal feedback model produced galactic outflow that carries metals high above the galactic plane but with weak suppression of star formation. Additional mechanical feedback further suppressed star formation and brought the simulation results into better agreement with the observations of the Kennicutt–Schmidt relation, with all the results being within the uncertainties of observed data. We argue that both thermal and mechanical feedback are necessary for the SN feedback model of galaxy evolution when an individual SN bubble is unresolved.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».