A New Census of the 0.2 < z < 3.0 Universe. II. The Star-forming Sequence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use the panchromatic spectral energy distribution (SED)-fitting code Prospector to measure the galaxy log M *–logSFR relationship (the star-forming sequence ) across 0.2 < z < 3.0 using the COSMOS-2015 and 3D-HST UV-IR photometric catalogs. We demonstrate that the chosen method of identifying star-forming galaxies introduces a systematic uncertainty in the inferred normalization and width of the star-forming sequence, peaking for massive galaxies at ∼0.5 and ∼0.2 dex, respectively. To avoid this systematic, we instead parameterize the density of the full galaxy population in the log M *–logSFR–redshift plane using a flexible neural network known as a normalizing flow. The resulting star-forming sequence has a low-mass slope near unity and a much flatter slope at higher masses, with a normalization 0.2–0.5 dex lower than typical inferences in the literature. We show this difference is due to the sophistication of the Prospector stellar populations modeling: the nonparametric star formation histories naturally produce higher masses while the combination of individualized metallicity, dust, and star formation history constraints produce lower star formation rates (SFRs) than typical UV+IR formulae. We introduce a simple formalism to understand the difference between SFRs inferred from SED fitting and standard template-based approaches such as UV+IR SFRs. Finally, we demonstrate the inferred star-forming sequence is consistent with predictions from theoretical models of galaxy formation, resolving a long-standing ∼ 0.2–0.5 dex offset with observations at 0.5 < z < 3. The fully trained normalizing flow including a nonparametric description of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mi>log</mml:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi>M</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>*</mml:mo> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>logSFR</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>z</mml:mi> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:math> is available online 20 20 https://github.com/jrleja/sfs_leja_trained_flow to facilitate straightforward comparisons with future work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».