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Enregistrement W4309648437 · doi:10.1093/mnras/stac3390

Evolution of massive black hole binaries in collisionally relaxed nuclear star clusters – Impact of mass segregation

2022· article· en· W4309648437 sur OpenAlexaff
Diptajyoti Mukherjee, Qirong Zhu, Go Ogiya, Carl L. Rodriguez, Hy Trac

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSupport Program for Longyuan Youth and Fundamental Research Funds for the Universities of Gansu ProvinceNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsBlack hole (networking)Gravitational waveBinary numberGalaxyMass ratioStar clusterMass segregationAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Massive Black Hole (MBH) binaries are considered to be one of the most important sources of Gravitational Waves (GW) that can be detected by GW detectors like LISA. However, there are a lot of uncertainties in the dynamics of MBH binaries in the stages leading up to the GW-emission phase. It has been recently suggested that Nuclear Star Clusters (NSCs) could provide a viable route to overcome the final parsec problem for MBH binaries at the centre of galaxies. NSCs are collisional systems where the dynamics would be altered by the presence of a mass spectrum. In this study, we use a suite of high-resolution N-body simulations with over 1 million particles to understand how collisional relaxation under the presence of a mass spectrum of NSC particles affects the dynamics of the MBH binary under the merger of two NSCs. We consider MBH binaries with different mass ratios and additional non-relaxed models. We find that mass-segregation driven by collisional relaxation can lead to accelerated hardening in lower mass ratio binaries but has the opposite effect in higher mass ratio binaries. Crucially, the relaxed models also demonstrate much lower eccentricities at binary formation and negligible growth during hardening stages leading to longer merger time-scales. The results are robust and highlight the importance of collisional relaxation on changing the dynamics of the binary. Our models are state-of-the-art, use zero softening, and high enough particle numbers to model NSCs realistically.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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