The interconnection between galaxy mergers, AGN activity, and rapid quenching of star formation in simulated post-merger galaxies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We investigate the role of galaxy mergers on supermassive black hole (SMBH) accretion and star formation quenching in three state-of-the-art cosmological simulations with contrasting physics models: EAGLE, Illustris, and IllustrisTNG (TNG). We find that recently coalesced ‘post-mergers’ in all three simulations have elevated SMBH accretion rates by factors of ∼2–5. However, rapid (within 500 Myr of coalescence) quenching of star formation is rare, with incidence rates of $0.4{{\ \rm per\ cent}}$ in Illustris, $4.5{{\ \rm per\ cent}}$ in EAGLE, and $10{{\ \rm per\ cent}}$ in TNG. The rarity of quenching in post-mergers results from substantial gas reservoirs that remain intact after the merger. The post-mergers that do successfully quench tend to be those that had both low pre-merger gas fractions as well as those that experience the largest gas losses. Although rare, the recently quenched fraction of post-mergers is still elevated compared to a control sample of non-mergers by factors of two in TNG and 11 in EAGLE. Conversely, quenching is rarer in Illustris post-mergers than in their control. Recent observational results by Ellison et al. have found rapid quenching to be at least 30 times more common in post-mergers, a significantly higher excess than found in any of the simulations. Our results therefore indicate that whilst merger-induced SMBH accretion is a widespread prediction of the simulation, its link to quenching depends sensitively on the physics models, and that none of the subgrid models of the simulations studied here can fully capture the connection between mergers and rapid quenching seen in 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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».