SDSS-IV MaNGA: How Galaxy Interactions Influence Active Galactic Nuclei
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a comparative study of active galactic nuclei (AGN) between galaxy pairs and isolated galaxies with the final data release of the MaNGA integral field spectroscopic survey. We build a sample of 391 kinematic galaxy pairs within the footprint of the survey and select AGN using the survey's spectra. We use the comoving volume densities of the AGN samples to quantify the effects that tidal interactions have on the triggering of nuclear accretion. Our hypothesis is that the pair sample contains AGN that are triggered by not only stochastic accretion but also tidally induced accretion and correlated accretion. With the level of stochastically triggered AGN fixed by the control sample, we model the strength of tidally induced accretion and correlated accretion as a function of projected separation (r p ) and compare the model expectations with the observed volume densities of dual AGN and offset AGN (single AGN in a pair). At r p ∼ 10 kpc, we find that tidal interactions induce ∼30% more AGN than stochastic fueling and cause ∼12% of the offset AGN to become dual AGN because of correlations. The strength of both these effects decreases with increasing r p . We also find that the [O iii] luminosities of the AGN in galaxy pairs are consistent with those found in isolated galaxies, likely because stochastically fed AGN dominate even among close pairs. Our results illustrate that while we can detect tidally induced effects statistically, it is challenging to separate tidally induced AGN and stochastically triggered AGN in interacting galaxies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».