IllustrisTNG in the HSC-SSP: image data release and the major role of mini mergers as drivers of asymmetry and star formation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT At fixed galaxy stellar mass, there is a clear observational connection between structural asymmetry and offset from the star-forming main sequence, ΔSFMS. Herein, we use the TNG50 simulation to investigate the relative roles of major mergers (stellar mass ratios μ ≥ 0.25), minor (0.1 ≤ μ < 0.25), and mini mergers (0.01 ≤ μ < 0.1) in driving this connection amongst star-forming galaxies (SFGs). We use dust radiative transfer post-processing with SKIRT to make a large, public collection of synthetic Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program (HSC-SSP) images of simulated IllustrisTNG (TNG) galaxies over 0.1 ≤ z ≤ 0.7 with log (M⋆/M⊙) ≥ 9 (∼750 k images). Using their instantaneous star formation rates (SFRs), known merger histories/forecasts, and HSC-SSP asymmetries, we show (1) that TNG50 SFGs qualitatively reproduce the observed trend between ΔSFMS and asymmetry and (2) a strikingly similar trend emerges between ΔSFMS and the time-to-coalescence for mini mergers. Controlling for redshift, stellar mass, environment, and gas fraction, we show that individual mini merger events yield small enhancements in SFRs and asymmetries that are sustained on long time-scales (at least ∼3 Gyr after coalescence, on average) – in contrast to major/minor merger remnants which peak at much greater amplitudes but are consistent with controls only ∼1 Gyr after coalescence. Integrating the boosts in SFRs and asymmetries driven by μ ≥ 0.01 mergers since z = 0.7 in TNG50 SFGs, we show that mini mergers are responsible for (i) 55 per cent of all merger-driven star formation and (ii) 70 per cent of merger-driven asymmetric structure. Due to their relative frequency and prolonged boost time-scales, mini mergers dominate over their minor and major counterparts in driving star formation and asymmetry in SFGs.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».