Bursting with Feedback: The Relationship between Feedback Model and Bursty Star Formation Histories in Dwarf Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to their inability to self-regulate, ultrafaint dwarfs are sensitive to prescriptions in subgrid physics models that converge and regulate at higher masses. We use high-resolution cosmological simulations to compare the effect of bursty star formation histories (SFHs) on dwarf galaxy structure for two different subgrid supernova (SN) feedback models, superbubble and blastwave, in dwarf galaxies with stellar masses from 5000 < M * / M ⊙ < 10 9 . We find that in the “MARVEL-ous Dwarfs” suite both feedback models produce cored galaxies and reproduce observed scaling relations for luminosity, mass, and size. Our sample accurately predicts the average stellar metallicity at higher masses, however low-mass dwarfs are metal poor relative to observed galaxies in the Local Group. We show that continuous bursty star formation and the resulting stellar feedback are able to create dark matter (DM) cores in the higher dwarf galaxy mass regime, while the majority of ultrafaint and classical dwarfs retain cuspy central DM density profiles. We find that the effective core formation peaks at M * / M halo ≃ 5 × 10 −3 for both feedback models. Both subgrid SN models yield bursty SFHs at higher masses; however, galaxies simulated with superbubble feedback reach maximum mean burstiness values at lower stellar mass fractions relative to blastwave feedback. As a result, core formation may be better predicted by stellar mass fraction than the burstiness of SFHs.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».