IllustrisTNG in the HSC-SSP: No Shortage of Thin Disk Galaxies in TNG50
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We perform a thorough analysis of the projected shapes of nearby galaxies in both observations and cosmological simulations. We implement a forward-modeling approach to overcome the limitations in previous studies, which hinder accurate comparisons between observations and simulations. We measure axis ratios of z = 0 (snapshot 99) TNG50 galaxies from their synthetic Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program (HSC-SSP) images and compare them with those obtained from real HSC-SSP images of a matched galaxy sample. Remarkably, the comparison shows excellent agreement between the observations and the TNG50 simulation, challenging previous claims that ΛCDM models underproduced the abundance of thin galaxies. Specifically, for galaxies with stellar masses 10 ≤ log ( M ⋆ / M ☉ ) ≤ 11.5 , we find ≲0.1σ tensions between the observations and the simulation, a stark contrast to the previously reported ≳10σ tensions. We reveal that low-mass galaxies ( M ⋆ ≲ 10 9.5 M ☉ ) in TNG50 are thicker than their observed counterparts in HSC-SSP and attribute this to the spurious dynamical heating effects that artificially puff up galaxies. We also find that, despite the overall broad agreement, TNG50 galaxies are more concentrated than the HSC-SSP ones at the low- and high-mass end of the stellar mass range of 9.0 ≤ log ( M ⋆ / M ☉ ) ≤ 11.2 and are less concentrated at intermediate stellar masses. But we argue that the higher concentrations of the low-mass TNG50 galaxies are not likely the cause of their thicker/rounder appearances. Our study underscores the critical importance of conducting mock observations of simulations and applying consistent measurement methodologies to facilitate proper comparison with observations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».