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Enregistrement W4404579863 · doi:10.1093/mnras/stae2613

The impact of baryons on the internal structure of dark matter haloes from dwarf galaxies to superclusters in the redshift range 0 &amp;lt; <i>z</i> &amp;lt; 7

2024· article· en· W4404579863 sur OpenAlexafffund
Daniele Sorini, Sownak Bose, Rüdiger Pakmor, Lars Hernquist, Volker Springel, Boryana Hadzhiyska, César Hernández‐Aguayo, Rahul Kannan

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftUK Research and InnovationDurham UniversityDepartment for Business, Energy and Industrial Strategy, UK GovernmentSimons Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsDwarf galaxyDark matterRedshiftDwarf galaxy problemBaryonGalaxyAstronomyInteracting galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We investigate the redshift evolution of the concentration–mass relationship of dark matter haloes in state-of-the-art cosmological hydrodynamic simulations and their dark-matter-only (DMO) counterparts. By combining the IllustrisTNG suite and the novel MillenniumTNG simulation, our analysis encompasses a wide range of box size ($50{-}740 \: \rm cMpc$) and mass resolution ($8.5 \times 10^4 {-} 3.1 \times 10^7 \: \rm {\rm M}_{\odot }$ per baryonic mass element). This enables us to study the impact of baryons on the concentration–mass relationship in the redshift interval $0\lt z\lt 7$ over an unprecedented halo mass range, extending from dwarf galaxies to superclusters ($\sim 10^{9.5}{-}10^{15.5} \, \rm {\rm M}_{\odot }$). We find that the presence of baryons increases the steepness of the concentration–mass relationship at higher redshift, and demonstrate that this is driven by adiabatic contraction of the profile, due to gas accretion at early times, which promotes star formation in the inner regions of haloes. At lower redshift, when the effects of feedback start to become important, baryons decrease the concentration of haloes below the mass scale $\sim 10^{11.5} \, \rm {\rm M}_{\odot }$. Through a rigorous information criterion test, we show that broken power-law models accurately represent the redshift evolution of the concentration–mass relationship, and of the relative difference in the total mass of haloes induced by the presence of baryons. We provide the best-fitting parameters of our empirical formulae, enabling their application to models that mimic baryonic effects in DMO simulations over six decades in halo mass in the redshift range $0\lt z\lt 7$.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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