Massive Interacting Binaries Enhance Feedback in Star-forming Regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a new framework to incorporate feedback from massive interacting binaries in simulations of star cluster formation. Our new feedback model adds binary stellar evolution to the cluster formation code Torch, and couples it in Amuse to the preexisting modules for collisional stellar dynamics, magnetohydrodynamics, and mechanical and radiative feedback. Our model accounts for the effects of mass transfer on the stars’ mass-loss rates, their radiation spectra, and the timing of core-collapse supernovae. It also injects mass lost through nonconservative mass transfer and CE ejection into the interstellar medium (ISM). We demonstrate the use of our feedback model through simulations of isolated binaries in a gaseous medium, and of embedded clusters of massive binaries. Feedback from interacting binaries efficiently couples with the surrounding ISM. It increases the size of H ii regions, increases the kinetic and thermal energy of the gas, and increases the pressure within H ii regions compared to models that use single star stellar evolution. Those differences arise from the ionizing radiation, which increases by 3 orders of magnitude, resulting in H ii regions that expand due to thermal pressure rather than radiation pressure. The effects of stellar dynamics and the gravitational potential of the background gas cause the evolution of individual binaries to deviate from the predictions made by secular evolution, impacting the subsequent feedback from the binary. We conclude that massive interacting binaries are an important source of feedback in cluster-forming regions, and must be considered when studying the emerging timescales of young star clusters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».