MISTRAL: a model for AGN winds from radiatively efficient accretion in cosmological simulations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Feedback from active galactic nuclei (AGNs) is crucial for regulating galaxy evolution. Motivated by observations of broad absorption line winds from rapidly accreting supermassive black holes (SMBHs), we introduce the mistral AGN feedback model, implemented in the arepo code. mistral comes in two versions: continuous radial (mistral-continuous) and stochastic bipolar momentum deposition (mistral-stochastic). Using the framework of the IllustrisTNG simulations, we explore the effect of mistral on BH and galaxy properties, through an idealized Milky Way-mass galaxy and cosmological zoom simulations run down to $z=2$. Unlike standard thermal AGN feedback prescriptions, mistral generates galaxy-scale winds that mimic outflows driven by BH accretion. mistral-continuous produces short-lived galactic fountains, and is inefficient at regulating the growth of massive galaxies at $z=2$. In contrast, mistral-stochastic efficiently suppresses star formation in massive galaxies, reproduces the empirical stellar-to-halo mass relation, and yields a consistent trend of BH-stellar mass evolution. By supporting large-scale outflows while simultaneously preventing gas inflows, mistral-stochastic additionally regulates the cold and hot gas fractions at both galaxy and halo scales. mistral-stochastic therefore works self-consistently across the halo mass range explored $\left(10^{12}\!-\!3\times 10^{13}\, \rm M_\odot \right)$, without adopting an SMBH-mass-dependent AGN feedback scheme such as the one used in IllustrisTNG. Our model is a promising tool for predicting the impact of AGN winds on galaxy evolution, and interpreting the growing population of high-redshift galaxies and quasars observed by James Webb Space Telescope. This work is part of the ‘Learning the Universe’ collaboration, which aims to infer the physical processes governing the evolution of the Universe.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».