The Growth Of Galaxies In Cosmological Simulations
Notice bibliographique
Résumé
We use hydrodynamic simulations to examine how the baryonic components of galaxies are assembled, focusing on the relative importance of mergers and smooth accretion in the formation of ~L* systems. In our primary simulation, which models a (50 h-1 Mpc)3 comoving volume of a Λ-dominated cold dark matter universe, the space density of objects at our (64 particle) baryon mass resolution threshold Mc = 5.4 × 1010 M corresponds to that of observed galaxies with L ~ L*/4. Galaxies above this threshold gain most of their mass by accretion rather than by mergers. At the redshift of peak mass growth, z 2, accretion dominates over merging by about 4 : 1. The mean accretion rate per galaxy declines from ~40 M yr-1 at z = 2 to ~10 M yr-1 at z = 0, while the merging rate peaks later (z 1) and declines more slowly, so by z = 0 the ratio is about 2 : 1. We cannot distinguish truly smooth accretion from merging with objects below our mass resolution threshold, but extrapolating our measured mass spectrum of merging objects, dP/dM M-α with α ~ 1, implies that subresolution mergers would add relatively little mass. The global star formation history in these simulations tracks the mass accretion rate rather than the merger rate. At low redshift, destruction of galaxies by mergers is approximately balanced by the growth of new systems, so the comoving space density of resolved galaxies stays nearly constant despite significant mass evolution at the galaxy-by-galaxy level. The predicted merger rate at z 1 agrees with recent estimates from close pairs in the Canada-France Redshift Survey and Canadian Network for Observational Cosmology Redshift Survey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».