Intrinsische Ausrichtungen der erweiterten Radiokontinuum-Emission von Galaxien in den EAGLE-Simulationen |Monatliche Mitteilungen der Royal Astronomical Society |Oxford Akademiker

2022-08-31 08:50:03 By : Mr. William Lam

Alexander D. Hill, Robert A. Crain, Ian G. McCarthy, Shaun T. Brown, Intrinsische Ausrichtungen der erweiterten Radiokontinuumsemission von Galaxien in den EAGLE-Simulationen, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Band 511, Ausgabe 3, April 2022, Seiten 3844 –3862, https://doi.org/10.1093/mnras/stac304Wir präsentieren Messungen der intrinsischen Ausrichtungen (IAs) des sternbildenden Gases von Galaxien in den EAGLE-Simulationen.Die Radiokontinuum-Bildgebung dieses Gases ermöglicht kosmische Schermessungen ergänzend zu optischen Vermessungen.Wir messen die Orientierung von Sternentstehungsgas in Bezug auf die Richtung zu und die Orientierung benachbarter Galaxien.Sternentstehungsgas weist eine vorzugsweise radiale Orientierungs-Richtungs-Ausrichtung auf, die eine abnehmende Funktion der Galaxienpaartrennung ist, aber für |$\gtrsim 1\, {\rm Mpc}$| signifikant bleibtbei z = 0. Die Ausrichtung ist qualitativ ähnlich wie die der Sterne, ist aber bei festem Abstand schwächer.Galaxienpaare, die von massereicheren Subhalos beherbergt werden, weisen eine stärkere Ausrichtung bei festem Abstand auf, aber die starke Ausrichtung enger Paare wird von ∼L⋆-Galaxien und ihren Satelliten dominiert.Bei festem Mitbewegungsabstand ist die radiale Ausrichtung bei höherer Rotverschiebung stärker.Die Orientierung-Orientierung-Ausrichtung stimmt bei allen Trennungen mit zufällig überein, obwohl Subhalos eine bevorzugte parallele Nebenachsenausrichtung aufweisen.Die schwächere IA von Sternentstehungsgas als bei Sternen ergibt sich aus der Tendenz des ersteren, weniger gut auf die Struktur der Dunklen Materie (DM) von Galaxien ausgerichtet zu sein als letztere, und impliziert, dass die systematische Unsicherheit aufgrund von IA im Radio weniger schwerwiegend sein kann Kontinuum schwache Linsenumfragen als bei optischen Gegenstücken.Ausrichtungsmodelle, die die Ausrichtung von sternbildenden Gasscheiben mit der von Sternscheiben oder der DM-Struktur von Wirts-Subhalos gleichsetzen, werden daher den Einfluss von IAs auf kosmische Scherungsmessungen im Radiokontinuum überschätzen.Morphologie, Spin und Orientierung von Galaxien werden durch das Gezeitenfeld der kosmischen Großstruktur beeinflusst (z. B. Heavens & Peacock 1988; Bond, Kofman & Pogosyan 1996; Wang & Kang 2018).Die Kohärenz des Gezeitenfeldes über große kosmische Entfernungen induziert korrelierte Ausrichtungen, ein Phänomen, das oft als „intrinsische Ausrichtung“ bezeichnet wird (z. B. Croft & Metzler 2000; Heavens, Refregier & Heymans 2000; Lee & Pen 2001; Brown et al. 2002; Jing 2002; Mackey, White & Kamionkowski 2002; Aubert, Pichon & Colombi 2004).Diese Ausrichtung stellt eine signifikante Quelle systematischer Unsicherheit bei kosmischen Schermessungen aus schwachen Linsenexperimenten dar, die darauf abzielen, die Verzerrung der Bilder entfernter Galaxien aufgrund des Linseneffekts zu messen, der durch die dazwischenliegende Materieverteilung entlang der Sichtlinie hervorgerufen wird.Die beobachtete Korrelation der Formen von Galaxien ergibt sich aus der scheinbaren Ausrichtung ihrer Linsenbilder und der intrinsischen Ausrichtung ihrer wahren Orientierungen (siehe Troxel & Ishak 2015 für eine Übersicht).Es wurden große Anstrengungen unternommen, Mittel zur Modellierung intrinsischer Ausrichtungen zu entwickeln, um deren Auswirkungen auf Umfragen zu schwachen Linsen zu mindern (für Übersichten siehe Joachimi et al. 2015; Kiessling et al. 2015; Kirk et al. 2015).Eine weitere Motivation für die Modellierung der intrinsischen Ausrichtung ergibt sich aus ihrer mutmaßlichen Empfindlichkeit gegenüber einer Vielzahl physikalischer Einflüsse, wie z. B. dem Wachstum des Drehimpulses während der Galaxienbildung (Lee & Pen 2000), primordialen Gravitationswellen (Chisari, Dvorkin & Schmidt 2014), modifizierter Gravitation (L'Huillier et al. 2017) und selbstwechselwirkende Dunkle Materie (DM; Harvey et al. 2021).Da sich die Tiefe und Genauigkeit der Beobachtungen verbessert, werden entsprechende Verbesserungen in der Fähigkeit schwacher Linsenuntersuchungen, kosmologische Parameter einzuschränken, zunehmend durch ein unvollständiges Verständnis der Wirkung von Baryonen auf das Materie-Leistungsspektrum und die intrinsische Ausrichtung von Galaxien begrenzt.Amonet al.(2022) argumentieren, dass solche Unsicherheiten die kosmischen Scherungsmessungen des Dark Energy Survey Year 3 (DES Y3; Secco et al. 2022) etwa zwei Drittel ihrer einschränkenden Kraft kosten.Intrinsische Ausrichtungen wurden hauptsächlich unter Verwendung des analytischen linearen Ausrichtungsmodells (Catelan, Kamionkowski & Blandford 2001; Hirata & Seljak 2004) geschätzt, mit dem Ansatz, dass die projizierten Formen von Galaxien linear mit dem projizierten Gezeitenfeld korrelieren.Das lineare Ausrichtungsmodell reproduziert genau die abgeleiteten Ausrichtungen von weit entfernten Galaxien des frühen Typs (⁠|$\gtrsim 10h^{-1}\, \mathrm{Mpc}$|⁠ );Jüngste Beobachtungen haben jedoch gezeigt, dass es die Ausrichtungen engerer Paare unterschätzt (Singh, Mandelbaum & More 2015; Johnston et al. 2019).Das nichtlineare Ausrichtungsmodell (Bridle & King 2007) nutzt das Leistungsspektrum der nichtlinearen Materie, geht aber immer noch von einer linearen Reaktion zwischen Galaxienformen und dem Gezeitenfeld aus und reproduziert besser die beobachteten Ausrichtungen von Galaxien bei mittleren Abständen ( Hirata & Seljak 2010).Es erfreut sich daher einer breiten Akzeptanz bei der Minderung der intrinsischen Ausrichtungsunsicherheit (z. B. Joachimi et al. 2011; Heymans et al. 2013; Abbott et al. 2016).Die Minderung der Unsicherheit auf kürzeren Skalen hat die Entwicklung komplexerer Ansätze motiviert, wie z. 2019), effektive Feldtheorie (Vlah, Chisari & Schmidt 2020) und Anwendungen des Halo-Modells (Schneider & Bridle 2010; Fortuna et al. 2021).In den letzten Jahren haben kosmologische hydrodynamische Simulationen der Galaxienpopulation, die gleichzeitig DM und Baryonen entwickeln, eine weitaus bessere Übereinstimmung mit den beobachteten Eigenschaften der Galaxienpopulation erreicht als frühere Generationen (siehe zB Somerville & Davé 2015; Naab & Ostriker 2017).Diese Simulationen umfassen Behandlungen der komplexen baryonischen Physik, die die Entstehung und Entwicklung von Galaxien bestimmt, von denen gezeigt wurde, dass sie die innere Struktur und die räumliche Verteilung von Halos beeinflussen (z. B. Duffy et al. 2010; Schaller et al. 2015a; Springel et al. 2018).Hydrodynamische Simulationen wurden verwendet, um die intrinsische Ausrichtung von Galaxien sogar gut innerhalb des nichtlinearen Ein-Halo-Regimes zu untersuchen (Chisari et al. 2015, 2016; Codis et al. 2015; Tenneti et al. 2015; Velliscig et al. 2015b ; Hilbert et al. 2017; Harvey et al. 2021; Shi et al. 2021).Sie bieten ein Mittel, um physikalische Einblicke in die Ursprünge von Galaxienformkorrelationen zu erhalten und die Genauigkeit analytischer Ausrichtungsmodelle zu bewerten (Samuroff, Mandelbaum & Blazek 2021).Zeitgenössische schwache Linsenexperimente werden von optischen/Nahinfrarot-Vermessungen dominiert, da bisher nur diese eine Bildgebung mit der erforderlichen Quelldichte geliefert haben, die erforderlich ist, um eine robuste Schermessung zu extrahieren.Aufeinanderfolgende Datenveröffentlichungen aus dem Kilo-Degree Survey (KiDS) haben Galaxienzahlen von ∼10 arcmin−2 über 450 bzw. 1350 Grad2 geliefert (Hildebrandt et al. 2017; Heymans et al. 2021), während der DES Y3-Datensatz enthält Galaxienquellen bei 5,59 arcmin−2 über 4143 deg2 (Secco et al. 2022).Prinzipiell können Schermessungen aber auch mit der erweiterten Radiokontinuum-Emission des interstellaren Mediums durchgeführt werden.Bis heute haben Deep Radio Surveys wie der VLA-COSMOS (Smolčić et al. 2017) und der SuperCLuster Assisted Shear Survey (SuperCLASS; Battye et al. 2020; Harrison et al. 2020; Manning et al. 2020) eine unzureichende Quelle ergeben Anzahl von Galaxien (≲1 arcmin−2 über einige Quadratgrad), um aussagekräftige Schermessungen zu ermöglichen, aber Untersuchungen, die mit dem bevorstehenden Square Kilometre Array (SKA) durchgeführt werden, haben das Potenzial, wettbewerbsfähige Messungen zu liefern.Die erste Phase (SKA1) soll Galaxienquellenzahlen von 2,27 arcmin−2 über 5000 Grad2 erreichen (Square Kilometer Array Cosmology Science Working Group et al. 2020), während Brown et al.(2015) schlagen vor, dass die optimistischste Implementierung der zweiten Phase (SKA2) 30 Galaxien arcmin−2 über 3π Steradiant liefern würde.Es wird prognostiziert, dass die beiden Phasen eine kosmologische Begrenzungskraft liefern, die mit optischen Vermessungen der Stufen III bzw. Stufe IV vergleichbar ist (Harrison et al. 2016).Schwachlinsen-Surveys mit Funk bieten zahlreiche Vorteile: Die charakteristische Rotverschiebung von Quellen ist im Allgemeinen höher als bei optischen Surveys, die aufgrund der erhöhten Masse entlang der Sichtlinie ein stärkeres Lensing-Signal liefern und die Analyse von ermöglichen das Strukturwachstum in einer früheren kosmischen Epoche (Brown et al. 2015; Camera et al. 2017; Square Kilometer Array Cosmology Science Working Group et al. 2020);Polarisations- und/oder kinematische Informationen, die ohne oder mit geringen zusätzlichen Kosten für die Kontinuumsbeobachtungen verfügbar sind, bieten ein Mittel zur Minderung der intrinsischen Ausrichtungsunsicherheit, indem sie die Ausrichtung ohne Linse angeben (Blain 2002; Morales 2006; de Burgh-Day et al. 2015; Whittaker , Brown & Battye 2015);die Point-Spread-Funktion (PSF) von Radiomessungen ist deterministisch, was ihre präzise Entfernung ermöglicht, was bei der PSF von optischen Beobachtungen nicht der Fall ist (z. B. Heymans et al. 2012);und es besteht die Möglichkeit, die Rotverschiebungsverteilung von Quellen direkt aus den Radiobeobachtungen durch statistische Erfassung der 21-cm-Emissionslinie (niedriges Signal-Rausch-Verhältnis) zu messen (Harrison, Lochner & Brown 2017).Der Hauptvorteil bei der Durchführung von schwachen Linsenuntersuchungen im Funkbereich ist wohl das Potenzial für eine Kreuzkorrelation mit optischen Messungen, wodurch ein Mittel zur Minderung der systematischen Messunsicherheiten bereitgestellt wird, die jede Wellenlänge betreffen.Die Emission des erweiterten Radiokontinuums ist größtenteils mit sternbildendem Gas verbunden, dessen Morphologie und Orientierung nicht unbedingt der im Licht sichtbaren stellaren Komponente ähnlich sein müssen (siehe z. B. Tunbridge, Harrison & Brown 2016).Die Realisierung des Potenzials von Durchmusterungen durch schwache Radiolinsen erfordert daher genaue Bewertungen der intrinsischen Ausrichtungen der sternbildenden Gaskomponente von Galaxien.In dieser Studie verwenden wir die kosmologischen, hydrodynamischen Simulationen des EAGLE-Projekts (Crain et al. 2015; Schaye et al. 2015), um die intrinsischen Ausrichtungen der sternbildenden Gaskomponente von Galaxien zu messen.Diese Simulationen berücksichtigen selbstkonsistent die Rückreaktion von Baryonen auf das DM, und durch die numerische Modellierung von Galaxien müssen keine geometrischen Näherungen für ihre Größe, Morphologie oder Ausrichtung herangezogen werden.EAGLE stellt ein ideales Modell dar, auf dem diese Studie basieren kann, da gezeigt wurde, dass die Eigenschaften des interstellaren Gases, das mit seiner heutigen Galaxienpopulation assoziiert ist, eng mit Beobachtungen übereinstimmen (siehe z. B. Lagos et al. 2015; Bahé et al. 2016; Crain et al. 2017; Davé et al. 2020) und reproduziert die „Fundamental Plane“ der Sternentstehung (Lagos et al. 2016).Diese Arbeit baut auf einer früheren Studie auf (Hill et al. 2021, im Folgenden Beitrag I), in der wir die Morphologie von sternbildenden Gasverteilungen im Zusammenhang mit EAGLE-Galaxien und ihre interne Ausrichtung mit ihren entsprechenden stellaren und DM-Komponenten untersucht haben.Es ergänzt auch Studien mit EAGLE, die sich auf die Ausrichtung der stellaren Komponente von Galaxien konzentrieren (Velliscig et al. 2015a, b).Nach Velliscig et al.(2015b) konzentrieren wir uns auf die intrinsischen Ausrichtungen Orientierung–Richtung und Orientierung–Orientierung in drei Dimensionen und in der Projektion.Das Papier ist wie folgt aufgebaut.In Abschnitt 2 diskutieren wir kurz Details der EAGLE-Simulation und skizzieren unsere numerische Methodik und Stichprobenauswahlkriterien.In Abschnitt 3 untersuchen wir die intrinsische Ausrichtung von Sternentstehungsgas in drei Dimensionen und bewerten seine Abhängigkeit von Subhalo-Masse, Rotverschiebung und seiner internen Ausrichtung mit dem DM seines Wirts-Subhalos.In Abschnitt 4 untersuchen wir die intrinsischen Ausrichtungen in der Projektion.In Abschnitt 5 diskutieren und fassen wir unsere Ergebnisse zusammen.In den Anhängen bewerten wir sorgfältig die Sensitivität unserer Ergebnisse gegenüber der numerischen Auflösung der Simulationen, die Details der physikalischen Untergitterbehandlungen, die die Eigenschaften von Sternentstehungsgas direkt bestimmen, und die Implementierung unserer Form- und Orientierungscharakterisierungsmethode.Dieser Abschnitt gibt einen kurzen Überblick über die EAGLE-Simulationen (Abschnitt 2.1) und stellt die Methoden vor, die zur Identifizierung von Halos und Galaxien (Abschnitt 2.2) und zur Charakterisierung ihrer Morphologie und Orientierung (Abschnitt 2.3) verwendet werden.Die Probenauswahl wird in Abschnitt 2.4 diskutiert, und die numerische Charakterisierung intrinsischer Ausrichtungen wird in Abschnitt 2.5 diskutiert.EAGLE (Evolution and Assembly of GaLaxies and their Environments; Crain et al. 2015; Schaye et al. 2015) ist eine Suite von hydrodynamischen Simulationen der Entstehung, Anordnung und Entwicklung von Galaxien innerhalb einer Λ-Kosmogonie aus kalter dunkler Materie (ΛCDM).Die Daten des Projekts wurden öffentlich veröffentlicht, darunter sowohl rohe Schnappschussdaten als auch verarbeitete Datenprodukte wie Galaxien- und Halo-Kataloge (McAlpine et al. 2016).Die Simulationen wurden unter Verwendung einer modifizierten Version des N-Body Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)-Codes Gadget-3 (zuletzt beschrieben von Springel 2005) entwickelt, wobei die wichtigsten Modifikationen eine Druck-Entropie-Implementierung von SPH (Hopkins 2013) waren, die Verwendung des C2-Glättungskerns (Wendland 1995), ein Zeitschrittbegrenzer (Durier & Dalla Vecchia 2012) und Schalter für künstliche Leitung (Price 2008) und Viskosität (Cullen & Dehnen 2010).Die Auswirkung dieser Modifikationen auf die simulierte Galaxienpopulation wird von Schaller et al.(2015b).EAGLE implementiert Unterauflösungs- (oder „Untergitter“)-Routinen, um physikalische Prozesse zu modellieren, die nicht numerisch aufgelöst werden.Die Strahlungskühlung, Erwärmung und Photoionisation von Gas wird Element für Element unter Verwendung des Schemas von Wiersma, Schaye & Smith (2009a) behandelt, wobei das Vorhandensein eines räumlich einheitlichen, sich zeitlich entwickelnden Strahlungsfelds angenommen wird, das den kosmischen Mikrowellenhintergrund und die metagalaktische Ultra- violetter Hintergrund (modelliert von Haardt & Madau 2001).Laut Schaye & Dalla Vecchia (2008) wird das interstellare Medium (ISM) als einphasiges Fluid behandelt, das einem polytropen Druckboden unterliegt, wobei Gaspartikel, die dichter als die von Schaye (2004) befürwortete metallizitätsabhängige Schwelle sind, für eine Umwandlung in Frage kommen in ein stellares Teilchen, mit einer Wahrscheinlichkeit proportional zur Sternentstehungsrate des Teilchens (SFR; selbst eine Funktion des Drucks), so dass Galaxien die beobachtete Kennicutt-Schmidt-Beziehung reproduzieren (Kennicutt 1998).Es wird angenommen, dass Sternpartikel einfache Sternpopulationen mit der Initial Mass Function (IMF) von Chabrier (2003) darstellen, die sich nach dem Modell von Wiersma et al. entwickeln und Masse an das ISM zurückgeben.(2009b) und injizieren Rückkopplungsenergie in ihre Umgebung über stochastische isotrope thermische Erwärmung (Dalla Vecchia & Schaye 2012).Schwarze Löcher (BHs) der Anfangsmasse |$10^5\, {\rm M}_\odot \,h^{-1}$|werden on-the-fly in den Zentren von Halos mit einer Masse größer als |$10^{10}\, {\rm M}_\odot \,h^{-1}$|⁠ gesät und wachsen über BH–BH Fusionen und Eddington-begrenzte Gasakkretion mit der Bondi-Hoyle-Rate, moduliert durch die Zirkulationsgeschwindigkeit des Gases vor Ort in der BH (Springel, Di Matteo & Hernquist 2005; Rosas-Guevara et al. 2015; Schaye et al. 2015).Die durch diese Akkretion freigesetzte Rückkopplungsenergie, die Rückkopplung des aktiven galaktischen Kerns (AGN), wird über stochastische isotrope thermische Erwärmung injiziert (Booth & Schaye 2009; Schaye et al. 2015).Die Effizienz des stellaren Feedbacks und die Viskosität der BH-Akkretionsscheibe (die die Modulation der Bondi-Hoyle-Rate bestimmt) wurden kalibriert, um die beobachtete Funktion der stellaren Masse von Galaxien und die Größe von Scheibengalaxien zu reproduzieren, während die Effizienz des AGN-Feedbacks war kalibriert, um die heutige Beziehung zwischen der galaktischen Sternmasse und der BH-Masse zu reproduzieren.EAGLE übernimmt die kosmologischen Parameter der Planck Collaboration XVI (2014), Ωm = 0,307, Ωb = 0,04825, ΩΛ = 0,693, σ8 = 0,8288, ns = 0,9611, h = 0,6777, Y = 0,248.Die Simulationen mit Standardauflösung haben Partikelmassen, die denen der Flaggschiff-EAGLE-Simulation, Ref-L100N1504, entsprechen, aus der unsere Ergebnisse stammen.Dies ist ein periodisches Volumen der Seite |$L=100~\, {\rm cMpc}$|1 realisiert mit 15043 DM-Teilchen und einer anfänglich gleichen Anzahl von SPH-Teilchen, so dass die anfänglichen Gas- und DM-Teilchenmassen |$m_{\mathrm{g}}=1,81\times 10^6\, \mathrm{M_{\ odot }}$|und |$m_{\mathrm{DM}}=9,7\times 10^6\, \mathrm{M_{\odot }}$|⁠ .Die Plummer-äquivalente Gravitationserweichungslänge ist in Bewegungseinheiten auf 1/25 des mittleren Teilchenabstands festgelegt, |$\epsilon _{\mathrm{com}}=2,66~\, {\rm ckpc}$|⁠ , begrenzt auf eine maximale Eigenlänge von |$\epsilon _{\mathrm{prop}}=0{,}7~\, {\rm {pkpc}}$|⁠ .In Anhang A testen wir das numerische Konvergenzverhalten unserer Ergebnisse mit einem Paar hochauflösender |$L=25\, {\rm cMpc}$|Simulationen, mit Partikelmassen und Erweichungsskalen, die um Faktoren von 8 bzw. 2 kleiner sind als die von Ref-L100N1504.Die Simulationen lösen daher die Jeans-Skalen an der Schwellendichte für die Sternentstehung in der warmen, diffusen Phase des ISM geringfügig auf, aber nicht die kalte, molekulare Phase.Die Anwendung des oben erwähnten Polytropendruckgesetzes ist notwendig, um die künstliche Fragmentierung von Sternentstehungsgas zu unterdrücken, aber ein Nachteil seiner Anwendung ist die Unterdrückung der Bildung von Gasscheiben mit einer Skalenhöhe von weniger als der entsprechenden Jeanslänge (siehe zB Trayford et al. 2017).Paper I untersuchte die Abhängigkeit der Morphologie sternbildender Gase von der Normalisierung des Druckbodens und stellte fest, dass vernünftige Variationen systematische morphologische Veränderungen hervorriefen, die im Vergleich zur System-zu-System-Streuung gering waren.In Anhang B untersuchen wir weiter den Einfluss des Druckbodens und der Normalisierung des Sternentstehungsgesetzes auf die innere Ausrichtung der verschiedenen Materiekomponenten von Galaxien.Eine weitere numerische Einschränkung, die die Galaxienmorphologie beeinflussen kann, ist die Zweikörperstreuung zwischen stellaren und DM-Partikeln ungleicher Masse, die auch zu einer künstlichen Erwärmung der stellaren Komponente führen kann (Ludlow et al. 2019).Wir weisen daher darauf hin, dass Scheiben aus Gas und Sternen in EAGLE im Allgemeinen dicker sind als in echten Galaxien.Obwohl es unwahrscheinlich ist, dass diese Einschränkungen die Galaxienorientierungen beeinflussen, können diese Einschränkungen Maße beeinflussen, die von der Galaxienmorphologie abhängen, wie z. B. ϵg + und ϵ++ (Abschnitt 2.5.2).Der Friends-of-Friends (FoF)-Algorithmus wird verwendet, um Halos innerhalb der DM-Verteilung zu identifizieren, wobei eine Verbindungslänge von einem Fünftel des mittleren Abstands zwischen den Partikeln verwendet wird.Partikel anderer Typen werden, falls vorhanden, der Gruppe ihres nächsten DM-Partikelnachbarn zugeordnet.Der Subfind-Algorithmus wird verwendet, um Überdichten innerhalb der FoF-Halos zu finden, wobei Peaks identifiziert werden, die durch Sattelpunkte in der Dichteverteilung getrennt sind (Springel et al. 2001; Dolag et al. 2009).Diese Überdichten werden als "Subhalos" bezeichnet, die weiter als Zentrale bezeichnet werden, wenn sie das Teilchen mit der niedrigsten potenziellen Gravitationsenergie enthalten, und ansonsten als Satelliten.Galaxien werden als die baryonische Komponente von Subhalos definiert.Die Position einer Galaxie (und ihres Subhalos) wird durch die ihres Teilchens mit der niedrigsten potenziellen Gravitationsenergie definiert.Subhalo-Eigenschaften werden berechnet, indem die relevanten Eigenschaften ihrer konstituierenden Partikel aggregiert werden.Die Wahl des Trägheitstensors ist nicht eindeutig (siehe zB Bett 2012).Die einfachste Form gewichtet Partikel nach ihrer Masse (wp = mp, z. B. Davis et al. 1985; Cole & Lacey 1996) und wir verwenden diesen Ansatz, wenn wir die stellaren und DM-Komponenten von Halos betrachten.Um die Struktur von Radiokontinuum-leuchtenden Regionen nachzuahmen, deren Leuchtkraft weitgehend linear mit der lokalen SFR korreliert (siehe z. B. Condon 1992; Schober, Schleicher & Klessen 2017), betrachten wir Gaspartikel, gewichten sie aber mit ihrer SFR und nicht mit ihrer Masse (⁠ |$w_p = \dot{m}_{p,\star }$|⁠ ).Die SFR von Gaspartikeln ist genau null, es sei denn, das Partikel ist sowohl dichter als die metallizitätsabhängige Sternentstehungsschwelle als auch eine Temperatur innerhalb von |$0,5\, {\rm dex}$|des polytropen Druckbodens.Wir berücksichtigen keine Radiokontinuum-Emission aufgrund von AGN, da diese nicht verlängert wird.Gemäß Artikel I verwenden wir eine iterative Form des reduzierten Trägheitstensors (siehe auch Dubinski & Carlberg 1991; Bett 2012; Schneider, Frenk & Cole 2012; Thob et al. 2019).Die reduzierte Form des Tensors unterdrückt den Einfluss von Strukturen in den Subhalo-Rändern, indem sie den Beitrag von Teilchen bei großen (ellipsoidischen) Radien heruntergewichtet (dh |$w_p = \dot{m}_{p,\star }/\tilde {r}^{2}_{p}$|⁠ , wobei |$\tilde{r}_{p}$| der Ellipsoidradius des Partikels ist), während das iterative Schema die Anpassung des am besten passenden Ellipsoids ermöglicht zu Partikelverteilungen, die sich in der Morphologie deutlich von der anfänglichen Partikelauswahl unterscheiden.Da die einfachste Wahl für letzteres eine Kugel (oder in zwei Dimensionen ein Kreis) ist, ist der iterative Tensor vorteilhaft, wenn abgeflachte Systeme wie Galaxienscheiben charakterisiert werden.Das am besten passende Ellipsoid wird daher zuerst innerhalb einer sphärischen Apertur mit dem Radius |$r_{\mathrm{ap}} = 30\, \mathrm{pkpc}$|⁠ berechnet, wobei dieser Wert aus Gründen der Übereinstimmung mit dem üblicherweise beim Rechnen verwendeten Wert gewählt wird Galaxieeigenschaften durch Aggregation von Partikeleigenschaften (siehe zB Abschnitt 5.1.1 von Schaye et al. 2015).In zwei Dimensionen eine kreisförmige Apertur von |$r_{\mathrm{ap}}=\mathrm{max}(30\,\mathrm{pkpc},2r_{1/2,\mathrm{SF\mbox{-}Gas }})$|verwendet, wobei 2r1/2, SF-Gas der Halbmassenradius des sternbildenden Gases ist.Es wird dann iterativ neu berechnet, wobei die Partikel verwendet werden, die von dem am besten passenden Ellipsoid der vorherigen Iteration eingeschlossen sind.Vollständige Einzelheiten des Algorithmus finden sich in Abschnitt 2.3 von Paper I. In Anhang C bewerten wir die Empfindlichkeit der intrinsischen Ausrichtungen gegenüber der gewählten Form des Trägheitstensors und zeigen, dass dies einen geringeren Einfluss auf die intrinsischen Ausrichtungen hat, die für den Stern abgeleitet werden. Formiergas als dies für die stellaren und DM-Komponenten von Subhalos der Fall ist.Sofern nicht anders angegeben, übernehmen wir die gleichen Stichprobenkriterien, die in Papier I verwendet werden. Wir verlangen, dass jeweils mindestens 100 Partikel von sternbildendem Gas, Sternen und DM innerhalb des endgültigen konvergierten Ellipsoids vorhanden sind.Dieser Schwellenwert ist durch numerische Tests motiviert (siehe Anhang A von Papier I), die zeigen, dass mindestens 100 Partikel erforderlich sind, um die Sphärizität von Partikelverteilungen mit einem Messfehler von weniger als 10 Prozent wiederherzustellen.Wir fordern außerdem, dass die sternbildende Gasverteilung einigermaßen axialsymmetrisch ist, da wir sie mit einer axialsymmetrischen Form anpassen.Wir verwenden eine angepasste Form des von Trayford et al.( 2019), A3D, wobei wir die Masse sternbildender Gaspartikel in Pixeln eines Raumwinkels um das Galaxienzentrum unter Verwendung von Healpix (Górski et al. 2005) einteilen und den fraktionalen Unterschied in der Masse gegenüberliegender Pixel berechnen.Für die Aufnahme in unsere Vergleichsprobe müssen Galaxien A3D ≤ 0,6 haben.Bei z = 0 erfüllen 6764 Galaxien sowohl das Partikel-Sampling- als auch das Achsensymmetrie-Kriterium.Insbesondere die Partikel-Sampling-Kriterien führen zu einer starken Auswahlverzerrung, insbesondere bei niedriger Subhalo-Masse, da sie einer minimalen Sternmasse von |${\sim }10^8\, {\rm M}_\odot$| entsprechenund einer minimalen SFR von |$\simeq 6\times 10^{-2}\, \mathrm{M_{\odot }yr^{-1}}$|⁠ .Unsere Stichprobe umfasst etwa (0,1, 10, 80) Prozent aller Subhalos der Gesamtmasse |$\log _{10} (M_{\mathrm{sub}}/\, {\rm M}_\odot) \sim (10,11,12)$|⁠ , und (16, 65, 60) Prozent aller Subhalos der Sternmasse |$\log _{10} (M_{\mathrm{\star }}/\, {\ rm M}_\odot) \sim (9,10,11)$|⁠ .Die beobachtete intrinsische Ausrichtung von Galaxien in Projektion wird hauptsächlich durch ihre wahre dreidimensionale Orientierung und Morphologie verursacht.In diesem Artikel untersuchen wir sowohl die zwei- als auch die dreidimensionale intrinsische Ausrichtung von Galaxien, um sowohl ihren erwarteten Einfluss auf radiokosmische Scherungsmessungen zu untersuchen als auch ihre physikalische Ursache zu bestimmen.Wir beziehen uns hauptsächlich auf „Orientierung-Orientierung“- und „Orientierung-Richtung“-Ausrichtungen, wobei erstere die Ausrichtungen eines Galaxienpaars betreffen und letztere die Ausrichtung einer Galaxie mit dem Richtungsvektor vergleichen, der sie mit einer Nachbargalaxie verbindet.Orientierung-Orientierung-Ausrichtung ist einfach der II-Term.Die Orientierungs-Richtungs-Ausrichtung betrifft die Präferenz für eine Galaxie, die in Bezug auf den Ort einer anderen Galaxie orientiert ist, und damit im weiteren Sinne die umgebende großräumige Struktur.Die Orientierungs-Richtungs-Ausrichtung ist daher mit dem GI-Begriff verwandt.Joachimiet al.(2011) liefern eine Ableitung des GI-Leistungsspektrums aus der Elliptizitätskorrelationsfunktion.Im Folgenden verwenden wir den Begriff „intrinsische Ausrichtungen“, um uns sowohl auf die II- als auch auf die GI-Begriffe zu beziehen.Um intrinsische Ausrichtungen zu messen, benötigen wir die Position und Orientierung eines Galaxienpaares, was zwei Proben erfordert: |$\mathcal {A} = \lbrace A_{1}, A_{2}, ..., A_{n}\ rKlammer$|und |$\mathcal{B} = \lbrace B_{1}, B_{2}, ..., B_{m}\rbrace$|⁠ .Vertrauenswürdig, |$\mathcal {A}$|und |$\mathcal{B}$|sind beide die vollständige Stichprobe von 6764 Galaxien, die die in Abschnitt 2.4 beschriebenen Kriterien erfüllen.Um die Sensitivität von Ausrichtungen auf verschiedene Galaxieneigenschaften abzuschätzen, nehmen wir eine weitere Unterabtastung von |$\mathcal {A}$| vorund/oder |$\mathcal {B}$|⁠ .Wenn wir beispielsweise die Orientierungs-Richtungs-Ausrichtung zwischen Galaxien mit unterschiedlichen Subhalo-Massen bestimmen möchten, unterabtasten wir |$\mathcal {A}$|und |$\mathcal{B}$|entsprechend und geben Sie dies in Zahlen mit der Notation |$(\mathcal{A})[M^A_{\mathrm{low}},M^A_{\mathrm{high}}]$| anund |$(\mathcal{B})[M^B_{\mathrm{low}},M^B_{\mathrm{high}}]$|⁠ .Eine Unterabtastung durch andere Eigenschaften zur Bewertung unterschiedlicher Abhängigkeiten ist ebenfalls angezeigt.Schematische Darstellung der dreidimensionalen Orientierung-Richtung- und Orientierung-Orientierung-intrinsischen Ausrichtungen.Die Zentren der Subhalos Ai und Bj sind durch den Abstand |$|\vec{r}|$|⁠ voneinander getrennt.Die Ausrichtung der Galaxie (grau schattierter Ellipsoid) ist in Bezug auf die Ausrichtung ihres DM-Subhalos (gestrichelter Ellipsoid) um den Winkel |$\alpha = \cos ^{-1}(|\hat{e}_{3 }^{\mathrm{gal}, A_i}\cdot \hat{e}_{3}^{\mathrm{halo}, A_i}|)$|⁠ .Die Orientierung-Richtung-Ausrichtung von Galaxien ist definiert als |$\Phi = \cos ^{-1}(|\hat{e}^{\mathrm{gal}, A_i}_{3} \cdot \hat{r} |)$|⁠ , während die Ausrichtung-Orientierung-Ausrichtung |$\Theta = \cos ^{-1}(|\hat{e}_{3}^{\mathrm{gal}, A_i} \cdot \hat ist {e}_{3}^{\mathrm{gal}, B_j}|)$|⁠ .Wir untersuchen Ausrichtungen als Funktion sowohl der absoluten dreidimensionalen Entfernung zwischen Galaxien als auch der Entfernung, normalisiert durch den Halbmassenradius der DM-Verteilung (r/rDM) der Primärgalaxie jedes Paares.Wir berücksichtigen nur Trennungen, die kleiner als die Hälfte der Simulationsboxgröße sind.Abb. 2 zeigt die Anzahl der Galaxienpaare, die aus unserer Referenzprobe konstruiert wurden, als Funktion ihrer Trennung, sowohl in Bezug auf die absolute Entfernung (oberes Bild) als auch die normalisierte durch den Halbmassenradius der DM-Verteilung des primären Subhalos, rDM (unten Tafel).Zum Kontext wird eine graue vertikale Linie beim 100-fachen der maximalen richtigen Erweichungslänge gezeichnet, |$\epsilon _{\mathrm{phys}}=0.7\, {\rm {pkpc}}$|⁠ .Das Diagramm zeigt auch den relativen Beitrag verschiedener Kombinationen von Zentral- (C) und Satelliten- (S) Paarungen, zum Beispiel bezeichnet CS eine Paarung, bei der Ai eine Zentrale und Bj ein Satellit ist.CC-Paarungen leisten den dominierenden Beitrag zur Gesamtpaarzahl und damit zu den intrinsischen Ausrichtungen bei entfernten Trennungen sowohl in absoluten (⁠|$r\gt 1\, \mathrm{Mpc}$|⁠ ) als auch in Halo-normalisierten Termen (r /rDM > 10).Bei r/rDM < 1 sind Galaxienpaare vollständig in einem Halo enthalten, wobei CS die Mehrheit der Paarungen umfasst und SS nur einen kleinen Beitrag leistet.Beachten Sie, dass die CS- und SC-Zählungen identisch sind, wenn sie durch absolute Trennung klassifiziert werden, aber nicht, wenn sie durch r/rDM klassifiziert werden, da sich der primäre Halo in jedem Fall unterscheidet.Darüber hinaus befinden sich CS-, SC- und SS-Paarungen nicht unbedingt im selben FoF-Halo, daher der nicht verschwindende Beitrag bei großer Trennung.Bei kurzen Abständen ist es jedoch im Allgemeinen so, dass solche Paarungen einen FoF-Halo teilen (siehe die unteren Felder von Abb. 3).Anzahl der Galaxienpaare, Np, als Funktion der Trennung für unsere Vergleichsprobe.Die Zählungen werden für die gesamte Stichprobe (schwarze Kurve) und separat für die Beiträge verschiedener Paarungen von zentralen (C) und Satellitengalaxien (S) gezeigt (siehe Legende).Paarzählungen sind als Funktion des absoluten Abstands im oberen Bild und als Funktion des Abstands, normalisiert durch den DM-Halbmassenradius des Subhalo der primären Galaxie, im unteren Bild dargestellt.Die vertikale graue Linie im oberen Feld ist bei 100ϵphys gezeichnet, wobei |$\epsilon _{\mathrm{phys}} = 0,70\, {\rm {pkpc}}$|ist die maximale richtige Erweichungslänge der Ref-L100N1504-Simulation.Die heutigen intrinsischen Orientierungs-Richtungs- (obere Reihe) und Orientierungs-Orientierungs- (mittlere Reihe) Ausrichtungen als Funktion der Galaxienpaartrennung für das sternbildende Gas (blaue Kurven), Sterne (rot) und DM (innerer Subhalo): grün, ganzer Subhalo: gelb) unseres Bezugsmusters.Gepunktete horizontale Linien entsprechen dem Erwartungswert für zufällig orientierte Dreiervektoren (dh keine intrinsische Ausrichtung).Eingefügte Panels vergrößern sich, um die kleinen, aber statistisch signifikanten intrinsischen Ausrichtungen bei großen Abständen hervorzuheben.Die untere Reihe zeigt die entsprechenden Paarzahlen (durchgezogene Kurve) und die Beiträge von Subhalos, die denselben FoF-Halo teilen (Ein-Halo-Term: gestrichelt) und die in unterschiedlichen Halos (Zwei-Halo; gepunktet).Die linke und die rechte Spalte entsprechen jeweils der Trennung in absoluten Zahlen und derjenigen, die durch den DM-Halbmassenradius des Subhalo der primären Galaxie (rDM) normalisiert ist.Fehlerbalken bezeichnen die Bootstrap-geschätzte Unsicherheit der Messungen.Kurven werden nur für Bins gezeichnet, die von mindestens 10 Galaxien abgetastet wurden.Die Orientierungs-Richtungs-Ausrichtung nimmt mit abnehmendem Abstand zu und ist für das Sternentstehungsgas schwächer als für die anderen Materiekomponenten.Für das Sternentstehungsgas ist keine signifikante Orientierung-Orientierung-Ausrichtung zu erkennen.Wir schätzen die Unsicherheit bei den Ausrichtungsmessungen unter Verwendung von Bootstrap-Resampling (z. B. Barrow, Bhavsar & Sonoda 1984).Innerhalb jedes radialen Behälters, der Np Galaxienpaare enthält, wählen wir zufällig Np Ersatzpaare aus und berechnen 〈cos χ〉 neu.Dies wird 100 Mal wiederholt, und wir zeigen das 16. und 84. Perzentil dieser Verteilung von Messungen auf Diagrammen mit Fehlerbalken.Wie in Anhang D detailliert beschrieben, schätzen wir auch die Messunsicherheit, die sich aus der endlichen Größe des Simulationsvolumens ergibt, was sowohl die Anzahl der Paare, die wir bei jeder Trennung abtasten können, als auch die Vielfalt der Umgebungen, aus denen sie stammen, begrenzt.Wir approximieren die fraktionale Unsicherheit als Funktion von Np mit der Potenzfunktion |$f(N_{\mathrm{p}}) = AN_{\mathrm{p}}^{k}$|⁠ , mit A = 65,7 (−5,2) und k = −0,524 (−0,523) für obere bzw. untere Schranken.p.64Melden Sie sich an oder erstellen Sie ein Konto