MARC

 008240219s2023        ulk                      00        kor
■001000016933132
■00520240214101207
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380146449
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30525207
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a520
■1001  ▼aGurvich,  Alexander  Barratt.▼0(orcid)0000-0002-6145-3674
■24510▼aStars  in  the  Balance:  The  Connection  Between  Stellar  Feedback,  Galactic  Disk  Emergence,  and  the  Applicability  of  Equilibrium  Models  of  Star  Formation▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]▼bNorthwestern  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(225  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Faucher-Giguere,  Claude-Andre.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Northwestern  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aEquilibrium  models  of  star  formation  successfully  derive  the  globally-averaged  Kennicutt-Schmidt  (KS)  relation,  positing  that  star  formation  rates  (SFRs)  are  self-  regulated  by  the  turbulence  in  the  interstellar  medium  (ISM)  generated  by  stellar  feedback.  However,  these  models  make  assumptions  that  may  not  be  achieved  in  realistic  galaxy  systems.  Cosmological  zoom-in  simulations,  such  as  the  FIRE-2  simulations,  are  ideal  laboratories  for  testing  these  models,  as  they  resolve  individual  star-forming  regions  and  include  detailed  models  for  multi-channel  stellar  feedback,  producing  realistic  galaxies  from  cosmological  initial  conditions  derived  from  observed  statistics  of  the  cosmic  microwave  background.  Analysis  of  a  sample  of  FIRE-2  galaxies  at  z  =  0  reveals  that  while  most  assumptions  underlying  equilibrium  models  are  realized,  there  are  key  caveats  including  the  existence  of  fountain  flows,  a  highly  multi-phase  medium  whose  composition  varies  with  height,  and  the  importance  of  thermal  and  bulk  flow  pressures  in  addition  to  the  turbulent  pressure.On  the  other  hand,  the  theory  of  bursty  star  formation,  a  generic  prediction  for  dwarf  galaxies  in  simulations  which  resolve  individual  star-forming  regions  and  include  explicit  models  for  stellar  feedback,  has  been  less  studied  than  time-steady  SFRs.  Bursty  star  formation  is  not  only  a  model  prediction  but  is  also  supported  by  measurement  of  star  formation  rates  on  different  timescales  in  dwarf  galaxies  (e.g.  using  Hα  and  continuum  UV  light).  The  FIRE  simulations  predict  that  massive  disk  galaxies  at  z  =  0  transition  from  a  bursty  phase  to  a  time-steady  phase  earlier  in  their  formation  histories.  Thus,  the  evolution  of  galaxies  in  the  FIRE  simulations  which  undergo  such  a  transition  presents  a  unique  opportunity  to  better  understand  the  processes  regulating  star  formation.  Analysis  of  the  same  sample  of  FIRE-2  simulations  shows  a  1-1  connection  between  the  existence  of  a  galactic  disk  and  the  time-steady  character  of  star  formation,  with  the  emergence  of  a  stable  disk  occurring  rapidly  after  the  physical  conditions  for  stability  are  met.Due  to  the  complexity  of  the  simulation  output  and  the  required  analyses,  building  intuition  for  results  from  cosmological  simulations  required  the  development  of  a  new  tool  for  interactively  exploring  data,  Firefly.  Firefly  is  a  browser-based  interactive  visualization  software  that  addresses  challenges  in  traditional  pre-rendered  visualization.  It  allows  users  to  pan,  rotate,  and  zoom  the  camera  in  a  3D  scene,  while  adjusting  filters,  colors,  and  scales  of  data  points-  interactively  rendering  the  scene  for  up  to  tens  of  millions  of  data-points  on  a  typical  consumer-grade  laptop.  Firefly  is  also  optimized  for  even  larger  datasets  by  progressively  loading  data  on-demand,  making  it  suitable  for  extremely  large  datasets  such  as  Gaia  DR3  which  contains  the  positions  of  1.5  billion  stars  in  the  Milky  Way.  These  advances  will  enable  the  analysis  of  increasingly  large  and  complex  data  in  the  future.
■590    ▼aSchool  code:  0163.
■650  4▼aAstronomy.
■650  4▼aAeronomy.
■653    ▼aData  visualization
■653    ▼aDisk  settling
■653    ▼aGalaxy  formation
■653    ▼aStellar  feedback
■690    ▼a0606
■690    ▼a0367
■71020▼aNorthwestern  University▼bPhysics  and  Astronomy.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-02B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0163
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933132▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서