星系形成的半解析模型是研究星系形成的重要工具,当前主流的半解析模型不仅可以重现许多观测的星系性质,也可以用来预言今后可能的大规模巡天观测结果.使用L-Galaxies半解析模型生成星系的恒星形成历史,考虑尘埃吸收以及再辐射,结合基于...星系形成的半解析模型是研究星系形成的重要工具,当前主流的半解析模型不仅可以重现许多观测的星系性质,也可以用来预言今后可能的大规模巡天观测结果.使用L-Galaxies半解析模型生成星系的恒星形成历史,考虑尘埃吸收以及再辐射,结合基于SKIRT(Stellar Kinematics Including Radiative Transfer)辐射转移过程的机器学习模型starduster,预测星系的多波段能谱分布.结果显示starduster模型的尘埃消光略微不足,导致在紫外及光学波段亮度略高于观测数据,在更长的红外波段,starduster较好地复现了亮端的星系数目,不过在暗端处稍显不足.同时,把经验的尘埃消光结合红外的能谱模板作为经验模型,也可以得到从远紫外到远红外的光度函数.经验模型表现出良好的尘埃消光效果,并且其总体红外光度函数与观测结果相符.虽然由于模板的观测数据限制,无法完全重现暗端星系的数量,但经验模型能够较好地预测红外各个波段的光度函数.展开更多
文摘星系形成的半解析模型是研究星系形成的重要工具,当前主流的半解析模型不仅可以重现许多观测的星系性质,也可以用来预言今后可能的大规模巡天观测结果.使用L-Galaxies半解析模型生成星系的恒星形成历史,考虑尘埃吸收以及再辐射,结合基于SKIRT(Stellar Kinematics Including Radiative Transfer)辐射转移过程的机器学习模型starduster,预测星系的多波段能谱分布.结果显示starduster模型的尘埃消光略微不足,导致在紫外及光学波段亮度略高于观测数据,在更长的红外波段,starduster较好地复现了亮端的星系数目,不过在暗端处稍显不足.同时,把经验的尘埃消光结合红外的能谱模板作为经验模型,也可以得到从远紫外到远红外的光度函数.经验模型表现出良好的尘埃消光效果,并且其总体红外光度函数与观测结果相符.虽然由于模板的观测数据限制,无法完全重现暗端星系的数量,但经验模型能够较好地预测红外各个波段的光度函数.
