Brief
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- 基本结论是可以根据 0.1 r200 将恒星划分为 in/ex situ 两部分
- 大质量星系主要由 ex 组分构成，并且带来显著的尺寸增长；小质量星系主要由 in situ 贡献
- 大质量星系的 ex/in situ 机制的切换大约发生于 z=2
- 之后有关星系的 mass/size 的讨论都可以 keep this paper in mind
Intro
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- 现有的 simulation 对于星系形成的 time evolution 和 global attributes 已经有了很好的限制，但是在理解星系内部结构变化上还有不足，具体来说包括 stellar mass fractions, kinematics and morphologies
- 其中一个关键的分类就是 in-situ 和 ex-situ，对于理解 massive galaxy 的 size evolution 有帮助
- 对于大质量星系，大部分的 SF 发生在高红移
- in situ 一般具有较高的金属丰度（因为处于 dense 区域），来源于 dissipative gas，并且这个 SFR 在很早就达到了峰值（对于 most massive system 来说接近 4）
- ex situ 金属丰度较低，被 massive galaxy 吸积的过程中引力势能转化到星系的其他 phase 中
- 这个分类可以解释 downsizing 的问题，也就是似乎与 hierarchical model 矛盾的大质量星系中的恒星是更加年老的的观测事实，因为 envelope 恒星是很早就形成的
Simulations
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- 基础的 N-body simulation 的边长是 72Mpc，粒子数是 512e3，粒子质量是 2e8
- 采用 WMAP3 的宇宙学参数
- 用 GADGET-2 进行从 z=43 到 z=0 的演化
- halo identification 用 FOF 实现，2e10 以上质量的 halo 的数量是 41k
- fig1/2 的意思是这个 N-body simulation 和已有的 halo mass function 以及 spin parameter function 结果都比较一致
- 从 snapshot 中挑出 39 个 halo 进行 zoom-in simulation
- 具体来说是用更高分辨率的 DM particle 和 gas particle 替代原先的 particle，然后重新进行模拟（fig3）
- zoom-in simulation 也用 GADGET-2 (TreeSPH) 实现，包含了辐射冷却、再电离导致的 UV 背景辐射
- 用冷云和热气体两相来模拟 ISM，并且将密度超过一定阈值的气体视作 star
- 包括 SNe feedback，但是不包括 stellar wind
- 这里的重子转化效率（定义为恒星质量和可用重子质量之比）是已有的 SAM/HOD 的结果的 2 倍（fig4），这是因为 simulation 中没有加入 AGN feedback
The two phase
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- 在 39 个 z=0 星系中，可以追踪到 in/ex situ 的恒星组分
- fig5/6/7 展示了 formation position-age plane 上的恒星分布
- 对于大质量星系来说可以看到显著的 bimodal distribution
- 对于 relatively less massive galaxy 来说吸积的 star 更少，并且直到现在还有 SF 活动进行
- 这里 fig7 的 stacking 很有意义
- low/intermediate/high 的边界是 7e11, 1.3e12, 4.5e12, 2.7e13
- fig7d 说明 in/ex situ 可以用 0.1Re 来区分（这里指的应该是 r200）
- fig8 在红移-质量 plane 上描述了星系的 growth 历史，低质量星系中有 60% 是 in situ 的，而大质量星系最终 80% 的恒星来自外部吸积
- 大质量星系 growth 的 in/ex situ 机制转变大约发生在 z=2
- 早期星系形成于 cold gas flow 中，而晚期逐渐开始出现 hot mode 形成的恒星，但是不常见于大质量星系中
- cold 的定义是气体温度没有达到 virial temperature（大约对应 2.5e5）
- in situ 一般是 dissipative 而非能量守恒的，倾向于形成更加致密的结构（fig11）
- 这个划分解决了 downsizing problem 和 hierarchical model 的不一致的问题
Galaxy sizes
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- fig13 展示了 in/ex situ 成分的 effective radius
- in situ 成分的半径几乎不随质量变化（这里单位用的是 kpc），而 ex situ 半径对质量的依赖非常强
- 二者分别对应于星系的 bulge 和 envelope
- 右图说明：星系的半径和 ex vs. in 的比例存在线性关系
- accretion 是大质量星系尺寸增长的主要机制
Summary
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- table2 中总结了 two phase model 的理论
- limitation 是这里没有考虑 AGN feedback 的影响，如果加入的话可能会导致 in situ 的影响更小
Thoughts
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- [x] 不太理解 N-body simulation 如何生成 halo，是从 inflation 开始吗？这里为什么是从 z=43 开始的？GADGET2 代码所做的事情是什么？
- 可以和 Sonnenfeld2022DarkMatterHalo 以及 outer series 适当联系
- simulation 本身不能作为依据，而是如果加入某种假设之后发现可以和 observation 对得上就可以为这个假设赋予一定的可信度
- 确实逻辑非常清晰
Supplement
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N-body simulation
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- linear growth 不需要用 N-body simulation 模拟（用线性微扰就可以很好地计算），起点应该是线性微扰大致结束的时间，比如这里的 z=43 或者 z=100
- 用宇宙学参数可以生成一个功率谱，然后功率谱线性演化到 simulation 开始的起点
- GADGET-2 的 tree 对应于引力计算的 trick，SPH 对应于流体物理的计算
- 此外还需要加入 sub-grid physics，比如 gas 密度超过一个阈值就将其视作 star，然后给周围施加辐射和 stellar feedback
Dissipation
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- 耗散指的是有序能量转化为无序能量的过程，或者说熵增加的过程，比如摩擦和 viscosity
- 在这篇 paper 的 context 下指的是 in situ SF 过程中能量辐射出系统之外