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Le processus complexe de formation des étoiles dans les galaxies

Un aperçu de comment les étoiles se forment et des facteurs qui influencent ce processus.

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Les scientifiques étudient comment les étoiles se forment dans les galaxies. Une galaxie bien connue est la Voie lactée, celle dans laquelle on vit. Le processus de formation des étoiles est complexe, et les chercheurs utilisent des simulations informatiques pour mieux le comprendre. Ces simulations permettent aux scientifiques de tester différentes théories et de voir comment elles s'alignent avec ce qu'on observe dans l'univers.

Formation des étoiles dans les galaxies

La formation des étoiles se produit dans des zones de Gaz et de poussière dans les galaxies. Le gaz dans ces régions peut devenir suffisamment dense pour que des étoiles se forment. Quand assez de gaz s'accumule, il peut s'effondrer sous sa propre gravité, ce qui donne naissance à de nouvelles étoiles. La quantité de gaz disponible et son comportement sont des facteurs importants dans ce processus.

Importance des simulations

Les simulations sont des outils utiles qui aident les chercheurs à comprendre la formation des étoiles. En créant des modèles de galaxies sur un ordinateur, les scientifiques peuvent ajuster différents paramètres comme la densité du gaz et la température. Ça les aide à voir comment ces changements affectent les taux de formation des étoiles. Différents modèles peuvent mener à des résultats différents, donc les chercheurs peuvent comparer leurs simulations avec des observations réelles pour affiner leur compréhension.

Le rôle du gaz

Le gaz est essentiel à la formation des étoiles. Il existe sous différentes formes, comme l'hydrogène neutre, l'hydrogène moléculaire et l'hydrogène atomique. Chaque type a des propriétés uniques qui influencent la formation des étoiles. Par exemple, l'hydrogène moléculaire est le type de gaz le plus froid et le plus dense, ce qui en fait un endroit idéal pour la naissance de nouvelles étoiles.

Taux de formation des étoiles

Le taux auquel les étoiles se forment s'appelle le Taux de Formation des Étoiles (SFR). Ce taux peut changer en fonction de divers facteurs comme la densité du gaz, la température et la présence d'autres phénomènes astronomiques. Mesurer le SFR aide les chercheurs à comprendre comment les galaxies évoluent au fil du temps.

Observations clés

Les astronomes ont observé des relations entre le gaz présent dans les galaxies et le taux de formation des étoiles. Des études ont montré que les galaxies ont tendance à former des étoiles plus efficacement lorsqu'elles ont des densités de gaz plus élevées. Ces observations aident les scientifiques à établir une connexion entre le contenu en gaz et la formation d'étoiles.

Comparaison des différents modèles

Différents modèles scientifiques ont leurs propres façons d'estimer comment les étoiles se forment. Certains modèles utilisent des règles de base, tandis que d'autres prennent en compte des facteurs plus complexes comme le comportement gravitationnel et le retour d'énergie des étoiles déjà formées. En comparant ces modèles avec de vraies observations, les chercheurs peuvent voir quelles méthodes fournissent les prévisions les plus précises.

Tester les modèles de formation des étoiles

Pour comprendre quels modèles fonctionnent le mieux, les scientifiques effectuent une variété de tests. Ils ajustent les paramètres de leurs simulations et observent comment ces changements affectent les résultats. Par exemple, ils peuvent modifier l'efficacité de la formation des étoiles dans leurs modèles et voir comment ça s'aligne avec les taux observés dans de vraies galaxies.

Instabilité gravitationnelle

Un facteur important dans la formation des étoiles est l'instabilité gravitationnelle. Quand le gaz devient suffisamment dense, il peut s'effondrer en étoiles à cause de la gravité. Les scientifiques utilisent différents critères pour déterminer quand le gaz est susceptible de former des étoiles. Ces critères les aident à identifier les conditions sous lesquelles la formation d'étoiles est la plus probable.

Effets du feedback

Après la formation des étoiles, celles-ci peuvent influencer leur environnement par un processus appelé feedback. Les étoiles libèrent de l'énergie dans leur environnement, ce qui peut affecter le gaz et la poussière à proximité. Ce feedback peut soit favoriser, soit inhiber la formation d'étoiles. Comprendre ce feedback est crucial pour créer des modèles réalistes de formation d'étoiles.

L'importance de la metallicité

La metallicité fait référence à l'abondance d'éléments dans un gaz. Différentes metallicités peuvent changer les propriétés physiques du gaz, affectant sa capacité à refroidir et à former des étoiles. Un gaz de faible metallicité pourrait être plus chaud et moins efficace à former des étoiles, tandis qu'une haute metallicité peut mener à un refroidissement plus efficace, favorisant la formation d'étoiles.

Le rôle de la température

La température du gaz joue également un rôle significatif dans la formation des étoiles. Le gaz plus froid a tendance à être plus dense et plus propice à la formation des étoiles. En revanche, le gaz plus chaud est moins susceptible de s'effondrer sous la gravité. Les chercheurs examinent comment la température influence le processus de formation d'étoiles dans leurs modèles.

Relations d'observation

Au fil des ans, les astronomes ont établi des relations entre diverses propriétés du gaz et les taux de formation des étoiles. Ces relations, comme la relation Kennicutt-Schmidt, révèlent comment la densité du gaz influence le SFR. Les observations à travers différentes galaxies aident les scientifiques à mieux comprendre ces relations.

Défis dans les simulations

Bien que les simulations soient des outils puissants, elles comportent des défis. Par exemple, la résolution des simulations détermine à quel point elles peuvent représenter fidèlement les processus physiques. Améliorer la résolution peut mener à des modèles plus réalistes, mais ça nécessite aussi plus de puissance de calcul.

Besoin de calibration

La calibration est le processus d'ajustement des modèles pour correspondre aux observations. Les chercheurs doivent calibrer leurs simulations pour s'assurer qu'elles représentent fidèlement les phénomènes réels. Cela peut impliquer d'ajuster des paramètres comme l'efficacité de la formation des étoiles ou l'énergie de feedback des explosions de supernova.

Conclusion

La formation des étoiles dans les galaxies est un processus complexe influencé par de nombreux facteurs, dont les propriétés du gaz, le feedback des étoiles et la metallicité. Les simulations informatiques sont précieuses pour explorer ce processus et tester différents modèles. En comparant ces simulations avec des observations, les scientifiques continuent d'affiner leur compréhension de la manière dont les étoiles se forment et évoluent au sein des galaxies.

Source originale

Titre: Tests of subgrid models for star formation using simulations of isolated disk galaxies

Résumé: We use smoothed-particle hydrodynamics simulations of isolated Milky Way-mass disk galaxies that include cold, interstellar gas to test subgrid prescriptions for star formation (SF). Our fiducial model combines a Schmidt law with a gravitational instability criterion, but we also test density thresholds and temperature ceilings. While SF histories are insensitive to the prescription for SF, the Kennicutt-Schmidt (KS) relations between SF rate and gas surface density can discriminate between models. We show that our fiducial model, with an SF efficiency per free-fall time of 1 per cent, agrees with spatially-resolved and azimuthally-averaged observed KS relations for neutral, atomic and molecular gas. Density thresholds do not perform as well. While temperature ceilings selecting cold, molecular gas can match the data for galaxies with solar metallicity, they are unsuitable for very low-metallicity gas and hence for cosmological simulations. We argue that SF criteria should be applied at the resolution limit rather than at a fixed physical scale, which means that we should aim for numerical convergence of observables rather than of the properties of gas labelled as star-forming. Our fiducial model yields good convergence when the mass resolution is varied by nearly 4 orders of magnitude, with the exception of the spatially-resolved molecular KS relation at low surface densities. For the gravitational instability criterion, we quantify the impact on the KS relations of gravitational softening, the SF efficiency, and the strength of supernova feedback, as well as of observable parameters such as the inclusion of ionized gas, the averaging scale, and the metallicity.

Auteurs: Folkert S. J. Nobels, Joop Schaye, Matthieu Schaller, Sylvia Ploeckinger, Evgenii Chaikin, Alexander J. Richings

Dernière mise à jour: 2023-09-24 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.13750

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.13750

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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