[논문 리뷰] Critical take on "Mass models of disk galaxies from the DiskMass Survey in MOND"

Mordehai Milgrom|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 25.

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한 줄 요약

이 논문은 디스크은하에서 MOND 예측과 관측된 수직 속도 분산 프로파일 간의 관측된 격리 — MOND 예측이 관측치보다 약 30% 높게 나타남 — 이 디스크질량 조사에서 속도 분산이 체계적으로 과소평가되고 있다는 점에서 기인할 가능성이 크며, 이는 통합 선형 프로파일에 냉각된 젊은 별 집단이 과도하게 포함되어 있기 때문이다. 밀리웨이의 데이터를 이용해 이러한 편향을 보정하면 격리가 거의 1로 줄어들며, MOND 예측과 관측치 사이에 완전한 일치가 회복된다.

ABSTRACT

Angus et al. (2015) have recently faulted MOND as follows: Studying thirty disc galaxies from the DiskMass survey, they derive the profiles of velocity dispersion perpendicular to the discs as predicted by MOND, $σ_M(r)$, and compare them with $σ(r)$, measured as part of the DiskMass project. This is a new test of MOND, different from rotation-curve analysis. A nontrivial accomplishment of MOND -- not discussed by Angus et al. -- is that the shapes of $σ_M$ and $σ$ agree very well, i.e, $η(r)\equivσ_M(r)/σ(r)$ is well consistent with being $r$-independent (while $σ$ and $σ_M$ are strongly $r$ dependent). The fault found with MOND was that $η$ is systematically above 1 (with an average of about 1.3). I have suggested to Angus et al. that the fault may lie with the DiskMass dispersions, which may well be too low for the purpose at hand: Being based on population-integrated line profiles, they may be overweighed by younger populations, known to have much smaller dispersions, and scale heights, than the older populations, which weigh more heavily on the light distributions. I discuss independent evidence that supports this view, and show, besides, that if the DiskMas dispersions are underestimates by only 25 %, on average, the MOND predictions are in full agreement with the data, in shape and magnitude. Now, Aniyan et al. (2015) have questioned the DiskMass $σ$ on the same basis. They show for the solar column in the Milky Way that: " Combining the (single) measured velocity dispersion of the total young + old disc population... with the scale height estimated for the older population would underestimate the disc surface density by a factor of $\sim 2.$" If this mismatch found for the Milky Way is typical, correcting for it would bring the measured DiskMass $σ(r)$ to a remarkable agreement with the predicted MOND $σ_M(r)$.

연구 동기 및 목표

• 디스크질량 조사에서의 디스크은하에서 MOND 예측과 관측된 수직 속도 분산 프로파일 간의 명백한 격리 문제를 다루기.
• K-band 빛에 기여하는 주로 오래된 별 집단의 분산을 정확히 반영하는 데에 인구 통합 속도 분산이 적절하다는 가정을 도전하기.
• 디스크질량 측정치에서의 체계적 오차가 관측된 평균 비율 η ≈ 1.3이 MOND 예측과 관측치 간에 나타나는 이유를 설명할 수 있는지 평가하기.
• 관측 제약 조건을 이용해 MOND 모델링의 핵심 가정, 예를 들어 r에 독립적인 항성 질량-광도 비율(ΥK)과 척도 높이(hz)의 타당성 평가하기.
• 디스크질량 분산에 25–30%의 상향 보정을 가하면 MOND 예측이 형태와 크기 모두에서 관측치와 완전히 일치함을 보여주기.

제안 방법

• 비상대론적 MOND인 QUMOND를 사용하여, 은하의 바리온 표면 밀도 Σb(r), 척도 높이 hz, 그리고 회전곡선 피팅에서 유도된 항성 질량-광도 비율 ΥK로부터 예측된 수직 속도 분산 프로파일 σM(r)를 계산한다.
• 비선형 중력 효과를 고려하기 위해 MOND 보정 인자 ζM(r) ≈ 1/μ(V²(r)/(r a₀))를 적용하며, 여기서 μ는 보간 함수이고 a₀는 MOND 가속도 상수이다.
• 디스크질량 조사에서의 관측된 σ(r)와 MOND 예측된 σM(r)를 비교하고, 비율 η(r) = σM(r)/σ(r)를 정량화한다.
• Aniyan 등(2015)의 은하수 데이터를 이용해, 인구 통합 분산을 오래된 주요 별 집단의 분산으로 변환하기 위해 필요한 보정 인자를 추정한다.
• hz(예를 들어 hz–hR 상관관계를 통한)와 ΥK의 불확실성에 의한 σM(r)에 미치는 영향을 평가하며, 약 25%의 hz 산란이 관측된 η(r) 산란에 기여함을 주목한다.
• 직접적인 경사진 은하 관측과 색상 기울기 연구를 비교하여 r에 독립적인 ΥK와 hz 가정의 탄력성 평가하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 디스크질량 조사에서 비록 프로파일 형태가 잘 일치하지만, 비율 η(r) = σM(r)/σ(r)가 체계적으로 1보다 큰 이유는 무엇인가? (약 30% 높음)
• RQ2 디스크질량 조사에서의 인구 통합 속도 분산이 냉각된 젊은 별 집단의 과도한 포함으로 인해 체계적으로 과소평가되고 있는가?
• RQ3 밀리웨이 기반 추정치를 이용해 디스크질량 분산을 보정하면 MOND 예측과의 격리가 어느 정도 제거되는가?
• RQ4 가정된 척도 높이 hz와 항성 질량-광도 비율 ΥK의 불확실성은 예측된 σM(r)과 관측된 η(r) 비율에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 관측된 η(r)의 r에 독립성은 r에 독립적인 ΥK와 hz 가정과 일치하는가, 아니면 더 깊은 물리적 일치를 시사하는가?

주요 결과

• MOND 예측과 디스크질량 측정치 간의 관측 평균 비율 η ≈ 1.3은 디스크질량 조사에서 속도 분산이 체계적으로 과소평가되고 있기 때문일 가능성이 크다.
• Aniyan 등(2015)은 은하수에서 인구 통합 분산이 진짜 분산보다 약 30% 낮게 측정되며, 이는 약 1.4의 보정 인자에 해당하며, 이는 관측된 η 비율과 정확히 일치한다.
• 디스크질량 분산 프로파일에 평균 25%의 상향 보정을 가하면 MOND 예측이 크기와 형태 모두에서 관측치와 완전히 일치한다.
• η(r)의 r에 독립성은 ΥK와 hz의 r에 독립성 가정이 약간의 변동이 있더라도 대체로 타당하다는 것을 시사한다.
• hz–hR 상관관계에서 유도된 약 25%의 hz 산란은 관측된 η(r) 산란에 크게 기여하며, 이는 격리의 일부를 설명한다.
• 형태는 어쨌든 예측과 잘 맞는다는 사실은 이론의 강건성을 지지하며, 크기의 불일치는 이론적 실패보다는 관측 편향 때문일 가능성이 크다.