[论文解读] Physically motivated fit to mass surface density profiles observed in galaxies

J. Sánchez Alméida, Ignacio Trujillo+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2021

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 84被引用 7

一句话总结

本文提出投影多相多态（propols）可作为星系中观测到的恒星质量面密度分布的物理解释，其在低质量星系（log[M*/M⊙] ≤ 9）中的拟合效果优于Sérsic分布，并且在面密度跨越五个数量级的范围内与Sérsic分布的差异在5%以内。结果支持最大Tsallis熵原理作为矮星系及大质量星系中心结构的主导机制。

ABSTRACT

Polytropes have gained renewed interest because they account for several seemingly-disconnected observational properties of galaxies. Here we study if polytropes are also able to explain the stellar mass distribution within galaxies. We develop a code to fit surface density profiles using polytropes projected in the plane of the sky (propols). Sersic profiles are known to be good proxies for the global shapes of galaxies and we find that, ignoring central cores, propols and Sersic profiles are indistinguishable within observational errors (within 5 % over 5 orders of magnitude in surface density). The range of physically meaningful polytropes yields Sersic indexes between 0.4 and 6. The code has been systematically applied to ~750 galaxies with carefully measured mass density profiles and including all morphological types and stellar masses (7 < log (Mstar/Msun) < 12). The propol fits are systematically better than Sersic profiles when log(Mstar/Msun) < 9 and systematically worst when log(Mstar/Msun) > 10. Although with large scatter, the observed polytropic indexes increase with increasing mass and tend to cluster around m=5. For the most massive galaxies, propols are very good at reproducing their central parts, but they do not handle well cores and outskirts altogether. Polytropes are self-gravitating systems in thermal meta-equilibrium as defined by the Tsallis entropy. Thus, the above results are compatible with the principle of maximum Tsallis entropy dictating the internal structure in dwarf galaxies and in the central region of massive galaxies.

研究动机与目标

• 测试物理解释的多相多态（propols）是否能重现星系中观测到的恒星质量面密度分布。
• 在广泛的星系质量和形态范围内，比较propol拟合与标准Sérsic分布的性能。
• 探究最大Tsallis熵原理是否构成星系中观测到的质量分布的物理基础。
• 理解尽管在矮星系和星系中心区域表现良好，propol拟合为何在大质量星系中性能下降。

提出的方法

• 开发了一段Python代码，将多相多态模型（多态）投影到天球平面（propols），用于拟合观测到的面密度分布。
• 采用Tsallis熵形式化方法，定义具有有限质量和能量的物理上合理的多态，避免经典Boltzmann-Gibbs统计中的发散问题。
• 将propols和Sérsic分布拟合至约750个星系的质量面密度数据，其质量范围为7 < log[M*/M⊙] < 12。
• 通过RMS残差比较拟合质量，发现当log[M*/M⊙] ≤ 9时，propols优于Sérsic；当log[M*/M⊙] ≥ 10时，propols表现较差。
• 通过比较组合模型（propol核心 + Sérsic外缘）与纯拟合模型，分析核心与外缘区域的作用。
• 评估恒星质量分布与总质量分布对拟合质量的影响，发现二者无显著差异。

实验结果

研究问题

• RQ1 投影多相多态（propols）能否以与Sérsic分布相当或更优的方式重现星系中观测到的恒星质量面密度分布？
• RQ2 是否存在物理基础——特别是最大Tsallis熵——来解释星系中观测到的类似Sérsic的分布？
• RQ3 尽管在矮星系和中心区域表现良好，为何propol拟合在大质量星系中性能下降？
• RQ4 大质量星系的结构组分（核心与外缘）是否需要不同的拟合模型？如果是，原因是什么？

主要发现

• 当排除中心核心时，propols与Sérsic分布的差异在5%以内（RMS ~0.02 dex），且在面密度跨越五个数量级的范围内保持一致。
• 物理解释的多态范围（多态指数m在0.4至6.0之间）恰好对应于观测到的Sérsic指数范围。
• 对于log[M*/M⊙] ≤ 9的星系，propol拟合系统性优于Sérsic拟合，其中84%的此类星系达到良好拟合（RMS < 0.1 dex）。
• 对于log[M*/M⊙] ≥ 11的星系，propol拟合系统性劣于Sérsic拟合，仅23%的星系达到良好拟合。
• 观测到的多态指数集中在m = 5附近，尽管存在较大离散度，表明在大质量系统中存在对这一指数的物理偏好。
• 结合propol核心与Sérsic外缘的混合模型能对大质量星系提供极佳拟合，表明仅核心区域处于热平衡状态。