【最大马力700HP Manhart Racing打造双涡轮宝马M6】专精于BMW车系动力改装的除了有知名的G-Power以外,来自德国(Germany)的改装厂Manhart Racing近年来也相当活跃,他们所打造的MH5 S曾经一度是世界上最快的BMW F10 M5改装车,他们推出以BMW M6双门跑车为基础的改装车,取名MH6 700[冰雪奇缘艾莎]。#汽车评测##宝马# https://t.cn/z8Gb5Mz
不要不开心
小猫看到你的告白会一脸得意和你说我也爱你
会谢谢你来看他
和你分享自己的自作曲、最爱物、tmi
会满足你不过分的要求
教你玩吉他
听不懂也没关系
小猫会抿起嘴角想尽办法转化成简单的话再和你解释一遍
会不经意跟你撒撒娇 说你这人怎么这样呀
看到你迷茫不自信的样子也会真诚给出鼓励
和小猫真心换真心
你喜欢他 他也喜欢你
今天也要得到猫咪的power过得开心点[拳头]
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#astro-ph# 今天介绍一篇和我的领域很相关的论文:https://t.cn/A6yTwrpG 讲的是宇宙中星系恒星形成历史演化时序信息中的多样性。论文作者阵容很强大,不过我觉得主要的幕后黑手应该还是一作Rutgers大学的学生Kartheik Iyer和二作CfA的博后Sandro Tacchella这两位年轻学者。前者这两年在重构星系恒星历史方法上的创新工作,后者把时序分析技术引入恒星形成历史研究,都是最近我非常喜欢的工作。这篇文章的属于那种“触类旁通”的工作,把一个领域里的基本技术引入一个新的话题,看看能擦出什么样的火花。而且没有止步于技术,有很多背后物理的讨论。工作做的非常耐心,可视化做得很好,写得更是非常循循善诱,简直可以当做速查手册来使用。总之,非常推荐。
所谓恒星形成历史 (Star Formation History, SFH) 其实就是看一个像我们银河系这样的星系中的恒星质量是如何随着时间变化的。如果你每天测量体重,并记录“单位时间 (比如一周) 内的体重变化”,你其实就得到了你的“Body Formation History”。这条曲线随时间的求和就是你在不同时期的体重“演化”。对于星系也一样。人体不是一个封闭系统。你要吃喝拉撒,星系也如此:星系从暗物质晕获取气体,给恒星形成获取燃料,将其转化成恒星;恒星死亡后又会把一部分质量变回气体,甚至通过外流踢出星系。同时星系还在不停发生并合,改变质量。但和对人的研究不同的是,天体演化时标过长,我们永远无法“跟踪“一个星系的成长。天文学家只能观测宇宙不同时期的一批星系,测量他们当时的恒星形成率(SFR),最终通过物理模型拼出星系的成长史。可以想象这不是一个容易的过程。就好像你把一群古生物学家通过时间机器送回不同的地球年代,允许他们观察当时的动植物一天,拍些照片,回来再一起讨论这些生物是怎么演化的一样。。。
在这样的情况下,天文学家们往往使用一些简化的模型来描述SFH:比如SFR会随着时间指数下降等等。而Kartheik和Sandro等人做的,则是试图换个思路,把时序信号分析中的功率谱密度(Power Spectrum Density, PSD) 技术引入SFH研究,并与星系演化中不同物理过程的特征时标联系起来。目前这个技术的探索还主要是在理论层面,但已经对我们解读观测有新的启发。功率谱研究其实就是对一个时间序列信号进行傅里叶变换,提取频域信息:不同时间尺度上的信号强度如何。这个技术非常基本,所有学过信号处理的大学生都会,一行Python就能实现。但是做星系物理的学者之前对这个技术很不熟悉,于是几位作者非常体贴的从基础的正弦波信号的PSD讲起 (图二),并用数值模拟里的星系SFH的PSD信号进行了对比 (图三)。可以看到SFH的PSD中有着丰富的相似与差异,这些都与星系演化中不同物理过程在不同时标上的影响有关。
作者非常体贴地总结了星系物理中各种物理过程的特征时标 (图四和图五)。这些过程从“短”至1千万年的恒星和分子云尺度的物理过程,到十亿甚至百亿年龄上的宇宙演化过程。而从星系SFH中提取的PSD也对应着这些不同的时标。可以粗略地想象成,PSD上哪个时标上的“能量”高,就意味着对应的物理过程对星系SFH的整体影响大。这张图和表都值得任何学天体物理和做星系研究的人反复观看,安放进记忆宫殿内一个比较稳妥的地方。
具体到这篇工作上,作者非常耐心细致地对他们能找到的一批不同分辨率下的数值模拟和半解析,半经验模型给出的大量星系的SFH进行了PSD统计研究。其中很多模拟和模型都给出了比较符合观测限制的当前星系质量分布 (图六),因此不难想象他们星系的PSD分布也有类似之处。
作者发现,还是较长时标上的物理过程,如星系中恒星形成活动的“熄灭”过程 (Quenching) 对SFH的时间变化更重要。但这也是一个与恒星质量有依赖的现象:质量越小的星系,短时标物理过程的影响也就越大。这也不难理解,在质量决定几乎一切的星系系统里,相同程度的恒星形成过程在越小的系统里,相对影响也就越大。作者还对不同模拟结果之间的异同进行了很细致的分析。比较好玩,但是不意外的一点是,数值模拟的空间分辨或者质量分辨精度越高,短时标内物理过程对PSD的贡献越大。不意外的原因是,天体物理里,时间,空间,质量尺度其实是联系在一起的:除去早期宇宙,能发生在短时间内物理过程,几乎一定是小尺度和对应小质量体系的。而模拟的物理分辨率上去了,小时间尺度的物理过程的作用才能准确体现出来。换句话说,大盒子里的宇宙学模拟中的星系SFH,其实都是被人为地“平滑”了一点的。
总之,非常期待未来能看到更多这种把新思路,新方法引入一个遇到瓶颈的传统领域的工作。
所谓恒星形成历史 (Star Formation History, SFH) 其实就是看一个像我们银河系这样的星系中的恒星质量是如何随着时间变化的。如果你每天测量体重,并记录“单位时间 (比如一周) 内的体重变化”,你其实就得到了你的“Body Formation History”。这条曲线随时间的求和就是你在不同时期的体重“演化”。对于星系也一样。人体不是一个封闭系统。你要吃喝拉撒,星系也如此:星系从暗物质晕获取气体,给恒星形成获取燃料,将其转化成恒星;恒星死亡后又会把一部分质量变回气体,甚至通过外流踢出星系。同时星系还在不停发生并合,改变质量。但和对人的研究不同的是,天体演化时标过长,我们永远无法“跟踪“一个星系的成长。天文学家只能观测宇宙不同时期的一批星系,测量他们当时的恒星形成率(SFR),最终通过物理模型拼出星系的成长史。可以想象这不是一个容易的过程。就好像你把一群古生物学家通过时间机器送回不同的地球年代,允许他们观察当时的动植物一天,拍些照片,回来再一起讨论这些生物是怎么演化的一样。。。
在这样的情况下,天文学家们往往使用一些简化的模型来描述SFH:比如SFR会随着时间指数下降等等。而Kartheik和Sandro等人做的,则是试图换个思路,把时序信号分析中的功率谱密度(Power Spectrum Density, PSD) 技术引入SFH研究,并与星系演化中不同物理过程的特征时标联系起来。目前这个技术的探索还主要是在理论层面,但已经对我们解读观测有新的启发。功率谱研究其实就是对一个时间序列信号进行傅里叶变换,提取频域信息:不同时间尺度上的信号强度如何。这个技术非常基本,所有学过信号处理的大学生都会,一行Python就能实现。但是做星系物理的学者之前对这个技术很不熟悉,于是几位作者非常体贴的从基础的正弦波信号的PSD讲起 (图二),并用数值模拟里的星系SFH的PSD信号进行了对比 (图三)。可以看到SFH的PSD中有着丰富的相似与差异,这些都与星系演化中不同物理过程在不同时标上的影响有关。
作者非常体贴地总结了星系物理中各种物理过程的特征时标 (图四和图五)。这些过程从“短”至1千万年的恒星和分子云尺度的物理过程,到十亿甚至百亿年龄上的宇宙演化过程。而从星系SFH中提取的PSD也对应着这些不同的时标。可以粗略地想象成,PSD上哪个时标上的“能量”高,就意味着对应的物理过程对星系SFH的整体影响大。这张图和表都值得任何学天体物理和做星系研究的人反复观看,安放进记忆宫殿内一个比较稳妥的地方。
具体到这篇工作上,作者非常耐心细致地对他们能找到的一批不同分辨率下的数值模拟和半解析,半经验模型给出的大量星系的SFH进行了PSD统计研究。其中很多模拟和模型都给出了比较符合观测限制的当前星系质量分布 (图六),因此不难想象他们星系的PSD分布也有类似之处。
作者发现,还是较长时标上的物理过程,如星系中恒星形成活动的“熄灭”过程 (Quenching) 对SFH的时间变化更重要。但这也是一个与恒星质量有依赖的现象:质量越小的星系,短时标物理过程的影响也就越大。这也不难理解,在质量决定几乎一切的星系系统里,相同程度的恒星形成过程在越小的系统里,相对影响也就越大。作者还对不同模拟结果之间的异同进行了很细致的分析。比较好玩,但是不意外的一点是,数值模拟的空间分辨或者质量分辨精度越高,短时标内物理过程对PSD的贡献越大。不意外的原因是,天体物理里,时间,空间,质量尺度其实是联系在一起的:除去早期宇宙,能发生在短时间内物理过程,几乎一定是小尺度和对应小质量体系的。而模拟的物理分辨率上去了,小时间尺度的物理过程的作用才能准确体现出来。换句话说,大盒子里的宇宙学模拟中的星系SFH,其实都是被人为地“平滑”了一点的。
总之,非常期待未来能看到更多这种把新思路,新方法引入一个遇到瓶颈的传统领域的工作。
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