Astronomie

Beziehung zwischen absoluter UV-Größe und Sternentstehungsrate

Beziehung zwischen absoluter UV-Größe und Sternentstehungsrate


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Ich habe im Internet gesurft und viele Seiten durchsucht, bis jetzt habe ich das bekommen

aber die Formel, die sich nur auf M . bezieht, kann nicht gefunden werdenuv und das Ψ da ich den Wert der Parameter A . nicht kenneuv und μ(z).

Wenn es eine solche Formel gibt, dann helfen Sie mit!


Die UV-Leuchtkraft einer Galaxie kann anhand einer Sternpopulation berechnet werden. Diese Grundgesamtheit kann wiederum berechnet werden, wenn ein anfängliche Massenfunktion (IMF), also die Verteilungsfunktion der Sternmassen. In diesem Fall sollte die UV-Leuchtkraft linear proportional zur Sternentstehungsrate (SFR) sein, manchmal auch geschrieben $Psi$.

Das UV wird hauptsächlich von jungen Sternen mit einer Lebensdauer von emittiert $lesssim10^8,mathrm{yr}$. Unter der Annahme, dass der SFR über längere Zeiträume konstant ist, berechnet Kennicutt (1998) in seiner wegweisenden Arbeit (mit ~5000 Zitationen) für einen Salpeter (1995) IMF (gleich zukunftsweisend; ~6700 Zitate) mit Massengrenzen 0,1 und 100 $M_odot,mathrm{yr}^{-1}$ Das $$ frac{Psi_mathrm{Sal}}{M_odot,mathrm{yr}^{-1}} = 1,4 imes10^{-28}frac{L_ u}{mathrm{ erg},mathrm{s}^{-1},mathrm{Hz}^{-1}}. $$ wurden $L_ u$ ist die emittierte UV-Leuchtkraft Dichte, d. h. Leuchtkraft pro Frequenz-Bin. In einer (Helligkeits-) Entfernung $d_L$ aus der Galaxie, die beobachtete Flussdichte $f_ u$ ist dann $$ f_ u = frac{L_ u}{4pi d_L^2}. $$

Die Flussdichte bezieht sich auf die scheinbare (beobachtete) UV-Helligkeit $m_mathrm{UV}$ as (Oke & Gunn 1983; ~1900 Zitate trotz ihres +/- Fehlers in ihrer wichtigsten Gleichung) $$ m_mathrm{UV} = -2,5logfrac{f_ u}{mathrm{erg},mathrm{s}^{-1},mathrm{cm}^{-1} ,mathrm{Hz}^{-1}} - 48.6. $$

Distanzmodul und Staubextinktion

Die scheinbare Helligkeit hängt mit der absoluten Helligkeit zusammen $M$ durch den Distanzmodul $$ mu equiv m - M. $$

Darüber hinaus berücksichtigen die obigen Beziehungen nicht die Tatsache, dass ein Teil des emittierten Lichts von Staub absorbiert wird. Staublöschung steigt die beobachtete Magnitude (weil Magnituden rückwärts sind) um eine Zahl $A_mathrm{UV}$.

Das heißt, die scheinbare UV-Helligkeit ist $$ m_mathrm{UV} = M_mathrm{UV} + mu + A_mathrm{UV}. $$

Typischerweise ist das Aussterben $A_mathrm{UV}$ wird nicht explizit gemessen (weil UV-Messungen schwierig sind); vielmehr wird die Extinktion in zwei optischen Bändern gemessen, z.B. $B$ und $V$. Das Aussterben $A_lambda$ bei einer gegebenen Wellenlänge $lambda$ kann dann geschätzt werden als $$ A_lambda = k_lambda E(B-V), $$ wo $E(B-V)äquivalent A_B - A_V$ ist der Farbüberschuss, und $k_lambda$ ist durch das angenommene Extinktionsgesetz gegeben, z.B. ein Gesetz von Cardelli (1989) oder ein Gesetz von Calzetti (2000).

Die Rolle der anfänglichen Massenfunktion

Der Salpeter IWF ist alt, und zu dieser Zeit hatten wir keine allzu guten Daten für die massearmen Sterne (die blass sind), also passte er nur ein einziges Potenzgesetz an. Mit besseren Daten stellte sich schließlich heraus, dass es weniger massearme Sterne gab als bisher angenommen, d. h. es braucht weniger Sternmasse, um eine gegebene UV-Leuchtkraft zu erzeugen. Eine beliebte Wahl ist heute der IWF von Chabrier (2003) (~5100 Zitate), der grob ein Faktor von 1,8 mehr UV als der Salpeter IMF pro gebildetem Stern im Durchschnitt. Das heißt, der Umrechnungsfaktor ist 1,8-mal kleiner.

Mit einem Chabrier IMF erhalten Sie daher, dass die Beziehung zwischen der absoluten Größe des UV und der Sternentstehungsrate (was Sie fragen) ist you $$ frac{Psi_mathrm{Cha}}{M_odot,mathrm{yr}^{-1}} = 7,8 imes10^{-29}, imes,4pi d_L^ 2 imes10^{-(M_ extrm{UV} + mu + A_ extrm{UV}+48.6)/2.5}, $$ wo $d_L$ wird in cm gemessen.

Einfachere Beziehung

Die obige Formel ähnelt der von Ihnen angegebenen, ist jedoch insofern etwas seltsam, als sie beide enthält: $mu$ und $d_L$, die nur zwei verschiedene Maßnahmen derselben Sache sind. Verwendung der Definition $$ mu = 5logleft(frac{d_L}{10,mathrm{pc}} ight) $$ wir können - nach ein wenig Algebra - die Definition der Oke & Gunn (AB) Magnitude ausdrücken als $$ M_mathrm{UV} = -2,5log L_ u + 51,6. $$ Damit können wir die Beziehung schreiben als $$ frac{Psi_mathrm{Cha}}{M_odot,mathrm{yr}^{-1}} = 7,8 imes10^{-29} , imes 10^{-(M_ mathrm{UV}+A_mathrm{UV}-51.6)/2.5}, $$ oder auch $$ oxed{ frac{Psi_mathrm{Cha}}{M_odot,mathrm{yr}^{-1}} = 3,4 imes10^{-8} , imes 10^{- (M_mathrm{UV}+A_mathrm{UV})/2.5}.} $$


Timothy M. Heckman und Philip N. Best
vol. 52, 2014

Abstrakt

Wir fassen zusammen, was uns große Durchmusterungen des heutigen Universums über die Physik und Phänomenologie der Prozesse gelehrt haben, die die Entstehung und Entwicklung von Galaxien mit ihren zentralen supermassereichen Schwarzen Löchern verbinden. Wir präsentieren ein Bild, in dem . Weiterlesen

Abbildung 1: Die kosmische Geschichte des Wachstums schwarzer Löcher und des stellaren Massenwachstums. Die durchschnittliche Akkretionsrate von Schwarzen Löchern wird mit der Sternentstehungsrate als Funktion der Rotverschiebung verglichen, wobei letztere g beträgt.

Abbildung 2: Die Verteilung der Galaxien in der SDSS-Hauptgalaxieprobe auf der Ebene der stellaren Masse gegen die spezifische Sternentstehungsrate (sSFR = SFR/M∗). Die Graustufen geben den volumengewichteten Dist.

Abbildung 3: Schematische Zeichnungen der Zentraltriebwerke von AGNs im Strahlungsmodus und im Jet-Modus (nicht maßstabsgetreu). (a) Strahlungsmodus-AGNs besitzen eine geometrisch dünne, optisch dicke Akkretionsscheibe, die i.

Abbildung 4: Die Kategorisierung der lokalen AGN-Population, die während dieser Überprüfung übernommen wurde. Der blaue Text beschreibt typische Eigenschaften jeder AGN-Klasse. Diese, zusammen mit der Verbreitung von Eigenschaften z.

Abbildung 5: Eine Reihe von Diagnosediagrammen für die Hauptgalaxie des Sloan Digital Sky Survey, die von Kewley et al. (2006). Die rote Linie ist die maximale Starburst-Linie von Kewley et al. (2001), wobei.

Abbildung 6: Diagnostische Diagramme, die die Galaxien innerhalb der Hauptgalaxie des Sloan Digital Sky Survey zeigen, die im Radiowellenband oberhalb von S1,4 GHz = 5 mJy entdeckt werden. Diese Diagramme dienen zur Trennung.

Abbildung 7: Beziehungen zwischen verschiedenen Schätzern der bolometrischen Leuchtkraft für AGNs im Strahlungsmodus. Ein Vergleich der Leuchtkraft der [Oiii]-Emissionslinie mit (a) der Leuchtkraft der [Oiv]-Linie und (b) mi.

Abbildung 8: Die mechanische Strahlenergie von Radioquellen, geschätzt auf 4pV aus Hohlräumen und Blasen im Röntgengas, im Vergleich zur monochromatischen 1,4-GHz-Radioleuchtkraft. Die Daten stammen hauptsächlich aus Ca.

Abbildung 9: (a) Die MBH-σ-Beziehung lokaler Galaxien mit direkten Massenmessungen von Schwarzen Löchern (Daten von Woo et al. 2013 und Referenzen darin). Beide AGNs (die Farbcodierung umfasst beide Strahlungsmodi.

Abbildung 10: Logarithmus des Verhältnisses der gesamten bolometrischen abgestrahlten Leuchtkraft (berechnet aus der [Oiii]-Emissionslinie siehe Abschnitt 2.3.1) pro Volumeneinheit aufgrund der Emissionslinien-AGNs eines gegebenen blac.

Abbildung 11: Die lokale Radioleuchtkraftfunktion von radiolauten AGNs unterteilt in Strahlungsmodus- und Strahlmodusquellen. Die Daten stammen im Wesentlichen aus den Ergebnissen von Best & Heckman (2012), die diese aufgeteilt haben .

Abbildung 12: (a) Die Verteilung der Eddington-skalierten Akkretionsverhältnisse für durch Emissionslinien ausgewählte AGNs aus der Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Hauptgalaxie, aufgeteilt nach Sternentstehungsaktivität. Follo.

Abbildung 13: Eine Sammlung von Schätzungen der Massenverteilung über die lokale Schwarzlochpopulation (d. h. die Massenfunktion des lokalen Schwarzen Lochs skaliert durch die Masse des Schwarzen Lochs) von Shankar et al. (.

Abbildung 14: (oben) Die Verteilung der Galaxien aus der Hauptgalaxie des Sloan Digital Sky Survey in der Ebene der stellaren Masse versus 4.000-Å Bruchfestigkeit, gewichtet nach (von links nach rechts).

Abbildung 15: Wie Abbildung 14, zeigt jetzt jedoch die Verteilungen in der Masse des Schwarzen Lochs gegenüber der 4.000-Å-Bruchfestigkeitsebene.

Abbildung 16: Die Verteilung der AGN-Leuchtkraft pro Einheit stellarer Masse zwischen den Galaxien aus der Hauptgalaxie des Sloan Digital Sky Survey als Funktion von (a) stellarer Masse der Galaxie, (b) stellarer Oberflächenma.

Abbildung 17: (a) Die Verteilungen der bolometrischen Strahlungsleuchtkraft von AGN pro Einheitssternmasse der Galaxie und (b) der bolometrischen Strahlungsleuchtkraft pro Masse Schwarzer Löcher in der Massendichte der stellaren Oberfläche ver.

Abbildung 18: (Oben) Die mittlere Akkretionsrate für Schwarze Löcher (BHAR) gemittelt über alle Galaxien in einer Stichprobe von Starburst- und Poststarburst-Galaxien (schwarze Linie). Der grau schattierte Bereich zeigt die typischen 10er und .

Abbildung 19: Die Beziehung zwischen L[OIII]/MBH, D(4000) und der Schiefheit der Galaxie (Ai1). Die Farbkodierung dieser zweidimensionalen Histogramme gibt den Median von L[OIII]/MBH an. Der primäre Zusammenhang.

Abbildung 20: Optische Bilder des Hubble-Weltraumteleskops der Zentralregionen von vier typischen Typ-2-Seyfert-Galaxien von Malkan et al. (1998). Die Pfeilspitze zeigt nach Norden und der Balken zeigt nach Osten, und das a.

Abbildung 21: Anschauliche Beispiele für Rückkopplungseffekte bei der Arbeit. (a) Das zusammengesetzte Bild der „Großen Observatorien“ des von Starbursts angetriebenen galaktischen Windes in M82: Sichtbares Licht wird in gelb-grün, IR-emi dargestellt.

Abbildung 22: Die spezifische Sternentstehungsrate (sSFR = SFR/M∗) von AGN-Wirten im Strahlungsmodus im Vergleich zu normalen Sternentstehungsgalaxien (SFGs) als Funktion der Rotverschiebung. Der grün schattierte Bereich zeigt das e.

Abbildung 23: Verhältnis der gesamten Sternentstehungsrate (SFR) pro Volumeneinheit in Galaxien zur gesamten Akkretionsrate pro Volumeneinheit auf Schwarzen Löchern, wie durch AGNs vom Typ 2 aufgezeichnet als Funktion von b.


Zusammenhang zwischen absoluter UV-Größe und Sternentstehungsrate - Astronomie

Wir kombinieren die Ergebnisse unserer früheren Untersuchung der UV-Eigenschaften von 18 klassischen Novae (CNe) mit Daten aus der Literatur und mit den jüngsten präzisen Entfernungsbestimmungen des Gaia-Satelliten, um die statistischen Eigenschaften alter Novae zu untersuchen. Alle endgültigen Parameter für die Stichprobe beinhalten eine detaillierte Behandlung der Fehler und ihrer Ausbreitung. Die hier berichteten physikalischen Eigenschaften umfassen die absoluten Helligkeiten bei Maximum und Minimum, eine neue Beziehung zwischen maximaler Helligkeit und Abnahmerate (MMRD) und die neigungskorrigierte 1100-6000 Å Akkretionsscheiben-Leuchtkraft. Am wichtigsten ist, dass diese Daten es uns ermöglicht haben, einen homogenen Satz von Akkretionsraten im Ruhezustand für die 18 Novae abzuleiten. Alle Novae in der Probe waren während des Ausbruchs Super-Eddington mit einer durchschnittlichen absoluten Helligkeit von maximal -7,5 ± 1,0. Die durchschnittliche absolute Helligkeit bei neigungskorrigiertem Minimum beträgt 3,9 ± 1,0. Die mediane Massenakkretionsrate beträgt log Ṁ 1 M⊙ = -8,52 (unter Verwendung von 1 M ⊙ als WD-Masse für alle Novae) oder log Ṁ MWD = -8,48 (unter Verwendung der einzelnen WD-Massen). Diese Werte sind niedriger als die, die in Studien zur CNe-Evolution angenommen wurden, und scheinen die Notwendigkeit einer Winterschlafhypothese zur Interpretation des Nova-Phänomens abzuschwächen. Wir haben eine Reihe von Korrelationen zwischen den physikalischen Parametern der Ruhe- und Eruptionsphasen identifiziert, einige bereits bekannt, andere jedoch neu und sogar überraschend. Mit der Geschwindigkeitsklasse t 3 korrelieren mehrere Größen, darunter unerwarteterweise auch die Massenzunahmerate (Ṁ). Diese Rate korreliert auch mit der absoluten Amplitude des neigungskorrigierten Minimums und mit der Ausbruchsamplitude, was neue und einfache Möglichkeiten zur Schätzung von Ṁ durch seine funktionale Abhängigkeit von (leichter) beobachtbaren Größen bietet. Es besteht keine Korrelation zwischen Ṁ und der Umlaufzeit.


Verbindung von Galaxieneigenschaften mit ihrer Sternentstehungsgeschichte

Seit über einem Jahrhundert haben Astronomen immer schwächere und weiter entfernte Galaxien identifiziert. In den Jahren seit Hubbles wegweisender Darstellung von Galaxientypen mit seiner gleichnamigen „Stimmgabel“ wurden unglaubliche Fortschritte beim Verständnis der Demografie und Entwicklung von Galaxien gemacht. Dies ist zum großen Teil auf die Fülle an Multi-Wellenlängen-Beobachtungen zurückzuführen, die durch unglaublich tiefe Durchmusterungen möglich wurden, die zusammen mit hochauflösenden Galaxiensimulationen analysiert wurden. Langsam hat sich ein Konsens herausgebildet: Die meisten Galaxien leben in einer von zwei Populationen und entwickeln sich von einer zur anderen hauptsächlich durch das Aufhören ihrer Sternentstehung.

Galaxien des späten Typs weisen aufgrund der hellen O- und B-Sterne aus ihrer fortlaufenden Sternentstehung blaue Farben und scheibenförmige spiralförmige Morphologien auf. Unterdessen weisen Galaxien vom frühen Typ rote Farben auf, ein Ergebnis der dominierenden älteren Sternpopulation, elliptischen Morphologien und sind typischerweise massereicher. Da Galaxien, die Mischungen dieser Eigenschaften aufweisen, unglaublich selten sind, müssen die Eigenschaften von Farbe, Sternpopulationen und Morphologien umfassend korreliert werden.

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Abbildung 1. Galaxien vom Spättyp (links) zeigen blaue Farben, junge Sterne und eine spiralförmige Morphologie. Galaxien vom frühen Typ (rechts) zeigen rote Farben, alte Sterne und elliptische Morphologien. Bilder von NASA/ESA/HST ESO.

Abbildung 2 zeigt ein Farb-Helligkeits-Diagramm, jedoch mit Galaxien anstelle von Sternen. Die beiden Populationen sind deutlich getrennt. Aber das sollte keine Überraschung sein. Farbe ist im Wesentlichen ein Tracer der Sternenpopulation, der direkt mit der Sternentstehungsrate zusammenhängt. Auf der anderen Seite folgt die absolute Helligkeit der Anzahl der Sterne oder ähnlich der gesamten Sternmasse. Dieser Zusammenhang wurde schließlich durch die Übersetzung der astronomischen Parameter Farbe und Größe in astrophysikalische Parameter der Sternentstehungsrate und Sternmasse leichter verständlich. In diesem späteren Parameterraum sitzen Galaxien des späten Typs mit ihrer hohen Sternentstehungsrate oben links und typischerweise massereichere Galaxien des frühen Typs unten und rechts.

Eines der wichtigsten Ergebnisse der letzten zwei Jahrzehnte ist, dass die Sternmasse bei sternbildenden Galaxien stark mit einer erhöhten Sternentstehungsrate korreliert. Diese Beziehung wird als sternbildende Hauptreihe bezeichnet. Seine Steigung ist nicht null, da die Sternmasse hauptsächlich durch Sternentstehung zunimmt. Darüber hinaus verhält sich die Hauptreihe zu früheren Zeiten im Universum anders und weist eine signifikante Streuung oberhalb und unterhalb ihrer Kammlinie auf, wie in Abbildung 2 gezeigt. Da diese Streuung der Sternentstehungsraten intrinsisch zu sein scheint, muss es einige geben zusätzliche Phänomene, die zu dieser beobachteten Variation beitragen.

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Abbildung 2. Das Farbmagnitudendiagramm für Galaxien (links) und die Sternentstehungsrate – Sternmassendiagramm (rechts). Galaxien des Spättyps gehören zur Populationsdarstellung in Blau, Galaxien des Frühtyps in Rot. Die sternbildende Hauptreihe ist durch die blaue gestrichelte Linie hervorgehoben. Angepasst von Baldry et al. (2004) und Bluck et al. (2016) bzw.

Die besondere Position einer einzelnen Galaxie relativ zur Hauptreihe sollte durch ihre jüngste Sternentstehungsgeschichte bestimmt werden. Eine Sternentstehungsgeschichte untersucht die Sternentstehungsrate als Funktion der Zeit und wurde typischerweise auf Zeitskalen von Milliarden Jahren als glatte Funktion behandelt. Wenn die jüngste Sternentstehung besonders stark ist, bewegt sich die Galaxie über die Hauptreihe und umgekehrt. Daher müssen wir uns die detaillierten Sternentstehungsraten, die auf Zeitskalen von Millionen Jahren aufgelöst wurden, genauer ansehen, um die Streuung der sternbildenden Hauptreihe zu untersuchen.

Über diese kurzen Zeiträume wird angenommen, dass die Sternentstehungsgeschichten sehr variabel sind. Dies liegt daran, dass Galaxien bei der Sternentstehung ihre Gasvorräte aufbrauchen. Akkretion aus der Umgebung kann die Gasversorgung auffüllen und somit die Sternentstehung vorantreiben. Die Energie aus Supernova-Explosionen und supermassiven Schwarzen Löchern kann jedoch die Sternentstehung durch Erwärmung des Gases über den Punkt hinaus verlangsamen, an dem es zu Sternen kollabieren oder das Gas vollständig ausstoßen kann. Solche Sternentstehungsgeschichten nennt man stochastischoder scheinbar zufälliges Verhalten aufgrund einer Kombination von Phänomenen, die Gasansammlung und Rückkopplungsereignisse umfassen können.

Die im heutigen Astrobite vorgestellten Caplar & Tacchella präsentieren den ersten Artikel einer Reihe, die ein einziges zugrundeliegendes Modell vorschlagen, um stochastische Sternentstehungsgeschichten zu generieren, um die Natur der intrinsischen Streuung in der Hauptsequenz der Sternentstehung aufzuklären.

Die Autoren schlagen vor, diese stochastischen Sternentstehungsgeschichten zu konstruieren, indem die relativen Beiträge verschiedener Frequenzen definiert werden, die verschiedenen physikalischen Phänomenen entsprechen, die über charakteristische Zeitskalen operieren. Wir können diese Konstruktion als Fourier-Transformation vom Frequenzbereich in den Zeitbereich verstehen, genau wie eine Fourier-Transformation. Einerseits wird die Sternentstehungsgeschichte über sehr kurze Zeitskalen stark variieren, wenn große Frequenzen einen starken Beitrag leisten. Andererseits wird die Beherrschung durch kleinere Frequenzen eine langsamer variierende Sternentstehungsgeschichte erzeugen.

Das von ihnen vorgeschlagene Modell ist eine spektrale Leistungsdichte oder PSD. Die PSD beschreibt die relative Bedeutung der großen und kleinen Frequenzen, und für diese Anwendung wird die allgemeine Form eines sogenannten 'gebrochenen Potenzgesetzes' gewählt, das mit einer flachen Steigung beginnt und dann bei einer charakteristischen Frequenz tau . bricht , fällt mit einer relativ steileren Steigung ab, bis sie eine Frequenz erreicht, jenseits derer kein Beitrag mehr vorhanden ist.

Die Beziehung zwischen der Sternentstehungsgeschichte und der PSD, die sie erzeugt, ist in Abbildung 3 dargestellt. Einzelne Versuchs-PSDs werden durch Hinzufügen von zusätzlichem Zufallsrauschen zu der von tau und a gegebenen analytischen PSD abgeleitet. Frequenzen unterhalb des Bruchs bei Tau haben ähnliche Beiträge zur Sternentstehungsgeschichte, und jenseits des Bruchs kann die Galaxie ihre Sternentstehungsrate schnell ändern. Wenn die Steigung a flach ist mit einer kleinen Bruchzeitskala, dann oszilliert die resultierende Sternentstehungsgeschichte schnell. Bei großen a-Werten (d. h. steilen Hängen) mit großen Bruchzeitskalen ist das Gegenteil der Fall, was zu langsamer variierenden Sternentstehungsraten führt.

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Abbildung 3. Die Entwicklung der Streuung um die Hauptsequenz (links) in Abhängigkeit von der Leistungsspektrumsdichte (rechts). Von oben nach unten ist ersichtlich, wie genau das Verhalten der Streuung mit der Zeit durch die relativen Beiträge von Ereignissen mit langer und kurzer Dauer bestimmt wird, wie durch die Leistungsspektrumsdichte mit Steigung a und Bruchzeitskala tau (rote vertikale Linie) beschrieben. Angepasst von Abbildung 2 des Papiers.

Der Schlüssel hier ist, dass die Breite der intrinsischen Streuung der Hauptreihenfolge die Amplituden der Sternentstehungsgeschichten einschränken sollte. Dies wiederum schränkt die PSD-Parameter ein und bietet Einblicke in die zugrunde liegenden Phänomene. Mit Daten von über 9000 Galaxien konnten die Autoren die Form der PSD einschränken, die die intrinsische Streuung der sternbildenden Hauptreihe am besten beschreibt!

Allerdings hängt die Ausbreitung oberhalb und unterhalb der Hauptreihe stark von der zeitlichen Auflösung der Sternentstehungsgeschichten ab. Eine schlechtere Auflösung führt zu einem Verschmieren der scharfen Spitzen, was zu einer glatteren Sternentstehungsgeschichte führt. Das Problem manifestiert sich auch bei der Beobachtung, da verschiedene Tracer der Sternentstehung unterschiedliche Zeitskalen untersuchen. Die Konstruktion einer Hauptreihe mit einem Tracer, der eine Vielzahl von Sterntypen untersucht, führt zu einer weniger stochastischen Sternentstehungsgeschichte und damit zu einer engeren Hauptreihe.

Trotz dieser Schwierigkeiten hat diese Studie den Grundstein für eine neue Forschungslinie gelegt, die Einblicke in den Kern der Galaxienentwicklung geben könnte. Die Autoren wollen dieses Modell weiterentwickeln, indem sie es im Kontext von Galaxiensimulationen untersuchen, und werden diese Ergebnisse in einem zukünftigen Paper beschreiben.


Zusammenhang zwischen absoluter UV-Größe und Sternentstehungsrate - Astronomie

3 wie von Local Starburst Galaxies kalibriert

Abstrakt

Wir verfeinern eine Technik, um die absorbtionskorrigierte ultraviolette (UV) Leuchtkraft von Starburst-Galaxien allein unter Verwendung von Rest-Frame-UV-Mengen zu messen und wenden sie auf Lyman-Limit-U-Ausfälle bei z . an

3 im Hubble Deep Field (HDF) gefunden. Das Verfahren basiert auf einer beobachteten Korrelation zwischen dem Verhältnis von Ferninfrarot (FIR) zu UV-Flüssen mit der spektralen Steigung β (einer UV-Farbe). Eine einfache Anpassung an diese Relation erlaubt die Berechnung des vom Staub absorbierten und zum FIR aufbereiteten UV-Flusses und damit die Bestimmung der staubfreien UV-Leuchtkraft. Spektren von International Ultraviolet Explorer und Infrarot-Astronomie-Satellitenflüsse lokaler Starbursts werden verwendet, um die Beziehung F FIR /F 1600 gegenüber β in Bezug auf A 1600 (die Staubabsorption bei 1600 Å) und die Transformation von photometrischer Breitbandfarbe zu β zu kalibrieren. Beide Kalibrierungen sind fast vollständig unabhängig von theoretischen Sternpopulationsmodellen. Wir zeigen, dass die jüngsten marginalen und Nicht-Erkennungen von HDF-U-Ausfällen bei Radio- und Submillimeterwellenlängen mit ihrer angenommenen Starburst-Natur und unserem berechneten A 1600 übereinstimmen. Dies gilt auch für neuere Beobachtungen des Verhältnisses des optischen Emissionslinienflusses zur UV-Flussdichte in den hellsten U-Ausfällen. Dieses letztere Verhältnis erweist sich als kein guter Indikator für die Staubextinktion. Bei U-Ausfällen korreliert die absolute Helligkeit M 1600,0 mit β: Hellere Galaxien sind röter, wie dies bei lokalen Starburst-Galaxien der Fall ist. Dies legt nahe, dass bei z . bereits eine Masse-Metallizitäts-Beziehung besteht

3. Die absorbtionskorrigierte UV-Leuchtkraftfunktion von U-Ausfällen reicht bis M 1600,0

-24 AB mag, entsprechend einer Sternentstehungsrate

200 Mscr solar yr -1 (H 0 =50 km s -1 Mpc -3 und q 0 =0.5 werden durchgängig angenommen). Die absorbtionskorrigierte UV-Leuchtdichte bei z

3 ist 1600,0 > = 1,4 × 10 27 ergs –1 Hz –1 Mpc –1 . Es ist immer noch eine untere Grenze, da keine Vollständigkeitskorrekturen vorgenommen wurden und nur Galaxien mit A 1600 <

3,6 mag sind im UV blau genug, um als U-Aussetzer selektiert zu werden. Der leuchtkraftgewichtete mittlere Staubabsorptionsfaktor unserer Probe beträgt 5,4 +/- 0,9 bei 1600 Å.

Basierend auf Beobachtungen mit dem NASA/ESA Hubble-Weltraumteleskop, die am Space Telescope Science Institute, das von der Association of Universities for Research in Astronomy, Inc. betrieben wird, unter dem NASA-Vertrag NAS 5-26555 erhalten wurden.


Maskengalaxie: Morphologische Segmentierung von Galaxien

H. Farias, . M. Solar , in Astronomie und Informatik , 2020

1. Einleitung

Die Galaxienmorphologie ist wohl der wichtigste Indikator für die physikalischen Prozesse, die die Entwicklung von Galaxien vorantreiben. Daher ist die morphologische Klassifizierung von Galaxien für das Verständnis der Entstehung und Entwicklung von Galaxien im Universum unerlässlich. Die Grundlagen der morphologischen Klassifikation wurden von Hubble (1926) als rein deskriptives System vorgeschlagen. Traditionell erfolgt die Klassifikation entweder visuell durch Experten oder durch die automatisierte Extraktion von Merkmalen, dh die Messung von Proxies wie Konzentrationsindex, Oberflächenhelligkeitsprofil, Farbe etc., die mit unterschiedlichen morphologischen Merkmalen korrelieren (z. B. Conselice, 2003). Beide Methoden haben jedoch Vor- und Nachteile. Experten können beispielsweise Strukturen und Formen mit hoher Genauigkeit erkennen, aber nur eine sehr begrenzte Datenmenge inspizieren. Auf der anderen Seite können Funktionen massiv von Computern erhalten werden, aber die Ergebnisse sind nicht immer zufriedenstellend. Dennoch haben das Aufkommen der Charged Coupled Devices (CCDs) und die Zunahme der Rechenleistung den Einsatz von Rechentechniken für die Analyse astronomischer Daten vorangetrieben. Seit über zwei Jahrzehnten beruht die Identifizierung und Segmentierung einzelner und ausgedehnter Quellen in astronomischen Bildern auf halbautomatischer Software, hauptsächlich SExtractor (Bertin und Arnouts, 1996). Die Vorteile dieses Ansatzes sind die Fähigkeit, ausgedehnte Quellen (normalerweise Galaxien) in großen Datenmengen zu klassifizieren, obwohl die Gefahr besteht, morphologische Proxies zu verwenden, die nicht unbedingt mit morphologischen Typen korrelieren.

Jüngste Fortschritte in den Bereichen Machine Learning und Computer Vision haben zufriedenstellende Ergebnisse für die Identifizierung und automatisierte Klassifizierung von astronomischen Objekten in Bildern gezeigt (für eine Zusammenfassung siehe Baron, 2019). Unter den verschiedenen Arten von Daten, die in der Astronomie generiert werden, sind großflächige Vermessungen besonders nützlich für die Anwendung und das Testen solcher Modelle des maschinellen Lernens, unter anderem weil die durch eine Vermessung erzeugten Beobachtungen eine gewisse Homogenität in ihren Eigenschaften und in den technischen Konfigurationen von die Instrumente, aus denen sie erzeugt wurden. Einige gute Beispiele hierfür sind der Sloan Digital Sky Survey (SDSS im Folgenden York et al., 2000) und die Gaia-Mission (Brown et al., 2016).

In diesem Jahrzehnt wird eine Reihe von astronomischen Megaprojekten in Betrieb genommen, die komplexe Daten produzieren, deren Dimensionalität und Volumen jede gegenwärtige Größenordnung übersteigen. Dies erfordert die Anwendung einer neuen Generation von Modellen für maschinelles Lernen, die robuster und schneller sind als die derzeit verwendeten. Zu diesen Projekten gehören das bodengestützte Vera C. Rubin Telescope und seine Vermessung (LSST, Ivezic et al., 2011), weltraumgestützte Observatorien wie das Wide Field Infrared Survey Telescope (WFIRST, Spergel et al., 2015) und James Webb Weltraumteleskop (JWST, Gardner et al., 2006). Das LSST generiert etwa 36 Terabyte (TB) an Daten pro Nacht, und die Daten haben eine sequentielle Beziehung zwischen Bildern aus erweiterten und Punktquellen. Dies erfordert die Anwendung von Modellen, die auch sequentielle Beziehungen in ihre Architektur einbeziehen. Auch die Geschwindigkeit der Klassifizierung ist relevant, da der LSST-Datenstrom alle 15 s ein 15-GB-Image liefert. Die Anforderung ist noch strenger, wenn man bedenkt, dass eines der wissenschaftlichen Ziele des LSST darin besteht, Alarme für Transienten in weniger als 1 Minute nach dem Schließen des Verschlusses zu generieren. Es wird erwartet, dass das LSST jede Nacht 10.000.000 Alarme generiert, daher ist eine schnelle Klassifizierung ein Merkmal, das in den neuen vorgeschlagenen Modellen berücksichtigt werden muss.

Bei der Eingrenzung des Problems auf die morphologische Klassifikation ausgedehnter Quellen, wie beispielsweise Galaxien, haben die Ansätze die herausragendsten Ergebnisse gezeigt, die auf den neuesten Fortschritten in den Computer-Vision-Techniken basieren. Die Architektur dieser Netzwerke basiert auf der Behandlung astronomischer Bilder als Dreikanal-(RGB)-Bilder, auch wenn die Mehrbanddaten der Vermessungen komplexer und reichhaltiger sein können. Darüber hinaus befassen sich aktuelle Modelle in der Regel nur mit der Klassifizierung, indem sie angeben, zu welcher Kategorie eine bestimmte astronomische Quelle gehört. Schließlich können die fortschrittlichsten Modelle eine Galaxie identifizieren und lokalisieren, indem sie einen Begrenzungsrahmen über die astronomische Quelle integrieren (z. B. González et al., 2018 ), aber es ist nicht möglich anzugeben, ob ein bestimmtes Pixel zu der identifizierten Quelle gehört oder nicht dh das Niveau der Quellensegmentierung wird nicht erreicht.

Unser Vorschlag zielt darauf ab, eine einzigartige Pipeline zur Klassifizierung, Lokalisierung und Segmentierung von Galaxien entsprechend ihrer Morphologie zu implementieren. Diese Pipeline basiert auf einem Mask R-CNN-Netzwerk (He et al., 2017), das es ermöglicht, eine Segmentierung auf Pixelebene eines bereits klassifizierten und auch durch das Modell lokalisierten Objekts zu integrieren. Das vorgeschlagene Modell basiert auf der Tatsache, dass keine Farbanpassung der Datensatzbilder erforderlich ist. Dieser Beitrag ist wie folgt aufgebaut: Wir stellen die Erstellung des Datensatzes anhand von Bildern des SDSS, der Labels Galaxy Zoo 1 (Lintott et al., 2008, 2011) und Galaxy Zoo 2 (Willett et al., 2013) vor im Abschnitt 2. Anschließend führen wir in Abschnitt 3 die Definition der Deep-Learning-Architektur ein. In Abschnitt 4 zeigen wir eine detaillierte Analyse der Lernstrategie basierend auf Lerntransfer, differenziellen Lernraten und Datenerweiterung. Die allgemeinen Ergebnisse werden in Abschnitt 5 vorgestellt und schließlich werden der Beitrag dieser Arbeit und zukünftige Schritte in Abschnitt 6 behandelt.


NGC 7319

870 km-1) aus einer gruppenweiten Stoßwelle in Stephans Quintett. Diese Beobachtungen des Spitzer-Weltraumteleskops zeigen Emissionslinien von molekularem Wasserstoff und sonst wenig. Dies ist das erste Mal, dass ein möglichst reines H2-Linienspektrum in einem extragalaktischen Objekt beobachtet wurde. Zusammen mit dem Fehlen von PAH-Staubmerkmalen und sehr schwach angeregten ionisierten Gas-Tracern ähneln die Spektren geschocktem Gas, das in Überresten galaktischer Supernovae zu sehen ist, jedoch in großem Maßstab. Die molekulare Emission erstreckt sich über 24 kpc entlang der Röntgenstrahlen emittierenden Stoßfront, hat jedoch die 10-fache Oberflächenleuchtkraft als weiche Röntgenstrahlen und etwa ein Drittel der Oberflächenleuchtkraft des IR-Kontinuums. Wir vermuten, dass die starke H2-Emission durch die Stoßwelle erzeugt wird, die verursacht wird, wenn eine Hochgeschwindigkeits-Eindringgalaxie mit Gasfilamenten in der Galaxiengruppe kollidiert. Unsere Beobachtungen deuten auf eine enge Verbindung zwischen Stoßwellen auf Galaxienskala und starken breiten H2-Emissionslinien hin, wie sie in den Spektren ultraluminöser Infrarotgalaxien zu sehen sind, wo Hochgeschwindigkeitskollisionen zwischen Galaxienscheiben üblich sind.

100 kpc) und zeigt eine schleifenartige Struktur, einschließlich des optischen Schweifs, der kürzlich in Hα entdeckten extragalaktischen H II-Regionen und anderer zum ersten Mal entdeckter UV-Emissionsregionen. Die UV- und optischen Farben des ``alten Schweifs'' stimmen mit einer einzigen Sternenpopulation im Alter von t

=108,5 +/- 0,4 Jahre Die mit NGC 7318b verbundene UV-Emission findet sich in einem sehr großen (

80 kpc) Platte, mit einer Netto-SFR von 3,37+/-0,25 Msolar yr-1. Mehrere große UV-Emissionsbereiche sind 30-40 kpc vom Kern von NGC 7318b entfernt. Obwohl sowohl NGC 7319 als auch NGC 7318b eine besondere UV-Morphologie aufweisen, stimmt ihr SFR mit dem normaler Sbc-Galaxien überein, was darauf hinweist, dass die Stärke der Sternentstehungsaktivität nicht durch Wechselwirkungen verstärkt wird.

900 km s-1) zwischen der Eindringlingsgalaxie NGC 7318b (v=5700 km s-1) und dem IGM (v=6600 kms-1). Wir fanden heraus, dass der Radiokamm einen steilen nichtthermischen Spektralindex (α=0.93+/-0.13) und einen extrem niedrigen FIR-zu-Radio-Ratio-Index (q=1000 kms-1) aufweist und dass in einigen Fällen mehr als zwei Geschwindigkeitssysteme entlang derselben Sichtlinie erfasst werden, liefern weitere Hinweise auf eine anhaltende Kollision entlang des Kamms. Der IGM StarburstSQ-A hat einen Radiospektralindex α=0.8+/-0.3 und einen FIR-to-Radioratio Index q=2.0+/-0.4, die denen von Sternentstehungsregionen entsprechen. Die optischen Spektren von zwei Quellen in diesem Region, M1 (v=6600 km-1) und M2 (v=6000 km s-1), weisen typische Lineratios von H II-Regionen auf. Sowohl M1 als auch M2 haben eine etwas höhere Metallizität als der Sonnenwert. Die anhand der vom Aussterben korrigierten Hα-Leuchtkraft von SQ-A geschätzte Sternentstehungsrate beträgt 1,45 Msolar yr-1, wovon 1,25 Msolaryr-1 auf die v=6600 km s-1 Komponente und 0,20 Msolar yr-1 auf die v =6000 km s-1component. Das National Radio Astronomy Observatory ist eine Einrichtung der NationalScience Foundation, die im Rahmen einer Kooperationsvereinbarung von AssociatedUniversities, Inc. betrieben wird.

3 bis 10 Mio. Die extrem blauen V-I (F606W-F814W) Farben der Sternhaufen im Schweif von UGC 10214 können nur erklärt werden, wenn starke Emissionslinien mit einer jungen Sternpopulation eingeschlossen sind. Dies wurde durch unsere Keck-Spektroskopie einiger dieser hellblauen Sternknoten bestätigt. The mostluminous and largest of these blue knots has an absolute magnitude ofMV=-14.45, with a half-light radius of 161 pc, and if it is asingle star cluster, it would qualify as a super star cluster (SSC).Alternatively, it could be a superposition of multiple scaled OBassociations or clusters. With an estimated age of

4-5 Myr, its derivedmass is less than 1.3×106Msolar. Thus, theyoung stellar knot is unbound and will not evolve into a normal globularcluster. The bright blue clusters and associations are much younger thanthe dynamical age of the tail, providing strong evidence that starformation occurs in the tail long after it was ejected. UGC 10214provides a nearby example of processes that contributed to the formationof halos and intracluster media in the distant and younger universe.

1041 ergss-1). This supports the hypothesis that the NGC 4410 group isin the process of evolving via mergers from a spiral-dominated group(which typically has no X-ray-emitting intragroup gas) to anelliptical-dominated group (which often has a substantial intragroupmedium).

40 kpc if at 85 Mpc) isresolved into a narrow NS feature embedded in more extended diffuseemission (Dge3 '). The NS structure is somewhat clumpy, more sharplybounded on the W side and prominent only in the soft band (energiesbelow

2 keV). Its observational properties are best explained as ashock produced by a high velocity encounter between NGC 7318b, a ``newintruder'', and the intergalactic medium in SQ. The shock conditionsnear the high speed intruder suggest that a bow shock is propagatinginto a pre-existing H I cloud and heating the gas to a temperature of0.5 keV. The low temperature in the shock is a problem unless wepostulate an oblique shock. One member, NGC 7319, hosts a Seyfert 2nucleus, with an intrinsic luminosity LX= 1043 ergs-1, embedded in a region of more diffuse emission with 10''radius extent. The nuclear spectrum can be modeled with a stronglyabsorbed power-law typical of this class of sources. Several additionalcompact sources are detected including three in foreground NGC 7320.Some of these sources are very luminous and could be related to theultraluminous X-ray sources found in nearby galaxies.

100pc andabsolute B -band magnitudes in the range and lower limits for thecentral surface brightness , and so appear to constitute a newpopulation of ultracompact dwarf galaxies (UCDs). Such compact dwarfswere predicted to form from the amalgamation of stellar superclusters(by Kroupa) , which are rich aggregates of young massive star clusters(YMCs) that can form in collisions between gas-rich galaxies. Here wepresent the evolution of superclusters in a tidal field. The YMCs mergeon a few supercluster crossing times. Superclusters that are initiallyas concentrated and massive as knot S in the interacting Antennaegalaxies evolve to merger objects that are long-lived and showproperties comparable to the newly discovered UCDs. Less massivesuperclusters resembling knot 430 in the Antennae may evolve to ωCen-type systems. Low-concentration superclusters are disrupted by thetidal field, dispersing their surviving star clusters while theremaining merger objects rapidly evolve into the region populated bylow-mass Milky Way dSph satellites.

26.7 mag arcsec-2 (at more than a 3 σlevel), so there is no direct evidence up to this limiting magnitude ofa relation between the peculiar kinematical structure found in NGC 7331and an ongoing or past interaction between this galaxy and NGC 7320. TheHα emission at high velocity (6000-7000 km s-1) isdistributed in a diffuse structure running north-south between NGC 7319and NGC 7318B and in some other more concentrated features. Some ofthese are located in the tidal tails produced by the interaction betweenthe galaxies of the group. With the Hα images we have made atwo-dimensional velocity map that helps to identify the origin of eachstructure detected. This map does not show features at intermediatevelocities between the high- and low-redshift members of the group. Thisis in agreement with the standard scenario in which the apparentproximity of NGC 7320 to the rest of the galaxies of the Quintet ismerely a projection effect. The only point that is unclear in thisinterpretation is an Hα filament that is seen extending throughoutNGC 7320 with velocity at 6500 km s-1 instead of the 800 kms-1 expected for this galaxy. Accepted in final form 20002July 12.


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Relation between absolute magnitude of UV and star formation rate - Astronomy

If we have fluxes or magnitudes at various wavelengths, and redshifts or other distance measures, one may examine group properties of large numbers of galaxies to look for features that can tell about galaxy formation or evolution, as well as being essential to understanding the present-epoch population of galaxies. One might look at

Observational selection effects must first be understood when they cannot be eradicated. The foremost example is Malmquist bias, the fact that in a typical flux-limited sample we see only atypically bright objects at larger distances. This is a major fact of life in extragalactic astronomy as Trimble (1996, PASP 108, 1073) points out, "Any large gathering of observational cosmologists today will include at least one person who thinks that someone else in the room does not understand the Malmquist effect". To allow for this effect, we need to know or guess the luminosity function (LF). As a simple example, take a class of objects with a uniform spatial distribution and a Gaussian LF extreme values only occur within large volumes and thus at large distances, and the detection threshold (slanting line in the picture, where we detect only objects above it) means that the mean luminosity of the sample grows with distance even if the population does not change at all. The situation will look like this:

For real galaxies the situation is even worse, because the LF is very steep and very deep this is why we don't know much about the population of dwarf galaxies. It is always safe (but seldom possible) to search much deeper than you might need to - otherwise elaborate statistical manipulations, such as survival analysis, will be needed to reconstruct the true properties of the sample distribution. Clusters of galaxies are popular for studies of the luminosity function for the same reason that star clusters are - distance-dependent effects are usually insignificant within a single cluster, so that the galaxy population in the cluster may be evaluated free of Malmquist bias. However, using clusters at a range of distances suffers not only from the Malmquist bias, but from the Scott effect - the fact that to be recognized as such at great distances, clusters become less and less typical in population. Note also all the selection effects mentioned at the outset of the course - surface brightness and compactness limits - mean that some kinds of galaxies are barely represented in existing catalogs. These selection effects are especially damaging for distance-scale problems.


Statistics with Hubble type

The number of galaxies of various Hubble types in a magnitude-limited sample is typified by these numbers from the RSA catalog:

Ordinary Barred
E+E/S0 173 SB0+SB0/Sba 48
S0+S0/a 142 SBa+SBab 42
Sa+Sab 123 SBb+SBbc 96
Sb+Sbc 187 SBc 77
Sc 293 SBcd+SBd 8
Scd+Sd 26 SBm+IBm 9
Sm+Im 13 . .
S 16 . .
Besondere 18 . .
Totals 991 . 285

Types Sd,Sm are underrepresented in this flux-limited compilation because they are intrinsically fainter than the earlier spiral classes Sa-Sc. Some ellipticals (the sequence continuing into dwarfs) have similar problems. Only the types S0-Sc are probably fairly represented - these are giant galaxies and can be seen at large distances. If we regard Hubble type as mapping a continuous structural variable, the number of galaxies tells us about the bin widths of the Hubble classes in this variable.

Correlations with Hubble type may be examined in detail by using de Vaucouleurs' type index T, assigned as follows:

Type E E/S0 S0 Sa Sb Sc Sd Im
T -4 -2 0 1 3 5 7 10

A further luminosity-class index L (ranging 1-5) is defined for spirals and irregulars. The joint distribution of these for galaxies in the RC2 is given by de Vaucouleurs 1977 (Evolution of Galaxies and Stellar Populations, p. 43). Many useful quantities correlate with T, as shown in his Fig. 2.

Later-type galaxies are fainter in the mean - the scatter is quite large. Note that corrections for internal extinction needed to be made. As well as total optical luminosity and H I content, optical spectra and therefore color indices that relate to SFR history change with Hubble type. Some well-known examples are the UBV system indices U-B,B-V. These three passbands are centered near 3500, 4300, and 5800 Angstroms with passband widths 600-1400 Angstroms. Fig. 6 from de Vaucouleurs 1977 shows their variation (integrated across the whole galaxy) with T.

Early types E/S0 have red colors, as expected for systems with very low SFR. Later types have bluer colors, indicating a larger relative rate of recent star formation. This test alone does not tell whether this is due only to bulge/disk variations, chemical abundance effects or a real difference in the disk histories (I recall a very probing conversation with Sandy Faber about this, as a lowly grad student). We may regard this as a very low-spectral-resolution kind of spectral synthesis. The color-type relation is shown in this figure from Roberts and Haynes (1994 ARA&A 32, 115, reproduced from the ADS). That review also summarizes the evidence for changes in chemical abundance, dynamical mass, and H I content along the Hubble sequence.

It has long been known that the colors of E/S0 galaxies form a very well-defined sequence (the red sequence), reddening for brighter galaxies due to metallicity. It took the large uniform data set from the SDSS, augmented by GALEX, to show that star-forming galaxies have a set of colors which is surprisingly well defined in its own right, the blue sequence or blue cloud there is a genuine minimum between the two populations (the green valley). This is shown in a color-derived mass plot (courtesy of Kevin Schawinski) from SDSS data:

The color bimodality is similar to the morphologcal dichotomy (E/S0 versus spiral/irregular), but not identical. There exist populations of blue early-type galaxies and red spirals, with blue ellipticals most numerous in low-density environments and red spirals just outside the densest regions (Bamford et al. 2009 MNRAS 339, 1324). The "green valley" is too sparse for many red galaxies to become blue by adding starbursts it is potentially very important that these galaxies in transition have the highest probability of hosting AGN.

An important description of the distribution and occurrence of galaxies is the luminosity function &Phi : &Phi(L) dL is the number of galaxies in the interval L +/- dL/2 per unit volume. This may be defined for optical luminosity, radio power, far-IR power, . One always has the hope that this function is fundamental in telling how galaxy masses are distributed that is, that all kinds of galaxies have about the same visible to invisible mass ratio. The determination of &Phi over a wide luminosity range is complicated by Malmquist bias, and the need to reduce all measurements to a common emitted-wavelength frame - this is a special problem for QSOs and very luminous galaxies, for which we must look to significant redshifts to see any of the brightest examples. The luminosity function may be determined, in principle, very simply for objects in luminosity bin ich, the luminosity function is simply

where Vich is the volume within which each object could have been detected, and the sum runs over all objects in bin ich. All the selection effects fall into determining Vich for a given threshold condition, which may be nontrivial. Actually, it always seems to be nontrivial. An important application of Vichis the Schmidt V/Vich test, which can show whether the sample is complete or at least uniform, and can show the presence of some kinds of evolution with cosmic time when applied over a large redshift range. If the objects are uniformly distributed within the survey volume, the sample mean of the statistic V/Vich, wo V is the volume of a sphere centered here and with the object at its surface, will be 1/2. [For cosmological applications one must worry about whether this is the right prescription for the volume of the sphere, integrating volume elements to the distance in question.] A value smaller than this implies that there are more objects close to us, which for galaxies normally means that the sample is more incomplete at large distances than we initially assumed. A mean value greater than 1/2 almost always implies cosmological evolution, as for QSOs. The fact that gamma-ray bursts show a value significantly smaller than 1/2 even for the most complete flux samples is one of their major puzzles.

From the magnitude-limited RSA catalog, the redshift distribution of catalog entries is shown here (less a single object at 9875 km/s).

From the wide range of cz we see that the volumes sampled at various luminosities differ by factors of order 10 6 . Thus careful allowances for sample properties is crucial to measuring the LF. This is clear when comparing the distribution of apparent and absolute magnitude shown in the figures below (again from the RSA, skipping three naked-eye members of the Local Group):

To derive the proper relative numbers, one must correct for the different volumes within which each object would appear in the catalog. This apparent distribution declines fainter than absolute blue magnitude -21.5, while the space density continues to increase greatly to fainter absolute magnitudes.

An important analytic approximation to the overall galaxy luminosity function is the Schechter (1976, ApJ 203, 297) form &Phi (L) dL = &phi* (L/L*) &alpha e -(L/L*) (dL/L*) where &phi * (L/L*) is the normalizing factor, set by the number of galaxies per Mpc 3 , L* is a characteristic luminosity, and &alpha is an asymptotic slope to be fit a value around -5/4 usually agrees with the data. The plot (from Schechter's paper, reproduced by permission of the AAS) shows the fit to the mean of galaxy counts in 13 clusters.

L* appears to be constant among various clusters, and maybe even for non-cluster galaxies, at a given cosmic epoch, so that one may read references to "an L* galaxy". This is sometimes taken as a characteristic scale for galaxy formation. The brightest cD galaxies may require some additional process they may violate the LF shape in that there should be virtually no galaxies so luminous in the observable Universe if the Schechter function held absolutely.

Different kinds of galaxies have different LF shapes and normlizations this explains why Hubble thought of the LF as approximately Gaussian, from studies of (giant) spirals, while Zwicky counted everything, dissented vigorously and as usual correctly, and found a divergence at faint magnitudes. Zwicky distinguished dwarf, pygmy, and gnome galaxies (see his idiosyncratic book Morphological Astronomy). The LF must converge somewhere to avoid Olbers' paradox. The LF is simple only for dwarfs the various types are distributed in Virgo as follows, from Fig. 1 of Binggeli, Sandage, and Tammann 1988 (Ann. Rev. 26, 509 - an excellent reference for the whole topic, figure reproduced from the ADS).

The differences may be clues to how different galaxy types form - in some biassing schemes, for example, ellipticals need stronger peaks than disks. On the other hand, if merging is important, this may tell us about the history of mergers rather than galaxy formation. It does seem to be quite consistent in shape among clusters of galaxies, so that it tells something basic and general about how galaxies have developed.

Similar clues are hidden in some of the basic correlations among global galaxy properties involving dynamics - the Tully-Fisher and Faber-Jackson relations. The Tully-Fisher relation, often employed as a distance indicator for spirals, is a tight relation between galaxy absolute magnitude and velocity scale of the disk (for example, at the 20% - of - peak level in an integrated H I profile, with appropriate inclination corrections). There are broad theoretical reasons why such a relation might hold, but no deep understanding at this point. The Faber-Jackson relation was also found empirically, from the fact that elliptical-galaxy luminosity and central velocity dispersion &sigma are related approximately as L

&sigma 4 . A generalization, the fundamental plane, was found by noting that scatter about the F-J relation is correlated with metallicity (usually through a simple index of Mg absorption), although it turned out that this may not be the most basic parametrization. Not only is the fundamental plane a useful distance and environment probe, but it sets strong constraints on dynamical evolution any transformations of galaxies must leave them very close to this plane. Since (in log space) the fundamental plane ist, as far as we can tell, a plane, there are transformations of variables which correspond to orthogonal variables imbedded in it Burstein and coworkers have explored the interpretation of these so-called &kappa parameters.

Basics of the "fundamental plane" may be found in the review by Kormendy and Djorgovski (1989, ARA&A 27, 235). Their Figure 2 (reproduced from the ADS) compares the observed Faber-Jackson relation (upper left) to more exact projections of the galaxy distribution in the volume of radius, surface brightness, and velocity dispersion.

In the observable parameters, R

&sigma 1.4 +/- 0.15 I -0.9 +/- 0.1 where R is an effective or core (but not isophotal) radius, &sigma is the velocity dispersion (one-dimensional, in the line of sight), and I is an averaged intensity (commonly the mean within the effective radius). Some of the earlier relations, such as L

&sigma 4/3 for diameter to reach a particular mean surface brightness, are projections of this plane along different observable axes. One mapping of particular theoretical interest (in which galaxies are widely spread) is the &sigma - &mu plane, corresponding roughly to the density - cooling rate prescription needed to describe a galaxy's initial collapse. The virial theorem suggests a relation of about the FP form, with departures of the scaling exponents from 2 and 1 coming about if there is systematic variation in the (M/L) ratio with luminosity or other global parameters. The narrowness of the fundamental plane tells us that evolution by merging, if it is significant for ellipticals, must carry galaxies along but not across the plane. There are simulations suggesting that the FP parameters are indeed preserved during (some kinds of) merging. Recent work indicates the the fundamental plane shifts at least in luminosity with redshift, as expected for a broad class of galaxy-evolution schemes.


M 101 (Pinwheel Galaxy)

-0.6) one, in substantial agreement with thetheoretical metallicity effect suggested by synthetic Globular Clusterpopulations with constant age and mass function. Moving outside theMilky Way, we show that the peak magnitude of the MP clusters in M31appears to be consistent with that of Galactic clusters with similarmetallicity, once the same MV(RR)-[Fe/H] relation is used fordistance determination. As for the GCLFs in other external galaxies,using Surface Brightness Fluctuations (SBF) measurements we giveevidence that the luminosity functions of the blue (MP) GlobularClusters peak at the same luminosity within

0.2mag, whereas for the red(MR) samples the agreement is within

0.5mag even accounting for thetheoretical metallicity correction expected for clusters with similarages and mass distributions. Then, using the SBF absolute magnitudesprovided by a Cepheid distance scale calibrated on a fiducial distanceto Large Magellanic Cloud (LMC), we show that the MV(TO)value of the MP clusters in external galaxies is in excellent agreementwith the value of both Galactic and M31 ones, as inferred by an RR Lyraedistance scale referenced to the same LMC fiducial distance. Eventually,adopting μ0(LMC) = 18.50mag, we derive that the luminosityfunction of MP clusters in the Milky Way, M31, and external galaxiespeak at MV(TO) =-7.66 +/- 0.11, - 7.65 +/- 0.19 and -7.67 +/-0.23mag, respectively. This would suggest a value of -7.66 +/- 0.09mag(weighted mean), with any modification of the LMC distance modulusproducing a similar variation of the GCLF peak luminosity.

10-4. Therefore, ifthe minimum energy estimate is applicable, magnetic fields in starburstsare dynamically weak compared to gravity, in contrast to normalstar-forming spiral galaxies. We argue, however, that rapid cooling ofrelativistic electrons in starbursts invalidates the minimum energyestimate. We assess a number of independent constraints on the magneticfield strength in starburst galaxies. In particular, we argue that theexistence of the FIR-radio correlation implies that the synchrotroncooling timescale for cosmic-ray electrons is much shorter than theirescape time from the galactic disk this in turn implies that the truemagnetic field in starbursts is significantly larger thanBmin. The strongest argument against such large fields isthat one might expect starbursts to have steep radio spectra indicativeof strong synchrotron cooling, which is not observed. However, we showthat ionization and bremsstrahlung losses can flatten the nonthermalspectra of starburst galaxies even in the presence of rapid cooling,providing much better agreement with observed spectra. We furtherdemonstrate that ionization and bremsstrahlung losses are likely to beimportant in shaping the radio spectra of most starbursts at GHzfrequencies, thereby preserving the linearity of the FIR-radiocorrelation. We thus conclude that magnetic fields in starbursts aresignificantly larger than Bmin. We highlight severalobservations that can test this conclusion.

7 Msolar thus, thesesources are most likely high-mass X-ray binaries.

2.3 Galaxies: Galaxy Formation Feedback Signatures in the Intergalactic Medium
We present a comparative study of galaxies and intergalactic gas towardthe z=2.73 quasar HS 1700+6416, to explore the effects of galaxyformation feedback on the IGM. Our observations and ionizationsimulations indicate that the volume within 100-200h-171 physical kpc of high-redshift galaxies ispopulated by very small (ΔL

1/10-1/3Zsolar) absorption-line regions. These systems often containshock-heated gas seen in O VI and may exhibit [Si/C] abundanceenhancements suggestive of preferential enrichment by Type IIsupernovae. We argue that the absorber geometries resemble thin sheetsor bubbles and that their unusual physical properties can be explainedusing a simple model of radiatively efficient shocks plowing throughmoderately overdense intergalactic filaments. The high metallicitiessuggest that these shocks are being expelled from, rather than fallinginto, star-forming galaxies. There is a drop-off in the intergalacticgas density at galaxy impact parameters of >

1comoving Mpc) that may represent boundaries of the gas structures wheregalaxies reside. The heavy-element enhancement near galaxies coverssmaller distances: at galactocentric radii between 100 and 200h-171 kpc the observed abundances blend into thegeneral metallicity field of the IGM. Our results suggest that eithersupernova-driven winds or dynamical stripping of interstellar gas altersthe IGM near massive galaxies, even at R>

100 kpc. However, only afew percent of the total mass in the Lyα forest is encompassed bythis active feedback at z

2.5. The effects could be more widespread ifthe more numerous metal-poor C IV systems at impact parameters >

200h-171 kpc are the tepid remnants of very powerfullate-time winds. However, based on present observations it is not clearthat this scenario is to be favored over one involving preenrichment bysmaller galaxies at z>

6.Includes observations made at the W. M. Keck Observatory, which isoperated as a scientific partnership between the California Institute ofTechnology and the University of California it was made possible by thegenerous support of the W. M. Keck Foundation.