2021 Fiscal Year Annual Research Report
銀河団形成領域の高分解能計算と広視野・高分解能観測で解き明かす銀河と銀河団の進化
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19H01931
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
岡本 崇 北海道大学, 理学研究院, 教授 (50541893)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
諸隈 佳菜 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 特別研究員 (70649467)
児玉 忠恭 東北大学, 理学研究科, 教授 (80343101)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 銀河形成 / 星間物質 / 星形成 / 超新星爆発 / 数値シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
銀河形成において最も重要なプロセスである超新星爆発の影響を、銀河形成シミュレーションに適切に取り入れる方法の開発に取り組んだ。その結果、従来の方法では星粒子の周囲のガスの運動を考慮せずに運動量を与えていたため、周囲のガスに運動エネルギーを与えすぎることを示し、ガスと星の相対運動を考慮した実装を行った。さらに、このような実装のもとでも、一つの流体要素が複数の星粒子から同時に運動量を与えられると、運動量がベクトル量であるため、各星粒子から与えられた運動エネルギーの合計よりもはるかに大きな運動エネルギーを獲得することが明らかになった。そのため、与えられた運動エネルギーの合計を超えないように運動量を補正する方法を開発し、シミュレーションコードに実装した。その結果、シミュレーションでは数値分解能によらずに物理的な解が得られるようになった。
また、ダークマターの作る宇宙の構造は、ボイド、シート、フィラメント、ノットの4つに分類できるが、連続的な分布をしているわけではない銀河の分布からその銀河がダークマターのどの構造上に存在しているのかを観測的には難しい。そこで、銀河形成シミュレーションを用いて、それぞれの銀河が存在しているダークマターの構造と周囲の銀河の分布を機械学習を用いて関連付け、銀河分布の観測データから、それぞれの銀河がダークマターの作るどの構造に属しているかを判定する方法を開発した。
さらに、現在の標準的なダークマター候補であるコールドダークマターと異なり、ダークマター同士の重力以外の相互作用が許される self-interacting dark matter (SIDM) のシミュレーションを行い、SIDM のもとでのダークマターハローとサブハローの進化を重力熱力学を用いてモデル化し、解析的な取り扱いを可能にした。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(14 results)
