研究目的
星系的恒星质量是通过先前恒星形成和并合过程聚集起来的质量的指标。各种观测和模拟发现,恒星质量与星系的基本属性(如恒星形成率、年龄、金属丰度和大?。┫喙?。这些事实表明,恒星质量在理解早期宇宙中星系的形成和演化方面起着关键作用,而这些问题至今仍是天文学中的重大未解之谜。
研究成果
该研究展示了红移z~6–9的低质量 dropout 星系的恒星种群,其恒星质量下限延伸至M*~10^6 M⊙。恒星质量函数(GSMF)与先前研究结果一致,可探测至M*~10^6 M⊙。恒星质量密度(GSMD)显示从z~9到z~6–7期间演化极其缓慢。研究识别出四个具有低恒星质量和致密形态的天体作为星团候选体,其中部分可能与现今的球状星团(GCs)存在关联。
研究不足
由于观测深度不足导致高红移低质量星系样本匮乏,高红移星系质量函数(GSMF)的低质量端约束较弱。在推导M*–MUV关系时未考虑最佳拟合参数μ的不确定性。
1:实验设计与方法选择:
本研究利用哈勃前沿场(HFF)项目的深度光学/近红外图像,结合地面望远镜和斯皮策望远镜的深度图像以及引力透镜放大效应。采用BEAGLE工具进行光谱能量分布(SED)建模,整合了恒星种群合成模型与光电离模型。
2:样本选择与数据来源:
样本包含HFF数据中z~6–9红移范围内识别的453个 dropout星系。测光数据来自哈勃太空望远镜(HST)、甚大望远镜(VLT)、凯克望远镜(Keck)和斯皮策望远镜(Spitzer)。
3:实验设备与材料清单:
使用HST的广域相机3(WFC3/IR)、先进巡天相机(ACS)、VLT/HAWK-I、凯克I/MOSFIRE以及斯皮策的红外阵列相机(IRAC)。
4:实验流程与操作步骤:
对dropout星系进行测光分析并应用孔径校正,通过叠加分析生成高信噪比图像,使用BEAGLE工具进行SED拟合。
5:数据分析方法:
采用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法进行SED拟合,用Schechter函数拟合星系恒星质量函数(GSMFs),通过积分GSMFs推导星系恒星质量密度(GSMDs)。
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