Modellierung der Drehimpulsgeschichte in Dunkelmaterie-Halos

Wir modellieren den Erwerb von Drehimpuls durch Dunkelmaterie-Halos in halbanalytischen Verschmelzungsbäumen. Wir untersuchen zwei verschiedene Algorithmen: einen, bei dem der Halo-Drehimpuls aus dem orbitalen Drehimpuls der verschmelzenden Satelliten erworben wird, und einen anderen, bei dem der Halo-Drehimpuls über Gezeitenkräfte auf Materieschalen im linearen Regime gewonnen wird. Wir stellen fest, dass beide Szenarien die charakteristische Drehimpulsverteilung der Halos produzieren, die in N-Körper-Simulationen gefunden wurde, nämlich eine log-normalverteilung mit einem Mittelwert von ~0.04 und einer Standardabweichung von ~0.5 im Logarithmus. Eine perfekte Übereinstimmung erfordert eine Feinabstimmung von zwei freien Parametern. Beide Algorithmen reproduzieren auch die allgemeine Unempfindlichkeit der Drehimpulsverteilung gegenüber Halo-Masse, Rotverschiebung und Kosmologie, die in N-Körper-Simulationen beobachtet wird. Die Drehimpulsverteilung kann durch physikalisch motivierte Skalierungen der freien Parameter strikt konstant gemacht werden. Darüber hinaus sagen beide Verfahren voraus, dass Halos, die kürzlich bedeutende Verschmelzungen hatten, systematisch größere Drehimpulswerte aufweisen. Diese Algorithmen können in halbanalytischen Modellen der Galaxienbildung basierend auf Verschmelzungsbäumen implementiert werden. Sie liefern detaillierte Vorhersagen der Galaxieeigenschaften, die stark vom Drehimpuls abhängen (wie Größe und Oberflächenhelligkeit), in Abhängigkeit von der Verschmelzungs-geschichte und der Umgebung.