Población de binarios de enanas blancas dobles en cúmulos estelares de MOCCA -- Comparaciones con observaciones de binarios cercanos y lejanos

Podría haber una población significativa de binarios de enanas blancas dobles (DWDs) dentro de los cúmulos globulares (GCs); sin embargo, a menudo son demasiado tenues para ser observados individualmente. Hemos utilizado un gran número de modelos de GC evolucionados con el código Monte Carlo Cluster Simulator (MOCCA) para crear un amplio conjunto de datos estadísticos de DWDs. Estos modelos incluyen poblaciones estelares múltiples, resultando en dos poblaciones iniciales distintas: una densa y otra menos densa. Debido a la menor densidad de una población, un gran número de objetos escapan durante la evolución temprana del GC, lo que conduce a una alta tasa de pérdida de masa. En este conjunto de datos, hemos analizado tres grupos principales de DWDs, a saber, binarios dentro del cúmulo, binarios escapados y evolución aislada de binarios primordiales. Comparamos las propiedades de estos grupos con las observaciones de binarios cercanos y lejanos. Encontramos que el número de DWDs escapados es significativamente mayor que el número de binarios dentro del cúmulo y de aquellos que se forman a través de la evolución aislada de todos los binarios primordiales en nuestros modelos de GC. Esto sugiere que la dinámica juega un papel importante en la formación de DWDs. Para los binarios cercanos, encontramos una buena concordancia en las separaciones de binarios escapados y binarios aislados, pero los binarios dentro del cúmulo mostraron ligeras diferencias. No pudimos reproducir las enanas blancas de masa extremadamente baja observadas debido a las limitaciones de nuestras prescripciones de evolución estelar y binaria. Para los binarios lejanos, también encontramos una buena concordancia en las separaciones y masas, después de tener en cuenta los efectos de selección observacional. Concluimos que, a pesar de que las muestras observacionales actuales de DWDs están extremadamente sesgadas e incompletas, nuestros resultados se comparan razonablemente bien con las observaciones.