Title : Sussing merger trees: the impact of halo merger trees on galaxy properties in a semi-analytic model
Authors : Jaehyun Lee, Sukyoung K. Yi, Pascal J. Elahi, Peter A. Thomas, Frazer R. Pearce, Peter Behroozi, Jiaxin Han, John Helly, Intae Jung, Alexander Knebe, Yao-Yuan Mao, Julian Onions, Vicente Rodriguez-Gomez, Aurel Schneider, Chaichalit Srisawat, and Dylan Tweed
halo merger tree forms the essential backbone of a semi-analytic model for galaxy formation and evolution. Recent studies have pointed out that extracting merger trees from numerical simulations of structure formation is non-trivial; different tree building algorithms can give differing merger histories. These differences should be carefully understood before merger trees are used as input for models of galaxy formation. We investigate the impact of different halo merger trees on a semi-analytic model. We find that the z = 0 galaxy properties in our model show differences between trees when using a common parameter set. The star formation history of the universe and the properties of satellite galaxies can show marked differences between trees with different construction methods. Independently calibrating the semi-analytic model for each tree can reduce the discrepancies between the z = 0 global galaxy properties, at the cost of increasing the differences in the evolutionary histories of galaxies. Furthermore, the underlying physics implied can vary, resulting in key quantities such as the supernova feedback efficiency differing by factors of 2. Such a change alters the regimes where star formation is primarily suppressed by supernovae. Therefore, halo merger trees extracted from a common halo catalogue using different, but reliable, algorithms can result in a difference in the semi-analytic model. Given the uncertainties in galaxy formation physics, however, these differences may not necessarily be viewed as significant.
Full text [ADS]국문요약 : 암흑 물질 헤일로 병합 트리는 준 해석적 모형에서 은하의 형성 및 진화 모형의 중추이다. 그런데 최근 연구에 따르면 암흑 물질 수치 해석 모형으로부터 병합 트리를 추출하는 과정에도 많은 변수가 있고, 따라서 가장 기초적인 이 과정에서부터 은하 진화 모형화에 불확실성이 발생한다. 우리는 세계 주요 연구팀들이 하나의 수치 해석 모형에서 추출하여 제공한 서로 다른 아홉가지의 병합 트리를 하나의 준 해석적 모형에 삽입하여 이 문제를 살펴보았다. 이를 통해 우리 연구팀은 서로 다른 병합트리가 준 해석적 모형에서 계산된 은하 특성에 영향을 준다는 것을 확인하였다. 그러나 이 차이는 알고리듬들이 합리적인 방법론으로 개발되었다면 일정 수준 내에서의 자유 인자 조절만으로 무시할 수 있는 수준까지 감소하였다. 즉 눈에 보이는 은하의 형성과 진화를 설명하기 위해 도입된 물리 요소들이 가진 불확실성에 비하면 심각한 수준은 아니라는 것이다.