自适应网格细化模拟中的宇宙学激波与宇宙线加速

我们提出了新的结果，用于表征自适应网格细化 N-Body/流体动力学模拟中的宇宙学激波，这些模拟用于预测大尺度结构的非热成分。这是首次利用自适应网格细化技术研究激波。我们提出了一种改进的激波查找算法，相较于非均匀网格模拟中使用的算法，该算法将低马赫数激波的激波频率降低了约 3 倍。随后，我们将新技术应用于一个巨大的 $(512\ \mathrm{Mpc}/h)^3$ 宇宙学体积，研究激波马赫数 ($M$) 分布作为激波前温度、密度和红移的函数。由于模拟体积巨大，我们拥有源自数千个星系团的高精度统计结果。我们发现，马赫数的演化可被解释为一种可视化大尺度结构形成的方法。马赫数 $<5$ 的激波通常追踪并合事件和复杂流动，而 $5<\mathrm{Mach}<20$ 和 $\mathrm{Mach}>20$ 的激波则分别主要遵循向纤维状结构和星系团的吸积过程。通过应用基于一阶费米过程的非线性扩散激波加速模型的结果，我们计算了转化为宇宙线质子的动能数量。宇宙线质子的加速幅度很大，以至于若要将星系团用作宇宙学探针，未来的数值模拟必须包含气体对宇宙线的动力学响应。