DiffstarPop：星系星形成历史的生成物理模型

我们提出了 DiffstarPop，一个描述宇宙学星系星形成历史 (SFH) 统计人口的可微分前向模型。在该模型中，单个星系的 SFH 由 Diffstar 参数化，其参数 $\theta_{\rm SFH}$ 具有直接解释星系形成物理的意义，如星形成效率和淬灭。DiffstarPop 是 $\theta_{\rm SFH}$ 与暗物质星系质量组装历史 (MAH) 之间统计联系的模型。我们将 DiffstarPop 设计为在准确再现来自多种模拟的星系 SFH 统计分布所需的最小灵活性，包括 IllustrisTNG 流体力学模拟、Galacticus 半精确模型以及 UniverseMachine 半经验模型。我们公开的代码使用 JAX 包括蒙特卡洛生成器，可提供模仿每个模拟中所见人口的统计抽样，并能在 1.1 CPU 秒或 0.03 GPU 秒内为 $10^6$ 个星系生成 SFH。我们以讨论 DiffstarPop 的应用结束，该模型正用于生成填充 cosmological N-body 模拟中星系树的合成星系目录。