基于 JWST 光度学选取静止星系的随机星形成历史与尘埃影响
系统与控制
2025-09-15 v1 系统与控制
摘要
尽管詹姆斯·韦伯太空站 (JWST) 允许确定直至早期时代的静止星系 (QGs)，但基于 JWST/MIRI 数据的静止星系候选者 (QGCs) 的光度学选取以及关键物理量的推导高度依赖所假设的星形成历史 (SFHs)。我们旨在量化包括 JWST/MIRI 数据以及不同 SFH 模型对 QGC 选取与表征的影响。我们测试从光谱能量分布 (SED) 拟合推导的物理属性鲁棒性，如质量 (M*)、年龄、星形成率 (SFR) 和 AV，并研究这些属性如何影响星系在宇宙时间上的静止性标准。我们对来自 CEERS/MIRI 场约 13000 个 z<6 的星系进行 SED 拟合，覆盖最高达 20 项光学-中红外 (MIR) 宽带。我们实施了三种 SFH 方案：灵活滞后型、NonParametric 和扩展调节器。对于每个模型，我们比较使用与不使用 MIRI 光度和尘埃发射模型的结果。我们评估了这些配置对 QGC 数量（基于 rest UVJ 颜色、sSFR 和主序列偏移选取）以及其关键物理属性（如 M*、AV 和星系年龄）的影响。根据模型不同，选取的 QGC 数量在 171 到 224 个之间变化。当使用 MIRI 数据时，此数量增加到 222-327 个（最多增加约 45%）。这种提升主要由对尘埃衰减和质量约束的改善驱动。我们发现 AV 与 M* 之间存在强相关，质量约为 10^11 太阳质量的星系比质量约为 10^9 太阳质量的星系尘埃衰减高 1.5-4.2 倍，具体取决于 SFH。无论 SFH 假设如何，约 13% 的 QGCs 显示显著尘埃衰减 (AV > 0.5)，支持最新 JWST 研究对静止星系均匀无尘埃的假设提出的挑战。
引用
@article{arxiv.2509.10118,
title = {Scalable Synthesis and Verification of String Stable Neural Certificates for Interconnected Systems},
author = {Jingyuan Zhou and Haoze Wu and Haokun Yu and Kaidi Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.10118},
year = {2025}
}