VolDen：从分子云列密度提取数密度的工具
星系天体物理
2024-10-08 v1
摘要
气体体积密度是估计磁场强度的关键参数之一，需结合磁场位置角偏差和非热力学气体运动的离散值，可通过戴维斯- Chandrasekhar-费尔法（DCF）关系或其修改版本来估计特定区域的磁场强度。我们提出了 VolDen，这是一个新型的 Python 基于算法，用于从细长的星际纤维的列密度图中提取数密度图。VolDen 使用 RadFil 的工作流程来准备沿脊柱的径向轮廓。用户需输入列密度图和预计算的脊柱，以及 essential RadFil 参数（如距离、连续径向剖切间隔等）以提取径向列密度轮廓。随后，通过对列密度轮廓进行佩氏类轮廓建模并引入云边界条件来计算厚度和体积密度值。该云边界条件通过随附的 N-PDF 列密度分析进行验证。本文讨论了 VolDen 的工作流程，并将其应用于两个纤维云。我们选取 LDN 1495 作为主要目标，因为其近距离且形态细长。此外，选择距离较远的纤维 RCW 57A 作为次要目标，以与已发表结果进行比较。本文发表后，完整的 VolDen 教程和代码将在 GitHub 上提供。
引用
@article{arxiv.2410.04859,
title = {VolDen: a tool to extract number density from the column density of filamentary molecular clouds},
author = {Ashesh A. K and Chakali Eswaraiah and P Ujwal Reddy and Jia-Wei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.04859},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 10 figures, and Accepted for publication in Journal of Astrophysics and Astronomy (JOAA)