Stellar Mass—Halo Mass Relation and Star Formation Efficiency in High-Mass Halos


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

We study relation between stellar mass and halo mass for high-mass halos using a sample of galaxy clusters with accurate measurements of stellar masses from optical and ifrared data and total masses from X-ray observations. We find that stellar mass of the brightest cluster galaxies (BCGs) scales as M*,BCG ∝ M500αBCG with the best fit slope of αBCG ≈ 0.4 ± 0.1. We measure scatter of M*,BCG at a fixed M500 of ≈0.2 dex. We show that stellar mass-halo mass relations from abundance matching or halo modelling reported in recent studies underestimate masses of BCGs by a factor of ∼2−4. We argue that this is because these studies used stellar mass functions (SMF) based on photometry that severely underestimates the outer surface brightness profiles of massive galaxies. We show that M*−M relation derived using abundance matching with the recent SMF calibration by Bernardi et al. (2013) based on improved photometry is in a much better agreement with the relation we derive via direct calibration for observed clusters. The total stellar mass of galaxies correlates with total mass M500 with the slope of ≈0.6 ± 0.1 and scatter of 0.1 dex. This indicates that efficiency with which baryons are converted into stars decreases with increasing cluster mass. The low scatter is due to large contribution of satellite galaxies: the stellar mass in satellite galaxies correlates with M500 with scatter of ≈0.1 dex and best fit slope of αsat ≈ 0.8 ± 0.1. We show that for a fixed choice of the initial mass function (IMF) total stellar fraction in clusters is only a factor of 3−5 lower than the peak stellar fraction reached in M ≈ 1012M halos. The difference is only a factor of ∼1.5−3 if the IMF becomes progressively more bottom heavy with increasing mass in early type galaxies, as indicated by recent observational analyses. This means that the overall efficiency of star formation in massive halos is only moderately suppressed compared to L* galaxies and is considerably less suppressed than previously thought. The larger normalization and slope of the M*M relation derived in this study shows that feedback and associated suppression of star formation in massive halos should be weaker than assumed in most of the current semi-analytic models and simulations.

Ключевые слова

Об авторах

A. Kravtsov

Department of Astronomy and Astrophysics; Kavli Institute for Cosmological Physics; Enrico Fermi Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: andrey@oddjob.uchicago.edu
США, Chicago, IL, 60637; Chicago, IL, 60637; Chicago, IL, 60637

A. Vikhlinin

Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics; Space Research Institute (IKI)

Email: andrey@oddjob.uchicago.edu
США, 60 Garden Street, Cambridge, MA, 02138; Profsoyuznaya ul. 84/32, Moscow

A. Meshcheryakov

Space Research Institute (IKI); Kazan Federal University

Email: andrey@oddjob.uchicago.edu
Россия, Profsoyuznaya ul. 84/32, Moscow; Kremlevskaya ul. 18, Kazan, 420008

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».