Exploring cusp-core transformation

El trabajo realizado en este proyecto consiste en estudiar la formación y evolución de una galaxia aislada, bajo el paradigma del modelo ΛCDM y utilizando el código EAGLE (una versión modificada del código de simulación Gadget). Con el objetivo de analizar el problema que se encuentra en este modelo con los perfiles de densidad de la materia oscura en las regiones centrales (cusp-core discrepancy), hemos ejecutado una serie de simulaciones entre las que varían diferentes parámetros encargados de describir la física detrás del comportamiento de los bariones. Este es uno de los problemas que todavía presenta el modelo ΛCDM, que para galaxias enanas predice un perfil de densidad para la materia oscura que no se corresponde con lo que indican las observaciones. Mientras que observaciones obtenidas mediante curvas de velocidad obtienen un perfil central plano, el modelo predice un perfil de Navarro, Frenk & White, que da una sobredensidad en la región central. El procedimiento a seguir es el siguiente: utilizamos el modelo ΛCDM para generar una sobredensidad inicial que colapse al redshift que a nosotros nos interesa (z = 4). Esta sobredensidad consistirá en una distribución esférica de partículas tanto de materia oscura como de gas, que siguen un perfil de densidad inicial ∝ 1/r, a las cuales se le a˜nade una velocidad inicial con tres componentes: Flujo de Hubble, necesario para simular la expansión del Universo, rotación en forma de sólido rígido, para imitar el efecto de los torques de marea que provienen de las estructuras a gran escala, y una componente gaussiana, que añade aleatoriedad. La contribución en masa de cada componente (gas o materia oscura) se establece según los parámetros cosmológicos o el parámetro fgas, que permite fijar la fracción de masa que corresponde al gas, en el caso en que se deje la fracción que corresponde con la cosmología este parámetro toma el valor 0.16. Estas condiciones iniciales se introducen al código GADGET, en su versión modificada para el proyecto EAGLE, un código en paralelo de tipo TreeSPH, que nos permite estudiar a partir de ese sistema cómo evoluciona la galaxia. Los parámetros que modificamos entre las distintas simulaciones son: • Fracción de masa constituida por el gas (fgas). • Tiempo que tarda en liberarse la energía de las supernovas de tipo II (tSN II ). • Eficiencia de la formación estelar, este cambio se produce controlando el feedback generado por la formación estelar, mediante la normalización (A) de la ley de formación estelar de Kennicutt-Schmidt. • Ecuación de estado. Hay tres parámetros en la simulación que contribuyen a la ecuación de estado, pero sólo modificaremos el valor umbral de la densidad (nH,EOS), el cual establece un límite hasta el cual se aplica la ecuación de estado ideal. • Límite en la densidad para la formación estelar (nH,sf), valor mínimo para el que se considera que se puede producir la fase fría necesaria para que se produzca formación estelar. • Temperatura asociada a las supernovas de tipo II (TSN II ), establece cuánto se calientan las partículas afectadas por la SN y cuántas son las partículas afectadas. • Resolución, el parámetro que limita la resolución (softening) está fijado por las condiciones iniciales, pero se puede aumentar la resolución aumentando el número de partículas, Mientras que muchos grupos consiguen formar núcleos de materia oscura introduciéndo bariones y los efectos de la retroalimentación (feedback) que se producen, las simulaciones de EAGLE suelen hallar un perfil en forma de cúspide, incluso con la presencia de bariones, lo cual podemos observar en los resultados para el cass estándar. En general, para las simulaciones ejecutadas con EAGLE se obtiene una historia de formación estelar suave, si la comparamos con la observada en otras simulaciones. Sabemos que una historia de formación estelar más irregular produce flujos de gas hacia el exterior, lo cual sabemos es importante en la formación de núcleos. Intentando entender las diferencias de EAGLE en la formación de núcleos hemos encontrado que varios parámetros modifican el perfil de densidad, pero ningún parámetro es capaz de producir un cambio drástico. Los parámetros que permiten un perfil más plano el de NFW son el tiempo de retardo de las SNII, el límite de densidad para la ecuación de estado y la resolución. Sin embargo, si utilizamos parámetros similares a los utilizados en otras simulaciones no conseguimos que se forme un núcleo, mientras que ellos sí lo forman, tampoco observamos signos de flujos de gas, lo cual sí ocurre en su caso. Los casos con una historia de formación estelar más irregular presentan más flujos de gas y un perfil más plano en las regiones centrales. Aunque el efecto no es drástico, el mayor cambio se observa al reducir el retardo en supernovas de tipo II, cuando hay un retraso entre la formación estelar y la emisión de feedback la galaxia se hace estable frente a la formación de un núcleo. Esto puede deberse a que las estrellas contribuyen al pozo de potencial antes de que el gas sea emitido, haciendo que el cambio en el potencial sea menos brusco. Por otro lado, la temperatura de las SNII también son importantes, en EAGLE está fijada a un valor alto, lo que hace que se reparta mucha energía entre pocas partículas, en lugar de extenderse a un gran número de partículas como ocurre en otros modelos. Entonces, menos gas es expulsado de las regiones de formación estelar a otras cercanas, y por tanto, lo procesos necesarios para que se forma un núcleo no ocurren. También hay una relación entre la formación de bulbo y de núcleo de materia oscura. Al formarse estrellas en la región más interna (cuando hay bulbo) el pozo de potencial se hace más profundo, impidiendo que se forme el núcleo de materia oscura. Quizás, por esto, el retardo de las supernovas es el parámetro más importante en este trabajo, esto puede interpretarse como que se necesitan otras formas de retroalimentación estelar. En EAGLE está modelada con una modificación de la ecuación de estado, pero nuestras simulaciones indican que esto no permite la formación de núcleos. Por otro lado, los núcleos que se consiguen formar son considerablemente más pequeños que los que se forman en otras simulaciones. Podemos sacar la conclusión de que la principal diferencia entre EAGLE y otros códigos es el feedback producido por las supernovas, y no la modelación de la formación estelar o la ecuación de estado.In this project we studied the effect that several parameters have in the simulation of a galaxy forming within the Λ cold dark matter (ΛCDM) model. The aim is to study the cuspcore discrepancy, one of the problems of the ΛCDM model, and to better understand whether this discrepancy can be explained by baryonic processes. To do so we use a set of parameters to modify the baryonic physics of the simulations and measure the dark matter profile, as we want to see the effect of these changes on the central density profile of the dark matter. We vary the initial gas fraction, the time delay and temperature of type II supernova (SNII) energy feedback, the normalization of the star formation and the density threshold for the star formation and for the equation of state; we also checked the standard case with a higher resolution. We find that the employed model is quite robust to variations of these parameters in terms of the dark matter density profile. We do, however, find that a high gas fraction results in a more flattened profile, along with a small delay in SNII feedback. The physical interpretation of this can be the requirement of gas inflows and outflows through the central regions, i.e. we need a relatively large gas mass to fall to the center and be expelled rapidly instead of forming a significant population of stars, which would deepen the potential well. We also comment on other parameters which are only able to get a modest flattening of the inner density profile at best, analyze other important features such as star formation history, gas mass in the center regions or the stellar density profile, and explore why this model is more robust at retaining cusps than other models that include baryonic processes