Коротко: гидродинамические симуляции (HD) моделируют газовую физику и гравитацию в пространстве-времени с явной эволюцией потоков, а полуаналитические модели (SAM) описывают те же процессы набором рецептов, работающих на входных тёмно‑материальных ветках слияний. Ниже — сравнение по трём аспектам.
Морфология
- HD — сильные стороны:
- Формирование дисков, баров, спиралей, tidal‑хвостов и детальная внутренняя структура получается из моделирования потоков и торксов — виникает «самостоятельно».
- Может отслеживать пространственное распределение звёзд и газа, кросс‑корреляции с круговой скоростью, кинематикой и т.д.
- HD — ограничения:
- Зависит от разрешения и модели ISM: типичное разрешение в крупных объёмных симуляциях $\sim 0.5-1\mathrm{kpc}$, в zoom — $\sim 10-100\mathrm{pc}$. Многие малые структуры (молекулярные облака, звёздные кластеры) не разрешаются.
- Чувствительность к субгрид‑рецептам (охлаждение, турбулентность) — могут менять морфологию.
- SAM — сильные стороны:
- Быстрое получение статистики по морфологическим фракциям (диск/бульбус) в больших объёмах; простые правила для преобразования диска в бульбус при слияниях или нестабильности.
- Легко тестировать влияние разных каналов (слияния, диск. неустойчивости).
- SAM — ограничения:
- Нет детальной пространственной структуры; морфология задаётся эвристическими правилами (например, масса бульбуса после слияния как функция массы и соотношения масс), поэтому не воспроизводится внутренняя морфология и мелкие асимметрии.
Звёздообразование
- HD — сильные стороны:
- Локальные законы звездообразования могут быть реализованы напрямую, например ${\dot{\rho }}_{\star }={ϵ}_{\mathrm{ff}}\rho /t_{\mathrm{ff}}$, где $t_{\mathrm{ff}}$ — свободное падение. Позволяет моделировать кластеризацию, стохастичность и зависимость от локальных условий (плотность, турбулентность).
- Может получить пространственно‑разрешённые профили ${\dot{\Sigma }}_{\star }(R)$.
- HD — ограничения:
- Параметр ${ϵ}_{\mathrm{ff}}$ и пороговые условия часто подбираются; при низком разрешении эти рецепты не экстраполируются корректно.
- Требует больших вычислительных ресурсов для статистически значимых выборок.
- SAM — сильные стороны:
- Использует эмпирические законы (напр. Кённицки‑Шмидт ${\dot{\Sigma }}_{\star }\propto {\Sigma }_{\mathrm{gas}}^n$) или простые потоки газа в звёзды, что даёт хорошее среднее поведение и быстрое исследование параметров.
- Отлично подходит для подбора моделей, восстановления массовых и SFR‑функций.
- SAM — ограничения:
- Не захватывает локальные флуктуации, пространственные распределения и эффекты саморегуляции, зависящие от гидродинамики и турбулентности.
Обратные связи (feedback: SN, ветры, AGN)
- HD — сильные стороны:
- Может моделировать динамику выбросов, их взаимодействие с CGM/IGM и многокомпонентное распространение металлов; следит за термодинамикой и ударными волнами.
- Позволяет изучать морфологию потоков и их влияние на газовую фазовую структуру.
- HD — ограничения:
- Механизмы инжекции энергии/импульса часто реализуются субгрид‑методами (термическое/кинетическое нагнетание, отключение охлаждения), результаты сильно зависят от этих схем и разрешения.
- Нелинейная чувствительность: небольшие изменения в реализации обратной связи могут дать крупные различия в свойствах галактик.
- SAM — сильные стороны:
- Обратные связи описываются компактными параметризованными законами (например масса оттока $\eta ={\dot{M}}_{\mathrm{out}}/{\dot{M}}_{\star }$, часто $\eta \propto V_{\mathrm{vir}}^{-\alpha }$), что позволяет эффективно подбирать параметры и исследовать влияние на популяции галактик.
- Легко подключать различные каналы (SN, ветры, AGN) и их скейлинги для статистики.
- SAM — ограничения:
- Нет прямого моделирования, где именно энергия/импульс уходят и как они влияют на CGM/IGM; невозможно получить пространственное распределение металлов и фаз.
- Параметры обратной связи часто «функции подгонки» — хороши для репродукции глобальных свойств, но слабо предсказуемы по деталям.
Ключевые практические различия и рекомендации
- Выбор по задаче: для детального изучения морфологии, кинематики, структуры потоков и локального звездообразования — HD (но учитывать чувствительность к разрешению/субгриду). Для быстрого исследования больших статистик, зависимости от параметров и коннекции с тёмноматериальными merger trees — SAM.
- Часто комбинируют: используют HD для калибровки субгрид‑рецептов и физики, а SAM для широких популяций и размера выборки.
- Обе методики требуют калибровки и осознания систематик: HD даёт «реалистичное» поведение на малых масштабах, но не свободен от эвристик; SAM даёт гибкость и скорость, но теряет детализацию.
(Если нужно — могу кратко привести примеры типичных значений разрешения, формул рецептов SFR и параметризаций оттока.)