Astronomía

Temperatura del medio intracluster (ICM)

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Una vez leí en un artículo que la temperatura del medio dentro de los cúmulos de galaxias (el medio intragrupo o ICM) es extremadamente alta.

  1. ¿Qué significa realmente esa temperatura? ¿Velocidad de partícula?

  2. ¿Por qué es así?

  3. ¿Es ese medio el "Vacío"?

  4. ¿Está en conflicto con la temperatura del CMB (eso es alrededor de 3 K)?


Secundo la respuesta de Pela, aparte de una adición. El CMB y el gas intragrupo interactúan entre sí a través del efecto Compton inverso, mediante el cual los electrones en el gas se enfrían dando su energía a los fotones del CMB, aumentando sus energías.

Este proceso, cuando se aplica a gas caliente en el medio intragrupo, también se conoce como efecto Sunyaev-Zel'dovich. Esto hace que el brillo del CMB sea diferente cuando se mira hacia un cúmulo de galaxias.

La importancia de este efecto se puede encontrar en estas notas de Mark Birkinshaw. Esencialmente, el efecto S-Z cuando se combina con imágenes de rayos X del gas caliente puede proporcionar información vital sobre la estructura de densidad y la estructura térmica del gas caliente. También resulta que la comparación de las propiedades de rayos X y S-Z de un cúmulo puede producir un valor para el parámetro de Hubble y proporcionar otras restricciones cosmológicas (por ejemplo, ver los resultados de Planck presentados en Ade et al. 2015).


La respuesta a su primera pregunta es "Sí, la temperatura a la que se hace referencia es la temperatura 'normal', que refleja la energía cinética media de las partículas de gas".

La respuesta a su segunda pregunta es un poco más compleja:

Función de enfriamiento

El gas se enfría mediante varios procesos, con una eficiencia que depende de la temperatura, la densidad y la composición del gas. A temperaturas "bajas", la mayor parte del enfriamiento ocurre porque las partículas chocan y su energía cinética se usa para excitar o incluso ionizar los átomos. Posteriormente, los átomos se recombinan o desexcitan, emitiendo radiación que puede llevar energía fuera del sistema.

La mayor parte del gas en el Universo es hidrógeno, que se enfría más eficientemente alrededor $ 10 ^ 4 , mathrm {K} $. A temperaturas más altas, el helio se convierte en el principal contribuyente. Además, varios metales contribuyen a diversas temperaturas dependiendo de su densidad y estado de ionización. A temperaturas muy altas ($ gtrsim10 ^ 7 , mathrm {K} $) donde el gas está altamente ionizado, el enfriamiento se produce principalmente a través de bremsstrahlung, es decir, la desaceleración de las partículas cargadas por otras partículas cargadas.

La siguiente figura (de Mo, Bosch & White 2010) muestra la función de enfriamiento para varias metalicidades (con mis propias anotaciones):

Colapso de halos gaseosos

Entonces, ¿qué hace que el medio intracluster (ICM) sea diferente del medio interestelar (ISM)? En el Universo en expansión, las sobredensidades intentan contraerse. Estas sobredensidades pueden alcanzar el equilibrio hidrostático solo si el enfriamiento radiativo es pequeño. Si la escala de tiempo de enfriamiento $ t_ mathrm {genial} $ es mucho más pequeño que la escala de tiempo de caída libre $ t_ mathrm {ff} $, puede colapsar y formar estrellas. A partir del teorema del virial, que da la relación entre la energía potencial y cinética del sistema, se puede calcular la relación entre las dos escalas de tiempo. Es un poco demasiado matemático para esta publicación, pero no es difícil. Recomiendo leer el capítulo 8.4 en Mo, Bosch & White (2010). Su Fig. 8.6 muestra un diagrama de enfriamiento con el lugar geométrico de $ t_ mathrm {genial} = t_ mathrm {ff} $ en el plano densidad-temperatura:

Por encima del lugar, el enfriamiento es efectivo y la nube puede colapsar. Las líneas discontinuas inclinadas son líneas de masa de gas constante. Ahora ves que incluso para la metalicidad solar (el $ Z = Z_ odot $ línea), nubes de masas de gas mayores que $ sim10 ^ {13} , M_ odot $ son incapaces de enfriar. Ésta es la diferencia fundamental entre una galaxia y un cúmulo. Ambos son sobredensidades que resistieron la expansión, pero el gas en el cúmulo no es capaz de enfriarse y formar estrellas..

Vacíos

Cuando las personas hablan de "vacíos", suelen referirse no al ICM, que es el gas caliente y diluido entre las galaxias de un cúmulo, pero a las inmensas regiones de gas aún más diluido que están… bueno, sin galaxias. Eche un vistazo a esta imagen (desde aquí). Aquí, marqué los racimos con verde y los vacíos con violeta. También marqué algunos filamentos con cian.

El fondo cósmico de microondas

En cuanto a su última pregunta, el ICM no interactúa mucho con el CMB, por lo que no están en equilibrio termodinámico y no hay conflicto. Una pequeña fracción (<10%) de los fotones CMB lo hace interactuar. Esto no cambia el estado del gas, pero tiende a polarizar una fracción del CMB, y esto lo podemos usar para estudiar la historia de ionización del Universo.

EDITAR: me olvidé del Efecto Sunyaev-Zel'dovich, que es la interacción de electrones calientes con fotones CMB. Rob Jeffries analiza esto en su respuesta.


Título: CARACTERIZACIÓN DE DISTRIBUCIONES DE TEMPERATURA MEDIA INTRACLUSTER DE 62 CLUSTERS GALAXY CON XMM-NEWTON

Medimos las distribuciones de temperatura del medio intracluster (ICM) para 62 cúmulos de galaxias en el HIFLUGCS, una muestra de flujo de rayos X limitado, con datos de rayos X disponibles de XMM-Newton. Buscamos correlaciones entre el ancho de las distribuciones de temperatura y otras propiedades del cúmulo, incluida la temperatura media del cúmulo, la luminosidad, el tamaño, la presencia de un núcleo frío, la actividad del núcleo galáctico activo (AGN) y el estado dinámico. Usamos un análisis de Monte Carlo de la Cadena de Markov, que modela el ICM como una colección de partículas de plasma suavizadas que emiten rayos X. A cada partícula suavizada se le asigna su propio conjunto de parámetros, incluida la temperatura, la posición espacial, el corrimiento al rojo, el tamaño y la medida de emisión. Esto nos permite medir el ancho de la distribución de temperatura, la temperatura media y la medida de emisión total de cada grupo. Encontramos que ninguno de los grupos tiene un ancho de temperatura consistente con la isotermalidad. Contrariamente a la intuición, también encontramos que los anchos de distribución de temperatura de los clústeres perturbados, sin núcleo frío y sin AGN tienden a ser más anchos que en otros clústeres. Un ajuste lineal a -kT encuentra 0.20kT + 1.08, con una dispersión intrínseca estimada de 0,55 keV, lo que demuestra un amplio rango en los historiales térmicos de ICM.


Temperatura del medio intracluster (ICM) - Astronomía

El medio intra-cúmulo es el tenue gas emisor de rayos X que existe entre las galaxias en el entorno del cúmulo. A pesar de su densidad extremadamente baja, se estima que en grandes cúmulos, el medio intra-cúmulo puede contener más material bariónico que todas las galaxias juntas. Sin embargo, esto constituye solo una pequeña fracción de la masa del cúmulo, la mayoría de la cual está formada por materia oscura.

La temperatura extrema del medio intra-cúmulo (decenas de millones de Kelvin) inicialmente sorprendió a los astrónomos que habían asumido previamente que el gas dentro de los cúmulos debería haberse enfriado hace mucho tiempo para formar más galaxias. Ahora se cree que los agujeros negros supermasivos que acechan en los centros de muchas galaxias son responsables de mantener la alta temperatura del medio intra-cúmulo. A medida que el gas caliente que emite rayos X se enfría, cae hacia el centro del cúmulo y es acrecido por los agujeros negros centrales de las galaxias activas. Este proceso libera grandes cantidades de energía en chorros galácticos colimados que van más allá de las propias galaxias y llegan al medio intra-cúmulo. El material energético contenido dentro de estos chorros recalienta el gas del racimo, deteniendo finalmente el proceso de acreción y cortando la salida de material. Sin la entrada de energía adicional de los chorros galácticos, el gas del cúmulo comienza a enfriarse una vez más y el ciclo comienza de nuevo. Este ciclo de calentamiento y enfriamiento se conoce como Bucle de retroalimentación AGN.

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Observación

Debido a su alta temperatura, el ICM emite principalmente rayos X. Se genera como bremsstrahlung cuando los electrones son desviados por iones y como líneas de emisión de rayos X de los elementos pesados. La luminosidad del gas es proporcional al cuadrado de la densidad del gas y la raíz de la temperatura.

Los telescopios de rayos X pueden medir el espectro de rayos X de la radiación ICM y mapear la distribución de su brillo de rayos X. La temperatura del gas y la metalicidad del ICM se obtienen del espectro de rayos X, y la distribución de la densidad del gas se obtiene de la distribución del brillo. Suponiendo que el gas está en equilibrio hidrostático, la masa total del cúmulo de galaxias se puede determinar a partir de la temperatura y la distribución de la densidad.

La densidad del ICM aumenta bruscamente hacia el centro del cúmulo de galaxias. Al mismo tiempo, la temperatura de esta región central suele estar entre la mitad y un tercio de los valores medidos en las áreas exteriores. La metalicidad del gas también aumenta desde el exterior hacia el centro. En algunos cúmulos de galaxias (por ejemplo, en el cúmulo de Centauro) alcanza valores superiores a los de nuestro sol.

Otra posibilidad de observación resulta del efecto Sunyaev-Zeldovich.


Título: CARACTERIZACIÓN DE DISTRIBUCIONES DE TEMPERATURA MEDIA INTRACLUSTER DE 62 CLUSTERS GALAXY CON XMM-NEWTON

Medimos las distribuciones de temperatura del medio intracluster (ICM) para 62 cúmulos de galaxias en el HIFLUGCS, una muestra de flujo de rayos X limitado, con datos de rayos X disponibles de XMM-Newton. Buscamos correlaciones entre el ancho de las distribuciones de temperatura y otras propiedades del cúmulo, incluida la temperatura media del cúmulo, la luminosidad, el tamaño, la presencia de un núcleo frío, la actividad del núcleo galáctico activo (AGN) y el estado dinámico. Usamos un análisis de Monte Carlo de la Cadena de Markov, que modela el ICM como una colección de partículas de plasma suavizadas que emiten rayos X. A cada partícula suavizada se le asigna su propio conjunto de parámetros, incluida la temperatura, la posición espacial, el corrimiento al rojo, el tamaño y la medida de emisión. Esto nos permite medir el ancho de la distribución de temperatura, la temperatura media y la medida de emisión total de cada grupo. Encontramos que ninguno de los grupos tiene un ancho de temperatura consistente con la isotermalidad. Contrariamente a la intuición, también encontramos que los anchos de distribución de temperatura de los clústeres perturbados, sin núcleo frío y sin AGN tienden a ser más anchos que en otros clústeres. Un ajuste lineal a -kT encuentra 0.20kT + 1.08, con una dispersión intrínseca estimada de 0,55 keV, lo que demuestra un amplio rango en los historiales térmicos de ICM.


Temperatura del medio intracluster (ICM) - Astronomía

Hemos visto en la sección anterior que la forma del espectro para un plasma en equilibrio térmico está determinada por la temperatura del plasma y las abundancias elementales. Por tanto, esta es la información básica que obtenemos del análisis espectral de la radiación ICM: una medición de temperatura y un análisis químico. En consecuencia, ilustramos en este capítulo y en el siguiente, los conocimientos científicos obtenidos de las mediciones de temperatura del análisis espectral de última generación y, en la sección 5, las lecciones aprendidas del análisis químico del ICM.

Es principalmente la forma del espectro continuo, dominado por bremsstrahlung, lo que proporciona información sobre la temperatura. La distribución de energía espectral para el espectro de bremsstrahlung térmico para la colisión de un electrón con un ion, I, viene dado por (por ejemplo, Gronenschild & amp Mewe 1978):

dónde metromi y nortemi son la masa y la densidad del electrón, respectivamente, norteI es la respectiva densidad de iones, Z es la carga efectiva del ion, y gramoff es el factor demacrado, una cantidad cercana a la unidad que debe calcularse numéricamente mediante un tratamiento mecánico-cuántico. La firma espectral más prominente de TX es el corte brusco del espectro a altas energías, debido al término exponencial con el argumento - h / kB T. Siempre que este corte se vea en la ventana de energía del telescopio, uno tiene un buen manejo de la medición de temperatura. La abundancia de elementos se refleja principalmente en la intensidad de las líneas espectrales. Solo en espectros bien resueltos de muy alta calidad, donde podemos observar varias líneas del mismo elemento, la temperatura también está limitada por las relaciones de resistencia de las líneas. Un caso prominente de este tipo ocurre a temperaturas alrededor de 2-3 keV donde podemos observar las líneas de hierro K-shell y L-shell simultáneamente en espectros de alto conteo de fotones. Otro ejemplo de diagnóstico de temperatura basado en el estudio de las líneas de hidrógeno y helio como Si y S se muestra en la Fig. 7 (tomado de Matsushita et al. 2002). Este trabajo proporciona otras bonitas ilustraciones de cómo se pueden usar diferentes indicadores de temperatura para verificar la consistencia de la medición de temperatura y para probar si el plasma tiene una distribución de fases de temperatura.

Las primeras observaciones espectrales de rayos X de los cúmulos carecían de resolución angular suficiente y, por lo tanto, implicaban la emisión total de ICM de los objetivos y solo nos proporcionaron información sobre la temperatura global del ICM del cúmulo. ¿Qué nos dice este parámetro sobre un clúster? Los cúmulos de galaxias se forman a partir del colapso gravitacional de regiones sobredensas en la distribución de la densidad de materia en el Universo y posteriormente se acercan a una configuración de equilibrio caracterizada por una relación virial:

donde la masa, METRO, se refiere a la masa total de los cúmulos de galaxias, incluida la materia oscura. De manera análoga al equilibrio virial de las galaxias y las partículas de materia oscura, el plasma ICM se termaliza y alcanza una "temperatura virial" que refleja la profundidad del potencial gravitacional del cúmulo. En el proceso de colapso, la energía potencial del ICM se convierte en calor interno. Si los potenciales gravitacionales de grupos de diferente masa tienen una forma auto-similar, como implican simulaciones numéricas de colapso gravitacional (por ejemplo, Navarro et al. 1995, Moore et al. 1999), entonces se encuentra la siguiente relación auto-similar entre grupo masa y temperatura ICM:

dónde DM es la velocidad de dispersión de las partículas de materia oscura. (La relación más a la derecha se debe a METRO R 3 y DM = constante. en el modelo auto-similar).

El análisis de los espectros del primer cúmulo de galaxias confirmó indirectamente esta tendencia al mostrar que la temperatura ICM aumenta con la dispersión de la velocidad de las galaxias. La Fig. 8 muestra una de las primeras relaciones de este tipo (Mushotzky 1984) con observaciones espectrales de rayos X del experimento del satélite HEAO-1 A2. Versiones modernas de estas relaciones, dadas aquí directamente como METRO - TX relaciones - se muestran en la Fig. 9 para grupos regulares seleccionados de Arnaud et al. (2007) y para la muestra de conglomerados de Kotov & amp Vikhlinin (2006), respectivamente. Por tanto, la temperatura ICM determinada espectroscópicamente resulta ser una de las mejores aproximaciones de masa como parámetro observable único (por ejemplo, Kravtsov et al. 2006). Las relaciones más estrechas se obtienen, si las regiones centrales se excluyen en la medición de la temperatura global, debido a la influencia desproporcionada de los núcleos fríos centrales que se convertirán en un aparente a continuación, y por lo tanto se ha convertido en estándar citar la temperatura media en la región radial. r = 0.15 - 1 × r500 como el proxy de masa observable más confiable para los conglomerados (por ejemplo, Arnaud et al. 2005, Pratt et al. 2008) 1.

Figura 9. Izquierda: La relación masa-temperatura de una muestra de conglomerados regulares de (Arnaud et al. 2007). La pendiente de mejor ajuste (línea continua) es 1,71 y # 177 0,09 ligeramente más empinada que la relación auto-similar. Derecha : La relación masa-temperatura de los cúmulos de galaxias y su evolución con corrimiento al rojo derivada de dos muestras de cúmulos en & ltz& gt

Los observatorios avanzados de rayos X Chandra y XMM-Newton ahora también proporcionan de forma rutinaria mediciones localizadas de la temperatura ICM. Ya se habían hecho los primeros intentos utilizando observaciones con el ROSAT observatorio, p. ej. para producir mapas de temperatura con incertidumbres de temperatura aún grandes (Briel & amp Henry 1994, Henry & amp Briel 1995) y más tarde por medio de la ASCA observatorio, pero debido a su resolución angular comparativamente baja, la mayoría de los resultados permanecieron algo ambiguos y dependieron del método de análisis utilizado (por ejemplo, Ikebe et al. 1997, Markevitch et al. 1998, White 2000). Con algunos estudios mediante la misión de rayos X italo-holandesa BeppoSAX Se obtuvo una visión general de la estructura de temperatura de los clusters, con perfiles de temperatura decrecientes en el exterior.

0.2r500 y una diversidad del comportamiento en la región central dependiendo de la historia térmica del cúmulo (De Grandi & amp Molendi 2002). Esta imagen se ha vuelto muy precisa con estudios sistemáticos con XMM-Newton y Chandra. La Fig. 10 muestra los resultados de los perfiles de temperatura de las muestras de conglomerados estudiados con ambos observatorios (Vikhlinin et al. 2006, (Pratt et al. 2007).

Para comprender mejor estos resultados, tenemos que hacer una breve excursión a las relaciones de escala. Para la comparación de la estructura de los cúmulos de galaxias de diferente masa basada en el modelo de auto-similitud mencionado anteriormente, necesitamos un radio fiducial que identifique las escalas correspondientes en los cúmulos de diferente masa. Una definición útil de tal escala es el radio en el que la densidad de masa media del cúmulo es mayor en cierto factor que la densidad crítica del Universo en el corrimiento al rojo del cúmulo. Una de las justificaciones de esta imagen proviene del modelo de colapso esférico en un universo de densidad crítica. Una buena elección práctica para el factor de sobredensidad es 500 (ver, por ejemplo, Evrard et al 1996, quienes muestran que dentro de una región de

r500 galaxias aleatorias y órbitas de partículas masivas dominan claramente sobre el material que cae), sobre todo desde el punto de vista de los observadores de rayos X, ya que ahora un mayor número de partículas de alta calidad Chandra y XMM-Newton los datos cubren espectroscópicamente el ICM del clúster hasta este radio (por ejemplo, Vikhlinin et al. 2006, Pratt et al. 2007). La mayoría de las veces usaremos este radio de escala de r500, pero también utilizamos otros valores de sobredensidad dependiendo de la literatura de la que extraemos los ejemplos.

En la Fig. 10, los perfiles de temperatura mostrados están escalados por los radios de sobredensidad (con diferentes valores de sobredensidad, lo que no tiene importancia aquí). Observamos que existe una gran diversidad de perfiles en radios pequeños. Hay dos clases de cúmulos de galaxias: los cúmulos con núcleos ICM densos muestran perfiles de temperatura con TX disminuyendo hacia el centro en las regiones centrales, mientras que en grupos con densidades centrales moderadas (típicamente por debajo de 10 -2 cm -3) los perfiles de temperatura son planos o incluso aumentan ligeramente hacia el centro del grupo. Los clústeres se denominarán clústeres de núcleo frío y de núcleo no frío a continuación. Debido a la visualización logarítmica del rango radial, las regiones internas aparecen más prominentes en la Fig. 10. La mayor parte del tamaño y volumen del grupo se encuentra en la región externa, donde los perfiles de temperatura se vuelven muy similares y aparecen comprimidos en una zona estrecha en escala. radio. Esto muestra que, a gran escala, se puede considerar que la estructura térmica de los conglomerados sigue de cerca un modelo auto-similar. Caracterizar este modelo y comprender la dispersión alrededor del modelo medio es uno de los objetivos de observación importantes actuales de la investigación de conglomerados de rayos X.

Una de las dificultades para derivar la distribución de temperatura del ICM en grupos a partir de observaciones espectroscópicas de rayos X es el hecho de que la radiación observada es el resultado de una integral de emisión radiativa a lo largo de toda la línea de visión a través del grupo. Por lo tanto, una tarea de observación es "desproyectar" los espectros de los cúmulos, lo que sólo se puede hacer asumiendo una cierta forma geométrica tridimensional del cúmulo, en general simetría esférica. Los requisitos para una desproyección espectral exitosa son muy buenas estadísticas de fotones y una resolución angular de los datos (función de dispersión de puntos del instrumento) que es mejor que la agrupación radial correspondiente utilizada. En general, los espectros desproyectados son mucho más ruidosos que los espectros observados, pero la mayoría de las veces los resultados de la desproyección muestran solo pequeñas diferencias específicas con los datos no proyectados (porque la mayor parte de la emisión que da forma al espectro proviene de la región más central).

Un problema adicional al derivar la estructura de temperatura a partir de la espectroscopía surge si el plasma tiene más de una fase de temperatura localmente, es decir, dentro del parche observado del que se extrae el espectro y dentro del recipiente de desproyección. La pregunta es entonces: ¿qué determina la temperatura resultante cuando este espectro compuesto se ajusta a un modelo espectral monofásico? Una primera suposición intuitiva es suponer que es un promedio de las temperaturas ponderadas por las contribuciones de las emisiones radiativas de las diferentes fases, la llamada temperatura ponderada por emisión, Tew (por ejemplo, Mathiesen & amp Evrard 2001). Sin embargo, como muestran Mazzotta et al. (2004) la temperatura ajustada resultante es generalmente baja en comparación con Tew. (Mazzotta et al. 2004) obtienen una aproximación analítica simple para calcular el resultado de ajuste a partir de una mezcla de temperatura con una precisión de un pequeño porcentaje para temperaturas ICM superiores a 3 keV. La temperatura ajustada resultante que llaman temperatura espectroscópica, Tsl. Este enfoque se basa en el hecho de que la dependencia de la temperatura de los espectros según Equ. 4 se puede expresar como:

dónde mi es la energía de los fotones, metro es la metalicidad (abudancia de elementos pesados) del plasma, y ​​(T, metro) incluye la dependencia de la temperatura del factor denso y algún efecto de las líneas de emisión. El lado derecho es una expansión de la serie de Taylor para energías suficientemente bajas como lo cubre la ventana de energía de los telescopios de rayos X (para kB T & gt 3 keV). Entonces es fácil mostrar que la adición de la fase de temperatura con el posterior ajuste de temperatura única conduce a la siguiente expresión para la temperatura espectroscópica:

con pruebas que muestran que = 0,75 es una buena aproximación. Vikhlinin (2006) ha generalizado este enfoque también a bajas temperaturas utilizando un método que requiere algunas simulaciones numéricas más complejas que tienen en cuenta las características específicas del instrumento espectroscópico, la banda de energía y la absorción galáctica, proporcionando resultados satisfactorios con errores de un pequeño porcentaje.

El último enfoque nos permite derivar Tsl para una distribución de temperatura conocida, pero no proporciona ningún medio para corregir un sesgo de temperatura, si se desconoce la distribución. Por ejemplo, la determinación de masas de racimo (como se explica a continuación) se basa en un promedio local de la presión que requiere un promedio de temperatura ponderado en masa para una densidad conocida. Desde tsl siempre tiene un sesgo bajo con respecto al promedio de masa, la masa se subestimará en presencia de una estructura multitemperatura no resuelta (por ejemplo, Rasia et al. 2005). Un estudio de Rasia et al. (2006) mostró que el sesgo de temperatura puede llevar fácilmente a una subestimación de la masa en un 10% en promedio. Con la instrumentación actual, es difícil develar una estructura de temperatura múltiple en el rango de temperatura por encima de 3 keV. Un ejercicio sencillo que se puede realizar con XSPEC es tomar una medida de emisión igual de plasma de 4 keV y 8 keV y simular un análisis con los instrumentos de XMM-Newton. Incluso con una exposición simulada que da varios diez millones de fotones, un solo modelo de temperatura con T

5.5 keV da un ajuste perfecto y no podemos recuperar las fases de entrada originales. A temperaturas más bajas y muy buenas estadísticas de fotones se pueden realizar más diagnósticos como se ve, p. en el estudio que se muestra en la Fig.7 (Matsushita et al.2002) y estudios similares en otras regiones centrales frías, p. por Fabian et al. (2005) o Simionescu et al. (2008a) que se muestra a continuación, debido a las líneas de emisión características de las diferentes fases de temperatura.

Una de las aplicaciones más importantes del conocimiento de la estructura de la temperatura en el ICM es la determinación de la masa de los cúmulos de galaxias. Suponiendo que el ICM está en equilibrio hidrostático y el grupo tiene una simetría aproximadamente esférica, la distribución de la masa total en el grupo viene dada por los perfiles de densidad y temperatura mediante la siguiente ecuación:

dónde GRAMO y kB son la constante gravitacional y de Boltzmann, respectivamente, µ es la masa media de partículas (

0.6), metropag la masa del protón, y gramo la densidad del gas.

Uno de los resultados generalmente interesantes de los esfuerzos recientes de determinación de masa precisa es la conclusión de que el modelo de halo de materia oscura "NFW" propuesto por Navarro, Frenk & amp White (1995, 1997) da una descripción consistente de la distribución de masa de grupos aparentemente relajados ( conglomerados que muestran un alto grado de simetría en la proyección y sin signos obvios de actividad reciente de fusión) como se muestra en la Fig.11 (Pratt (2006), Vikhlinin et al. (2005), ver también Pratt & amp Arnaud (2002), Pointecouteau et al. al. (2005), Buote et al. (2007), Voigt & amp Fabian (2006)). Se han realizado los primeros intentos de una comparación rigurosa de las masas de los racimos determinadas a partir de un análisis de rayos X y de estudios de lentes gravitacionales (Zhang et al. 2007, Mahdavi et al. 2008) que muestran que la determinación de la masa de rayos X proporciona un valor mucho menor. incertidumbre individual. También tenemos los primeros indicios de que las masas de lentes son generalmente más altas en aproximadamente un 12 (& # 177 15)%, lo que puede reflejar en parte el sesgo de temperatura mencionado anteriormente y la presión turbulenta adicional no contabilizada del ICM si asumimos que las masas de lentes son esencialmente insesgadas. Esta calibración de masa mediante la combinación de varios métodos constituirá un esfuerzo importante en los próximos años.

La distribución de temperatura en el ICM es también la clave para la caracterización de la historia térmica y la estructura térmica, expresada más convenientemente por la estructura de entropía del ICM del cúmulo. La definición de "entropía", S, como se usa en la literatura astrofísica de los cúmulos de galaxias se desvía de la definición general en física:

Esta definición está relacionada con la definición general de entropía, s, por s = kB enS 3/2 (µmetropag) 5/2 ) + s0 (Voit 2005). La S El valor se puede ver como un parámetro para etiquetar adiabates, y por lo tanto S permanece fijo en cualquier evolución hidrodinámica del ICM en la que todos los procesos son adiabáticos S aumenta, p. ej. en ondas de choque o con disipación de movimiento turbulento y disminuye con enfriamiento radiativo.

La aplicación más importante del estudio de la estructura de la entropía en los cúmulos de galaxias es la distinción entre calentamiento por procesos gravitacionales y no gravitacionales. El término procesos gravitacionales se refiere aquí al calor que proviene de la conversión de potencial en energía térmica en la formación de estructuras y el colapso de grupos. Esta forma de calor está determinada por procesos de formación de estructuras que son impulsados ​​principalmente por la materia oscura en el Universo. Los procesos no gravitacionales están conectados a la entrada de energía en el ICM en forma de vientos galácticos impulsados ​​por la formación de estrellas (que al mismo tiempo conducen al enriquecimiento químico del ICM como se discutió en la sección 5) y mediante AGN que proporciona entrada de energía a través de chorros de energía relativista. plasma.

La forma de distinguir las dos formas de calentamiento es el estudio de las relaciones de escala de las propiedades de los conglomerados térmicos. El calentamiento gravitacional del ICM durante la formación del cúmulo es proporcional a la profundidad del pozo de potencial gravitacional del cúmulo y, por tanto, la ganancia de entropía es proporcional a la temperatura del ICM. Se espera que los procesos de calentamiento conectados a la retroalimentación de la población de galaxias estén relacionados (proporcionales) con la masa estelar total en el cúmulo. Suponiendo que en primer orden una relación de masa estelar a gas constante del componente del cúmulo bariónico, la cantidad de entrada de energía no gravitacional por unidad de masa de gas es también constante de primer orden. Por lo tanto, en esta consideración más simple, la contribución de la entropía gravitacional es proporcional a la temperatura virial y del ICM, mientras que la contribución de la entropía no gravitacional es una constante aditiva. La evidencia de la entropía no gravitacional caracterizada de esta manera fue proporcionada por Ponman et al. (1999) como se ilustra en la Fig.12 (ver también David et al. (1996) quien mostró con ROSAT observaciones de sistemas más fríos en los que los grupos tienen perfiles de entropía más planos que los cúmulos). Los resultados implican un piso de entropía de aproximadamente 135 keV cm 2 (Ponman et al. 1999, Lloyd-Davies et al. 2000). Los resultados más modernos no muestran la aparición repentina de un paso, sino más bien una pendiente de la relación entropía-temperatura que es menos profunda que la pendiente de 1 esperada de modelos puramente gravitacionales: en lugar de la pendiente gravitacional de S(rescamoso) T, relaciones alrededor T Se encuentran 2/3. Los modelos puramente gravitacionales de acreción suave y fría de gas en el grupo (por ejemplo, Tozzi & amp Norman 2001) predicen perfiles de entropía en grupos de la forma S(r) r 1.1. Las observaciones muestran perfiles que pueden ser tan pronunciados como esta predicción para los sistemas más masivos, pero son menos profundos para los grupos más pequeños, lo que nuevamente es una manifestación del hecho de que los procesos no gravitacionales tienen un efecto mayor en sistemas con una masa más pequeña y, por lo tanto, un potencial gravitacional menos profundo. Como resultado representativo, mostramos el estudio de Pratt (2006) que involucra 10 clústeres de apariencia relajada (Fig. 13), que ilustra el comportamiento de escalamiento de temperatura ICM y radial de la entropía ICM del clúster. El diagnóstico de perfiles de entropía ahora se ha llevado a cabo en detalle para muestras de conglomerados más grandes por Cavagnolo et al. (2009) y muestras de conglomerados representativos de Prat et al. (2009, en preparación) que proporciona una imagen más detallada, cuya interpretación adecuada debe ser asistida por simulaciones.

Figura 12. Entropía en grupos y conglomerados medidos en un radio fiducial de 0,1 rvirial en función de la temperatura ICM del sistema (Ponman et al. 1999). Se infirió de este gráfico que la entropía parece converger en bajas TX a un valor mínimo característico de

El modelado teórico para explicar el comportamiento de escalamiento de entropía cuantitativa implica "precalentamiento" (aumento temprano de entropía del medio intergaláctico debido a la formación de estrellas antes de la formación del cúmulo), enfriamiento y condensación del material de baja entropía que aumenta S en la fase gaseosa restante, y procesos de calentamiento por retroalimentación en el grupo. Parece necesario un equilibrio complicado de todos estos procesos para reproducir los perfiles de entropía, las relaciones de escala y la cantidad de bariones que se convierten en estrellas en el volumen del cúmulo, y aún se están realizando esfuerzos para obtener un modelo completamente consistente y satisfactorio (p. Ej. Borgani et al.2004, Borgani et al.2005, Voit et al.2003, Voit 2005, McCarthy et al.2008).

Las propiedades instrumentales y de fondo de partículas bajas, estables y bien entendidas del Suzaku satélite permitió realizar los primeros estudios pioneros de cúmulos hasta y más allá de su radio virial. Reiprich y col. (2008) determinaron el perfil de temperatura para el rico y masivo grupo central de enfriamiento Abell 2204 a partir de

10-1800 kpc, cerca del estimado r200. Encuentran que el perfil de temperatura entre 0.3-1.0r200 es consistente con una caída de 0.6, según lo predicho por las simulaciones. Los primeros perfiles de temperatura, densidad y entropía más allá r200 se informaron para otro grupo central de enfriamiento masivo y rico, PKS 0745-191 (George et al. 2009). Entre 0.3-1r200 miden una caída de temperatura promedio de

70%. Encuentran que cerca del radio virial el perfil de entropía observado es menor que el esperado para el calentamiento por colapso gravitacional. La Fig. 14 muestra los perfiles observados en cuatro direcciones y los perfiles medios. La curva punteada en la parte inferior muestra el perfil de entropía esperado para el calentamiento por colapso gravitacional, S r 1.1, y la línea punteada vertical muestra la estimación r200. The fall of entropy beyond r200 in the NW direction is interpreted by the authors as evidence for an accretion shock from cooler material falling on the cluster along a filament.

X-ray emission from hot plasma associated with a filament connecting two massive clusters of galaxies, Abell 222 and Abell 223, was recently detected using XMM-Newton (Werner et al. 2008). The detection of the tenuous gas permeating the filament was possible because of its favorable orientation approximately along our line-of-sight. The temperature of the detected gas is kT = 0.91 ± 0.25 keV and assuming that the length of the filament along the line-of-sight is l = 15 Mpc its baryon density is 3.4 × 10 -5 cm -3 , which corresponds to a baryon over-density of 150. The entropy of the gas in the filament is S 870 keV cm 2 l 1/3 , which suggests strong preheating. We note that if the detected emission would be associated with the outer region of radially asymmetric clusters (deriving the gas density by means of the usual geometric deprojection), the corresponding entropy of 420 keV cm 2 would be much lower than that expected for the virialised cluster gas ( 1000 keV cm 2 ) which has already passed through an accretion shock.

Galaxy clusters grow throughout the recent history of our Universe by accreting matter from their surroundings, preferentially by clumpy accretion from the cosmic network matter filaments in the intersections of which they are embedded (e.g. Braglia et al. 2007). From time to time major merger events happen in this accretion process, where two larger systems are attracted to each other and merge violently. These cluster mergers have always been very attractive study objects (see e.g. Feretti et al. 2002) for a review). The thermal structure of the ICM again offers good perspectives to unveil the merger configuration and its history as well as to understand the heating processes of the ICM resulting from the energy release of the merger.

We will illustrate the diagnostic potential of X-ray spectroscopy in these studies by concentrating here mostly on the example of the most dramatic merging system, 1E0657-56. But before we describe an earlier result obtained with XMM-Newton for the diagnostics of the off-axis merger in the cluster A3921 shown in Fig. 15 by Belsole et al. (2005). The temperature map has been obtained by applying the multi-scale spectro-imaging technique based on a wavelet analysis described by Bourdin et al. (2004). The general result of this analysis was subsequently confirmed by spectroscopy of the regions highlighted in the temperature map. While the general gas temperature of the undisturbed Eastern region of the main cluster has a temperature around 4.9 keV, a hot, bar like region with an extent of about 160 x 280 kpc is observed in the highly distorted North-Western side which has been found to have a temperature around 7.25 keV. The signatures have been interpreted as an off-axis merger Belsole et al. (2005). The observed features have been found to be similar to those in the simulations of an off axis merger with a mass ratio of 1:3 an impact parameter of B = 5 rs (dónde rs is the scale radius of the NFW profile describing the density distribution of the cluster) and a time of less than about 1 Gyr after the X-ray luminosity reaches its peak as shown by Ricker & Sarazin (2001) in their Fig. 7. This system seems to show the typical appearance of an intermediate stage off-axis merger similar to other cases (e.g. Reiprich et al. 2004).

The most detailed and interesting data set on a merging cluster system is that of 1E0657-56 at a redshift of z = 0.297. This cluster was observed in a very deep observation with Chandra with an exposure of 500 ksec (Markevitch 2006) and also with XMM-Newton (Zhang et al. 2006, Finoguenov et al. 2005). As a first exercise to get an overview on the thermodynamic structure of the cluster ICM, it has become standard for such deep, high photon statistic observations to produce maps of the temperature and density distributions of the ICM and to infer the pressure and entropy distribution from these quantities. Fig. 16 shows such maps produced by Million & Allen (2008). The temperature is determined from spectroscopy of about 100 image pixels, each containing at least 3000 photons. The binning of these pixels has been guided by regions of similar surface brightness (Sanders 2006). The ICM density is derived from the surface brightness distribution by assuming a certain geometry to deproject the emission distribution along the line-of-sight. Although the so derived temperature in the temperature map is a projected quantity, it still gives a good impression about the temperature in the central bin in the line-of-sight because of the large weight of the innermost bin due to the square density dependence of the emissivity and the steep density profile. From these maps of approximate temperature and density distribution in a cross section of the cluster, the approximate distribution of pressure, PAG = nkB TX, and entropy, S = T / norte 2/3 , can be constructed. The surface brightness image in Fig. 16 shows a disturbed larger cluster component and a compact, cone like structure to the West. The latteris identified with a compact subcluster, flying through the main cluster at high relative velocity, for which optical images provide further evidence. This component has been named "the bullet" from which the popular name of the whole system, "the bullet cluster", originates. In the temperature map the bullet shows up as a cool core which also has the lowest entropy in the entropy map. The Mach cone like shape of the bullet suggest that it may fly with supersonic velocity. In the temperature map we observe that the region in front of the bullet has a strongly enhanced temperature that goes hand in hand with high pressure and elevated entropy. This is the signature of a region heated by a shock preceding and being detached from the bullet. The high temperature/entropy region shows a sharp edge at the shock. In the pressure map the region of the bullet shows little enhancement (apart from the narrow band of shock compressed ICM), while the highest pressure values are found in the center of the overall system structure. Thus, despite the disturbances, the pressure maximum is most probably still indicating the region of the deepest gravitational potential.

To obtain more quantitative information about the nature of the shock in front of the bullet, Markevitch et al. (2002) has studied the temperature and density distribution around the region of the shocked ICM in more detail. Fig. 17 shows two sharp edges in the surface brightness profile in the left panel. The inner bump is the contact discontinuity that separates the bullet from the shock heated ICM, the second bump at 90'' is the shock. From a density model that fits the projected surface brightness one infers a density jump that corresponds to Mach number 3 ± 0.4 shock. The corresponding temperature jump as derived from the projected spectra, is shown in the right panel. The relatively high Mach number implies a relative velocity of the bullet and the ICM of about 4700 km/s. For an explanation of this high velocity see recent simulations that try to reconstruct the merger configuration of 1E0657-56 and recover such high velocities which are partly boosted by the accretion inflow of ICM at the position of the bullet (Springel & Farrar 2007, Mastropietro & Burkert 2008). In section 6.2 we discuss the use of the observed shock structure in this cluster to study the processes controlling the thermalization of the plasma behind the shock.

So far only two more cases of clear shock signatures in merging clusters are known: A520 (Markevitch et al. 2005, Markevitch & Vikhlinin 2007) A2219 (Million & Allen 2008).

Another type of interesting structures in the ICM are the so called cold fronts, which also show up in the surface brightness images of clusters as sharp surface brightness discontinuities. But thanks to the spectroscopically determined temperatures one can show that the pressure across the cold fronts is continuous, such that they are boundaries between colder denser plasma and a more tenuous, hotter environment. Markevitch & Vikhlinin (2007) provide a nice recent review about the X-ray observations and the physics of cold fronts and ICM shocks.

Galaxy cluster mergers are expected to induce turbulent motions into the ICM (Sunyaev et al. 2003). An investigation of the presence of stochastic turbulence has been performed by means of a spectral reduction of deep XMM-Newton observations of the Coma galaxy cluster by Schuecker et al. (2004). The turbulence fluctuation spectrum was studied in the projected pressure map of the ICM in the central region of the Coma cluster. The Coma cluster has a very flat appearance, characterized by a very large core radius of the X-ray surface brightness of

400 kpc (Briel et al. 1992). This enables us to treat the configuration of the central region of Coma in the first approximation as a slab geometry, with corrections to the power spectrum applied later. The analysis of the fluctuation spectrum testing for a turbulent power law spectrum was performed, with the pressure rather than with density or temperature fluctuations, not to confuse the turbulent fluctuations with static entropy fluctuations in pressure equilibrium, which would be characterized by contact discontinuities. In fact, Fig. 19 (left) shows that turbulent pressure fluctuations dominate also the density fluctuations rather than contact discontinuities.

The map of the projected pressure distribution in the center of the Coma ICM as shown in Fig. 18 was obtained by calculating the gas density from the X-ray surface brightness (with an assumed depth of the ICM in the line of sight) and deriving the temperature by a spectral analysis of the data in pixels of 20 by 20 arcsec 2 and alternatively 40 by 40 arcsec 2 , yielding the pressure by means of the ideal gas equation of state. We see the pressure fluctuations clearly in Fig. 18. A Fourier analysis of these fluctuations seen in projection results in the power spectrum shown in Fig. 19 (right). This spectrum has been corrected for the contribution of Poisson noise and the overall shape of the ICM surface brightness in Coma. The observed power spectrum is characterized by a shape very close to a power law. In Fig. 19 we show how different 3-dimensional power law functions compare to the observed spectrum if they are projected in the same way as the observed spectrum. The observations lay in between a power law exponent of 5/3 and 7/3. An exponent of 7/3 is the one expected for the pressure fluctuation spectrum of the classical prediction of Kolmogorov (1941) and Oboukhov (1941). The original work by Kolmogorov was developed for an incompressible fluid, and in the ICM also magnetic fields play a not fully quantified role, and therefore the the case of the cluster ICM is not easily comparable to the classical picture. Nevertheless, a very similar dimensional consideration of turbulence (see e.g. Landau & Lifshitz Vol. VI) is surely applicable to the cluster ICM where most importantly a scale free spectrum is expected between the driving and dissipation scale. The observed signature of a nearly scale free power law power spectrum is thus a very interesting result. The observations have therefore been interpreted in the way that a nearly classical turbulence configuration has been established in the Coma cluster ICM (Schuecker et al. (2004). This can most probably be explained by the fact that Coma is generally believed to be a post-merger cluster (White et al. (1993).

Important information on the amount of turbulence and turbulent pressure support can also be obtained by measuring the level of resonant scattering in emission lines observed in the ICM. The ICM is generally assumed to be optically thin. This is certainly true for most of the emitted X-ray photons, but for the strongest resonance lines the ICM can be moderately optically thick (Gilfanov et al. 1987). What happens is that for strong resonance lines the transition probabilities are large, photons get absorbed, but since the time between the absorption and emission is extremely short they get very quickly reemitted into a different direction. Because of the very short time between the absorption and the emission of the photon the process can be effectively regarded as scattering. Gilfanov et al. (1987) pointed out that because the optical depth of the resonance line depends on the characteristic velocity of small-scale gas motions, measurements of this optical depth give important information about the turbulent velocities in the hot plasma.

The first constraints on turbulent velocities using resonant scattring were obtained by Churazov et al. (2004), who used XMM-Newton EPIC data to compare the relative fluxes of the He-like Fe K and Fe K lines in the core and in an annulus around the core of the Perseus cluster. Since the Fe K at 6.7 keV has a much larger optical depth than the K line a difference in their ratios in the two spatial regions with different column densities would be an evidence for resonance scattering in the core of Perseus. Churazov et al. (2004) found no evidence for resonance scattering in Perseus, indicating that differential gas motions on scales smaller than

100 kpc in the core of the cluster must have a range of velocities of at least half of the sound speed. Independently, Gastaldello & Molendi (2004) reached similar conclusions.

The first unambiguous evidence for resonant scattering was found using high-resolution spectra of the hot halo around the giant elliptical galaxy NGC 4636 obtained by XMM-Newton RGS (Xu et al. 2002). The plasma with temperatures below 0.9 keV observed in elliptical galaxies, groups of galaxies, and in the cool cores of some clusters emits three strong Fe XVII lines. While the line at 15.01 Å has a very strong oscillator strength and is expected to be optically thick, the blend of lines at 17.05 and 17.1 Å have negligible optical depths. The radial profile of the ratios of these two lines (Fe XVII 17.1Å / Fe XVII 15.0 Å) derived using RGS shows a clear gradient with the peak in the center of the galaxy NGC 4636, proving that many of the 15.01 Å photons get scattered before exiting its core (see Fig. 20 Xu et al. 2002).

Following up the work by Xu et al. (2002), Werner et al. (2009) analyzed the XMM-Newton RGS data of five nearby bright elliptical galaxies and found that the Fe XVII lines in the cores of four galaxies show evidence for resonance scattering in the innermost region. The data for NGC 4636 in particular allowed the effects of resonant scattering to be studied in detail. Werner et al. (2009) used deprojected density and temperature profiles obtained by Chandra to model the radial intensity profiles of the strongest resonance lines, accounting for the effects of resonant scattering, for different values of of the characteristic turbulent velocity. Comparing the model to the data they found that the isotropic turbulent velocities on spatial scales smaller than 1 kpc are less than 100 km s -1 and the turbulent pressure support in the galaxy core is smaller than 5% of the thermal pressure at the 90% confidence level, and less than 20% at 95% confidence. Note that the spatial scales of turbulence probed in the cores of elliptical galaxies by RGS are much smaller than those probed in Perseus (Churazov et al. 2004) or Coma (Schuecker et al. 2004).

The Fe XVII lines are the most sensitive probes of turbulence using resonant scattering, but because they are present only at temperatures less than

1 keV they cannot be used to probe turbulence in the much hotter clusters of galaxies. High-resolution spectra obtained by X-ray calorimeters on the future satellites like Astro-H y IXO will allow us to probe turbulence also in higher mass systems and at larger radii (see Sect. 7).

1 r500 is the radius where the mean total density of the cluster is 500 times the mass density of a Universe with critical density. This radius describes the same relative scale of clusters of different mass in the self-similar scenario. See also explanation later in the text. Back *****


X-ray Astronomy and Clusters of Galaxies Group

The X-ray Astronomy and Clusters of Galaxies Group does both observational and theoretical work related to X-ray astronomy and the physics of clusters of galaxies, galaxies, X-ray binaries, and compact objects.

Personnel

Faculty, scientists and staff involved in our group include:

  • Professor Craig Sarazin
  • NRAO Scientist Brian Mason
  • Visiting Professors Greg Sivakoff, Ming Sun
  • Visiting Scientist Rukmani Vijayaraghavan

Undergraduate students working in this group include:

  • Danny Devlin
  • AnnMarie Kelly
  • Jillian Maxson
  • Camryn Phillips
  • Evan Sooklal

Recent Research Projects and Papers

Note that most of these projects involve collaborations with at many other scientists and institutions around the world.

Clusters of Galaxies

X-ray Observations of Clusters of Galaxies

Mergers, Shocks, and Radio Relics

Merger Shock in Abell 3667
(XMM-Newton X-ray)

Cluster Cool Cores and Feedback

Ram Pressure Stripping

ESO 137-001
(X-ray, Halpha, Optical)

Spirals galaxies that are undergoing ram pressure stripping of their interstellar gas often show extended tails in X-rays, optical emission lines, star formation, H I, and X-ray binaries. Examples include ESO 137-001 (at right) and ESO 137-002 in the Abell 3627. Both spirals and early-type galaxies in clusters often have radio synchrotron tails as well. We have a recent detailed study of the tails in the Coma cluster.

High Resolution SZ Observations of Clusters of Galaxies with MUSTANG-2


Agradecimientos

We thank the anonymous referee for his/her valuable comments which helped to improve this review. This work was supported by the Lendület LP2016-11 grant awarded by the Hungarian Academy of Sciences. P.M. acknowledges support from Russian Science Foundation (grant 14-22-00271). A.S. is grateful for the support from the Women In Science Excel (WISE) programme of the NWO, and thanks the Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe for their continued hospitality. S.E. acknowledges financial contribution from the contracts NARO15 ASI-INAF I/037/12/0, ASI 2015-046-R.0 and ASI-INAF n.2017-14-H.0. SRON is supported financially by NWO, the Netherlands Organization for Scientific Research.


Renato Dupke

Renato Dupke is a visiting assistant research scientist at the University of Michigan. He is also a research scientist from the National Observatory in Río de Janeiro, Brazil, a scientist at Eureka Scientific, and a visiting professor at the University of Alabama. His research emphases include high-energy astrophysics, the origin and evolution of clusters and groups of galaxies, and cosmological surveys. He serves as the scientific co-director of the Javalambre Physics of the Accelerating Universe Astronomical Survey (J-PAS) from the Javalambre Astronomical Observatory in Spain, a stage IV cosmological experiment that will provide spectrophotometric data on hundreds of millions of galaxies up to z>1.2 in the northern sky.

Related Interests

Origin and evolution of the intracluster medium (ICM), fossil groups, ICM energetics, ICM bulk velocities, heavy element injection mechanisms in clusters and groups, cluster merging, interaction of galaxies with the ICM, supernovae explosion mechanisms, large-scale structure and observational cosmology, dark matter properties.


Analysing Thermal Spectra with Machine Learning

Galaxy clusters are among the largest gravitationally bound structures in the Universe. One of their defining characteristics is that they tend to be embedded within a large reservoir of superheated gas, known as the intracluster medium (ICM). With temperatures up to 10 8 Kelvin, the ICM is a strong emitter of X-ray radiation. The resulting spectra is dominated by thermal bremßtrahlung radiation: radiation emitted when charged particles are decelerated. Characterising this thermal emission provides useful insights into the physical processes within the cluster, such as galaxy merging and AGN activity, as well as various physical parameters including temperature and metallicity. In order to obtain these parameters, one must first fit the observed spectra. However, the ICM is not necessarily uniform. Different regions are often characterised by multiple thermal components, hence requiring a mix of temperatures rather than a single temperature model to reproduce the observed spectra. The authors of today’s bite propose a new machine learning (ML) method to systematically estimate the different underlying thermal components in ICM spectra. As this approach is not reliant on any particular physical model, it is both efficient and portable.

The Component and The Forest

The authors’ machine learning approach features two key techniques principal component analysis (PCA) and random forests. The idea of PCA is to break large, multi-dimensional datasets into their principal components (amo, amare, amavi, amatum) these are a series of orthonormal basis vectors such that each vector points in a direction of maximal variance. This is analogous to solving for eigenvectors, and the data processing can be thought of as a change of basis. PCA is extremely useful for machine learning because it structures the data in a way that best highlights relevant features (while discarding those that are redundant/irrelevant). This improves the learning capability and efficiency of ML techniques. The authors use a random forest of decision tree classifiers to classify the processed data (i.e. the data after having been transformed via PCA). In a decision tree, the dataset is recursively partitioned until each subset corresponds to a specific class or category. Since decision trees are quite unwieldy and prone to overfitting, it is often beneficial to train several thousand at once (i.e. a random forest). Given an input corresponding to a region of X-ray emission, the goal is to output the number of unique thermal components. The authors create the training data using synthetic X-ray spectra based on observations taken from the Chandra observatory.

The King of Mycenae

The authors applied their ML method to the Perseus cluster, which is known to have regions with multiple temperature components. Figure 1 shows that the overwhelming majority of the Perseus cluster consists of a two-component thermal emission (blue), with some regions of four-component (yellow) and single-component (indigo) emission. This verifies previous conclusions, based on Chandra observations, that the Perseus cluster cannot be accurately modelled with a single temperature component.

Figure 1 (Figure 8 in the paper): A smoothed image of the X-ray emission from the Perseus cluster (left), compared to a Voronoi tessellation map of the predicted single component (indigo), double component (blue) and quadruple component (yellow) regions. There is a very small triple component (green) region in the BCG.

Mapping the Components

Having established that there are two main temperature components, the authors next calculated temperature maps. Figure 2 shows each of these components. Overall, each component corresponds to gases at different temperatures the first component is characterised by a relatively cooler gas (of around 2 keV), while the second corresponds to a hotter gas (of 4 keV). These also correspond to soft and hard X-ray emission. What is encouraging is that these components are distributed differently: the cool gas is mostly uniform while the hot gas is more uneven. Some regions with a low first-component temperature have a high second-component temperature (and vice versa). Thus only by combining these different components can one accurately model the thermal nature of X-ray emission throughout the ICM.

Figure 2 (Figure 9 of the paper): Temperature maps (voronoi) highlighting the first (left) and second (right) thermal components (for regions with exactly two components). Colour denotes the mean temperature of the gas.


Ver el vídeo: The Birth of the Intracluster Medium (Diciembre 2022).