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4개의 케플러 디스크

Sep 11, 2023Sep 11, 2023

Nature Astronomy 7권, 557~568페이지(2023)이 기사 인용

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이 기사에 대한 저자 수정 사항은 2023년 3월 16일에 게시되었습니다.

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고질량 원시성(M⋆ > 8M⊙)은 짧고 강렬한 폭발적인 성장을 통해 질량의 대부분을 얻는 것으로 생각됩니다. 이러한 일시적인 부착은 중력적으로 불안정하고 결과적으로 불균일한 부착 디스크에 의해 촉진되는 것으로 생각됩니다. 관측 능력의 한계와 관측된 강착 폭발 사건의 부족으로 인해 원반 강착, 불안정성 및 고질량 원시성에서의 강착 폭발 현상 사이의 연관성에 대한 확실한 확인이 보류되었습니다. 2019년 강착 폭발 이후, 대량의 원시성 G358.93-0.03-MM1에서 폭발적인 방사선에 의해 추진된 열파가 외부로 전파되었습니다. 이 기간 동안 복사 펌핑된 6.7GHz 메탄올 메이저에 대한 6회의 매우 긴 기본 간섭계 관찰이 수행되었으며, 열파가 외부로 전파됨에 따라 디스크 반경이 계속 증가하는 것을 추적했습니다. 매우 긴 기본 간섭계 맵을 연결하면 ~50-900 AU의 물리적 범위를 포괄하는 강착 원반의 공간 운동학에 대해 드물게 샘플링된 밀리아크초 보기가 제공됩니다. 우리는 이러한 관측 접근 방식을 '열파 매핑'이라고 부릅니다. 우리는 G358.93-0.03-MM1 주위에 공간적으로 분해된 4개 팔 나선형 패턴을 가진 케플러 강착 원반의 발견을 보고합니다. 이 결과는 원반 강착과 나선팔 불안정성이 간헐적 강착 고질량 별 형성 패러다임에 긍정적으로 관련되어 있음을 암시합니다.

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본 연구에 사용된 데이터는 LBA 데이터(https://atoa.atnf.csiro.au), EVN 데이터(http://archive.jive.nl)에서 실험 코드(표 1)를 검색하여 액세스할 수 있습니다. /scripts/portal.php) 및 VLBA 데이터(https://data.nrao.edu/portal/#/). 이 작업에 사용된 메이저 스폿맵은 FITS 형식의 6개 시대의 보정된 데이터 외에도 다음 링크에서 사용할 수 있습니다: https://www.masermonitoring.com/g358-mm1-data-availability.

Correlate2d 알고리즘은 Python의 SciPy 패키지(버전 1.10.0)에서 사용할 수 있습니다. MCMC 알고리즘은 Python의 emcee 패키지(버전 3.1.3)에서 사용할 수 있습니다. RANSAC 알고리즘은 Python의 scikit-learn 패키지(버전 0.19.2)에서 사용할 수 있습니다.

이 문서에 대한 수정본이 게시되었습니다: https://doi.org/10.1038/s41550-023-01944-8

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