Reciprocal Evolution of Satellite Galaxies and Their Environments Across Cosmic Time in Cosmological Simulations = 우주론적 시뮬레이션을 활용한 위성 은하와 환경의 상호 진화 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The Lambda cold dark matter cosmology (ΛCDM) successfully explains the formation and evolution of large-scale structures in the Universe. However, on smaller galactic scales, tensions and open questions remain regarding the discrepancy between theoretical predictions and observations. In particular, the complex interactions between galaxies and their environments, as well as their impacts on galaxy evolution, are not yet fully understood. Satellite galaxies are ideal laboratories for studying these interactions. Based on a suite of cosmological hydrodynamical simulations, this thesis addresses three key questions regarding the reciprocal evolution of satellite galaxies and their environments: (1) How does the group/cluster environment affect the star formation histories, quenched fractions, and quenching timescales of satellite galaxies? (2) Under what conditions do low-mass dark matter subhalos succeed or fail to host luminous galaxies, and how can we understand the missing satellite problem from the perspectives of baryonic physics and environment? (3) How do satellites contribute to the evolution of their host clusters, and how can we trace their assembly histories through the luminous components?
Since these questions address different physical scales and processes, we employ a multiscale simulation suite strategy, rather than relying on a single simulation. We utilize HORIZON-AGN for large-scale statistical analysis, NEWHORIZON and NEWHORIZON2 for high-resolution studies at the Local Group scale, and NEWCLUSTER for detailed investigations at the cluster scale. We also consistently identify structures across all simulations using the robust halo finder, ADAPTAHOP.
First, using HORIZON-AGN, we investigate how dense environments affect the star formation histories (SFHs), quenched fractions, and quenching timescales of satellite galaxies compared to field galaxies. We find that environmental quenching has a cumulative effect on the SFHs of lowmass satellites, while high-mass satellites are barely affected. Star formation is suppressed more rapidly when the stellar mass of the satellite is lower, the host halo mass is larger, and the time since infall (TSI) is longer. We demonstrate that the quenching timescale and SFHs of satellites can be predicted based on the stellar-to-halo mass ratio and their positions in the projected phase space. Furthermore, the different shape of the SFHs between cluster and field satellites naturally exhibit the “transition epoch” at a specific cosmic time, indicating a theoretical prediction of the reversal of the star formation–density relation.
Second, we explore the formation of satellite galaxies using NEWHORIZON and NEWHORIZON2. In these simulations, while the number of low-mass satellites near Milky Way-like systems is consistent with observations, many subhalos remain dark and starless, turning the main focus of the missing satellite problem into understanding the origin of these “starless” halos, rather than the overabundance of subhalos. We find that the primary driver for the origin of starless halos is not post-infall environmental effects or supernova feedback, but rather the suppression of gas cooling due to the combined effects of primordial environment and cosmic reionization. They are born in low-density and low-accretion regions where the gas fails to condense before reionization; thus, they are “born to be starless.” By considering these baryonic physics and primordial environmental effects, the tension in the classical missing satellite problem is substantially alleviated.
Finally, we shift our perspective to regard satellite galaxies not as passive objects but as active builders that reshape their environments. Using NEWCLUSTER, we trace the formation of the brightest cluster galaxy (BCG) and the intracluster light (ICL), a fossil record of the assembly history of galaxy clusters, through the stripping and disruption of satellite galaxies at high resolution. We introduce an origin-based classification scheme for the BCG+ICL components: stripped, disrupted, in-situ, and preprocessed. In particular, we highlight the novel approach to identify the preprocessed component, which resembles the DM distribution and kinematics, highlighting its important prospect in tracing the assembly history of galaxy clusters. We further show that the stripped stellar mass and the buildup of the ICL correlate strongly with orbital parameters such as TSI, minimum pericenter distance, and the number of orbits.
In summary, we demonstrate that the group/cluster environment regulates the SFHs of low-mass satellites, the primordial conditions and reionization determine whether satellites can form or not, and the orbits and tidal stripping of satellites reshape the structure of clusters, leaving behind the ICL as a fossil record. These findings do not represent stand-alone results, but rather collectively illustrate the reciprocal evolution process in which satellite galaxies and their environments exchange mass and energy in the broad physical sense during their co-evolution. Through this refined investigation of baryonic physics in a cosmological context, we show that the ΛCDM paradigm can naturally explain some small-scale tensions and open questions proposed above without modifying the nature of dark matter.

국문 초록 (Abstract)

ΛCDM 우주론은 성공적으로 우주 거대 구조의 형성과 진화를 설명해 왔다. 그러나 작은 은하 규모에서 이론적 예측과 관측 간의 불일치가 존재하고, 이에 대한 다양한 논의와 미해결 질문이 남아있다. 특히, 은하와 그 주변 환경 간의 복잡한 상호작용과 이에 따른 은하 진화에 미치는 영향은 아직 완전히 이해되지 않았다. 위성 은하는 이러한 상호작용을 연구하기에 이상적인 실험실이다. 우리는 이 학위 논문에서 우주론적 유체역학 시뮬레이션들을 기반으로, 위성 은하와 환경 사이의 상호 진화에 관한 세 가지 주요 질문을 다룬다: (1) 은하군/은하단 환경이 은하의 별 생성 역사, 별 생성 억제 비율, 별 생성 억제 시간 척도에 어떻게 영향을 미치는가? (2) 어떤 조건 하에 낮은 질량의 암흑물질 위성 헤일로가 은하를 형성하거나 형성하지 못하는가? 또한 우리는 어떻게 바리온 물리와 환경의 관점에서 잃어버린 위성 은하 문제를 이해할 수 있는가? (3) 위성 은하는 그들의 모 은하단의 진화에 어떻게 기여하며, 우리는 어떻게 관측 가능한 구성 요소를 통해 은하단의 진화 역사를 추적할 수 있는가?
이 질문들은 각각 다양한 물리적 규모와 과정을 다루기에, 우리는 단일 시뮬레이션에 의존하기보다는 여러 규모의 시뮬레이션 조합을 채택하였다. 대규모 통계 분석을 위해 Horizon-AGN을, 국부 은하군 규모의 고해상도 분석을 위해 NewHorizon과 NewHorizon2를, 은하단규모의 상세한 연구를 위해 NewCluster을 활용하였다. 또한, 모든 시뮬레이션에서 검증된 은하/헤일로 탐색 코드인 AdaptaHOP을 사용하여 일관되게 구조를 식별하였다.
먼저, Horizon-AGN을 사용하여 고밀도 환경이 위성 은하의 별 생성 역사, 별 생성 억제 비율, 별 생성 억제 시간 척도에 어떻게 영향을 미치는지 조사하였다. 우리는 환경적 억제가 높은 질량의 은하에는 거의 영향을 미치지 않는 반면, 낮은 질량의 은하의 별 생성 역사에 누적된 영향을 주는 것을 확인하였다. 별 생성은 위성 은하의 별 질량이 낮고, 모 암흑헤일로 질량이 크고, 유입 이후 시간이 길수록 더 빠르게 억제된다. 우리는 위성 은하의 별 생성 억제 시간 척도와 별 생성 역사가 별 질량 대 암흑헤일로 질량 비율과 이차원상 투영된 위치–속도 위상 공간에서의 분포를 기반으로 예측될 수 있음을 보였다. 더 나아가, 은하단 은하와 필드 은하 간의 별 생성 역사 형태 차이로부터, 특정 우주 시점에서의 “전환 시기”가 자연스럽게 나타남을 확인했고, 이는 그간 알려진 별 생성–밀도 관계 역전의 이론적 예측을 나타낸다.
다음으로, 우리는 NewHorizon과 NewHorizon2를 사용하여 위성 은하의 형성을 탐구하였다. 이 시뮬레이션들에서, 우리은하와 같은 은하계에서 낮은 질량 위성 은하의 수는 관측과 일치하지만, 많은 수의 위성 암흑헤일로가 별이 없는 상태로 남아있고, 이는 잃어버린 위성 은하 문제의 주요 초점이 위성 암흑헤일로가 너무 많은 (혹은, 위성 은하가 너무 적은) 문제가 아니라 어떻게 암흑 헤일로가 별이 없는지를 밝히는 것으로 옮겨가야 한다는 것을 의미한다. 우리는 별이 없는 헤일로의 주요 형성 기원이 유입 이후 궤도 및 환경 효과나 초신성 피드백이 아니라, 형성 당시 원시 환경과 우주 재이온화의 복합적인 영향으로 인한 기체 냉각 억제임을 발견하였다. 이들은 재이온화 이전에 기체가 충분히 응축되지 못하는 저밀도, 저강착 영역에서 태어나기 때문에, “모태무성” 상태인 것이다. 이렇게 바리온 물리와 원시 환경 효과를 고려함으로써, 고전적인 잃어버린 위성 은하 난제는 상당히 완화되고 해결된다.
마지막으로, 우리는 위성 은하를 수동적인 존재가 아닌 환경을 재구성하는 능동적인 존재로 보는 관점으로 전환하겠다. NewCluster을 사용하여, 우리는 은하단의 형성 역사의 그 일종의 화석 기록인 은하단 중심 은하와 은하단내광의 형성을 위성 은하의 조석 박리와 붕괴 과정을 통해 추적하였다. 우리는 중심 은하 및 은하단내광 구성 요소를 기원에 따라 벗겨진 (stripped), 부서진 (disrupted), 내부 생성된 (in-situ), 전처리된 (preprocessed) 성분으로 구분하는 분류법을 도입하였다. 특히, 전처리 별들은 이 연구의 새로운 분류법으로 연구되었으며, 이들은 암흑물질 분포 및 운동학과 유사하여 은하단의 형성 역사를 추적하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 우리는 더 나아가 벗겨진 별 질량과 은하단내광의 축적이 위성은하의 유입 이후 시간, 최소 근지점 거리, 궤도 수와 같은 궤도 매개변수와 강한 상관관계를 가짐을 보였다.
결론적으로, 우리는 은하군/은하단 환경이 낮은 질량 위성 은하의 별 생성 역사를 조절하고, 원시 환경과 재이온화가 위성 은하의 형성 여부를 결정하며, 위성 은하의 궤도와 조석 박리가 은하단의 구조를 재형성하여 은하단내광이라는 화석 기록을 남긴다는 것을 보여주었다. 이러한 발견들은 별개의 결과가 아니라, 위성 은하와 그 환경이 성장하는 과정에서 질량과 에너지를 교환하는 “상호 진화” 과정임을 종합적으로 보여준다. 우리는 우주론적 맥락에서 바리온 물리를 정밀하게 조사함으로써, ΛCDM 우주론이 암흑물질의 성질을 수정하지 않고도 일부 작은 규모의 난제와 미해결 질문들을 자연스럽게 설명할 수 있음을 보였다.

목차 (Table of Contents)

• LIST OF FIGURES iv
• LIST OF TABLES vi
• ABSTRACT IN ENGLISH vii
• 1 Introduction1 1
• 1.1 Frontier Questions for Galaxy Evolution within ΛCDM . . . . . . . . . . . 1
• 1.2 The Reciprocal Evolution of Galaxies and Environments . . . . . . . . . . 8
• 1.2.1 How environments shape galaxies . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
• 1.2.2 How galaxies shape their environment . . . . . . . . . . . . . . . . 11
• 1.3 Probing with Cosmological Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
• 1.3.1 Historical context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
• 1.3.2 A suite of simulations for a multiscale problem . . . . . . . . . . . 19
• 1.4 Outline of the Thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
• 2 Methods 23
• 2.1 Numerical Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
• 2.2 ADAPTAHOP Halo Finder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
• 3 Star formation history and transition epoch of cluster galaxies based on the HORIZON-AGN simulation 40
• 3.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
• 3.2 Sample Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
• 3.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
• 3.3.1 Quenched fraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
• 3.3.2 Star formation history . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
• 3.3.3 e-folding timescale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
• 3.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
• 3.4.1 Transition epoch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
• 3.4.2 Halo-to-stellar mass ratio dependence . . . . . . . . . . . . . . . . 57
• 3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
• 3.6 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
• 3.6.1 Star formation histories of entire samples . . . . . . . . . . . . . . 63
• 3.6.2 Transition epoch determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
• 4 Born to be Starless: Revisiting the Missing Satellite Problem 66
• 4.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
• 4.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
• 4.2.1 Halo (galaxy) identification and sampling . . . . . . . . . . . . . . 67
• 4.2.2 Classification of subhalos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
• 4.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
• 4.3.1 Satellite abundance and star formation . . . . . . . . . . . . . . . . 74
• 4.3.2 Distinct subhalo populations: starless and starred . . . . . . . . . . 76
• 4.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
• 4.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
• 4.6 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
• 4.6.1 Merger tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
• 4.6.2 Validity of subhalo classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
• 4.6.3 Supernova energy and rates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
• 4.6.4 Radiative cooling and heating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
• 5 On the origin of intracluster light based on the high-resolution simulation, NewCluster 98
• 5.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
• 5.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
• 5.2.1 Building merger trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
• 5.2.2 Satellite galaxies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
• 5.3 Classification of BCG+ICL stars . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
• 5.3.1 BCG+ICL from surviving satellites . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
• 5.3.2 BCG+ICL from disrupted satellites . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
• 5.3.3 BCG+ICL born in BCG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
• 5.3.4 BCG+ICL from preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
• 5.4 Demographics of the ICL in NEWCLUSTER . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
• 5.5 Stellar Population Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
• 5.6 Relation between Orbital motions and stripping . . . . . . . . . . . . . . . 124
• 5.7 Caveats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
• 5.7.1 Limiting sample and dynamical state . . . . . . . . . . . . . . . . 126
• 5.7.2 Current limitation of direct comparison with observations . . . . . 127
• 5.8 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
• 6 Conclusions and prospects 131
• 6.1 Summary and Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
• 6.2 Caveats and Future Directions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
• ABSTRACT IN KOREAN 181