Numerical Simulations of Star Formation and Feedback in Globular Clusters and Disk Galaxies = 원반형 은하와 구상 성단 내 별 형성과 피드백에 대한 수치 시뮬레이션

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Star formation in galaxies is a multiscale process.
While the global gas reservoir is depleted slowly over Gyr timescales, individual giant molecular clouds (GMCs) evolve and disperse within a few dynamical times.
This stark contrast between the long global depletion times and short cloud free-fall timescales highlights our incomplete understanding of how cloud-scale physics and stellar feedback combine to regulate star formation at the galactic scale.
This thesis investigates the physics of star formation and feedback, with the aim of clarifying the lifecycles of GMCs and star clusters while maintaining self-regulated star formation in galaxies.

In Chapter 3, we explore the formation of massive, compact clusters in simulations of colliding turbulent GMCs.
Using 0.125–0.25 pc resolution simulations of a head-on collision between two $3.6\times10^5\,\msun$ clouds, we show that cloud–cloud collisions in high-pressure environments can plausibly produce a globular-cluster-like object with a mass of $\sim10^5\,\msun$.
We demonstrate that early radiative feedback, especially photoionization heating, is essential for regulating cluster growth and preventing self-enrichment.
When this early feedback is neglected, the resulting cluster becomes more massive and exhibits significant metallicity spreads.

Chapter 4 presents simulations of an NGC 300-like disk galaxy and examines how two contrasting star formation models--one based on widely used gravo-thermo-turbulent (GTT) conditions and the other on sink particles--shape GMC evolution and the global galaxy properties.
By constructing gas-clump evolutionary trees, we quantify GMC lifetimes, star-forming timescales, and clump-scale star formation efficiencies (SFEs).
Although both runs with feedback broadly reproduce the observed Kennicutt--Schmidt relation, they differ markedly in their GMC lifecycles and local SFEs.
The sink particle model yields short GMC lifetimes ($\sim$20–30 Myr) and low integrated SFEs consistent with observations, whereas the GTT model produces a significant population of long-lived clumps ($\gtrsim200$ Myr) owing to inefficient clump-scale star formation and therefore ineffective supernova feedback.
These results demonstrate that the adopted star formation model is a first-order driver of GMC lifecycles.

In Chapter 5, we apply the tuning-fork analysis to link these simulated GMC lifecycles to their observable scale-dependent correlation between molecular gas and recent star formation in an NGC 300-like galaxy.
Using synthetic H$_2$ and H$\alpha$ maps, we perform a meta-analysis over hundreds of snapshots to infer representative gas lifetimes ($t_\mathrm{gas}$), overlap timescales, separation lengths ($\lambda$), and their uncertainties.
In the sink-based simulations, the tuning-fork method recovers short gas lifetimes, brief overlap phases, and small gas-to-star coexistence fractions--broadly consistent with measurements in NGC 300 and other nearby galaxies.
In contrast, the GTT runs exhibit a strongly enhanced small-scale gas–star correlation and a much weaker tuning-fork opening, yielding very long inferred gas lifetimes ($t_\mathrm{gas}\simeq200$–300 Myr) and large $\lambda$.
These results demonstrate that the tuning-fork analysis is highly sensitive to clump-scale SFE and early feedback, offering a stringent test for subgrid star formation prescriptions in galaxy simulations that complements traditional comparison methods using galaxy-wide scaling relations.

Taken together, this thesis shows that accurately capturing clump-scale star formation and early feedback is essential for reproducing realistic GMC lifecycles and globular clusters, and it highlights the path toward next-generation galaxy simulations that more faithfully bridge cloud-scale physics with galaxy-scale star formation.

국문 초록 (Abstract)

은하 내 별 생성은 다중 규모에서 일어나는 물리 과정이다.
은하 전역의 기체는 수십억 년 규모의 긴 시간에 걸쳐 서서히 고갈되는 반면, 개별 거대 분자운은 수차례의 동역학적 시간 내에 진화하고 소멸한다.
긴 전역 기체 소모 시간 척도 대비 거대 분자운의 진화 시간 규모가 크게 다르다는 사실은 분자운 규모의 물리와 결합한 항성 피드백이 어떻게 별 생성을 조절하는지에 대한 이해가 필요함을 역설한다.
본 학위논문에서는 별 생성과 피드백 물리를 탐구함으로써, 은하 규모에서의 자가 조절적 별 생성을 유지하는 동시에 거대 분자운과 성단의 생애주기를 규명하고자 하였다.

3장에서는 난류를 포함한 거대 분자운 간의 충돌 수치 실험을 통해 질량이 크고 밀집한 성단의 형성 과정을 연구하였다.
0.125-0.25 pc 해상도에서 각각의 질량이 $3.6\times10^{5}\,\msun$인 두 분자운의 정면충돌을 모사하고, 고압 환경에서의 분자운 간 충돌이 $\sim10^{5}\,\msun$ 질량의 구상성단 후보 천체를 형성할 수 있음을 보였다.
특히 이온화 광자에 의한 복사 가열을 포함한 초기 복사 피드백이 성단의 성장을 조절하고 자가 금속 풍부화를 억제하는 데 필수적임을 입증하였다.
이러한 초기 피드백을 무시할 경우, 더 큰 질량과 유의미한 수준의 금속 함량 분산을 갖는 성단이 형성됨을 보였다.

4장에서는 NGC 300 유사 원반 은하의 수치 실험을 수행하고, 널리 사용되는 중력-열-난류 (GTT) 조건에 기반한 별 생성 모형과 Sink 입자 기반 모형이라는 두 별 생성 모형이 거대 분자운의 진화와 은하 전역 물리량을 어떻게 변화시키는지 살폈다.
거대 분자운의 수명, 별 생성 시간척도, 그리고 분자운 규모의 별 생성 효율을 정량화하기 위해 분자운 계통도를 구축하였다.
피드백을 포함한 경우, 두 별 생성 모형을 사용한 실험에서 모두 관측된 Kennicutt-Schmidt 관계가 대체로 재현되지만, 거대 분자운의 수명과 분자운 규모의 별 생성 효율은 크게 다르게 나타났다.
Sink 입자 기반 모형은 관측과 일치하는 짧은 거대 분자운 수명($\sim20$-$30\,\myr$)과 낮은 적분 별 생성 효율을 산출하는 반면, GTT 모형은 분자운 규모의 비효율적 별 생성으로 인해 초신성 피드백이 충분히 효과적이지 못하고, 그 결과 수명이 $\gtrsim200\,\myr$에 이르는 분자운을 형성하였다.
이러한 결과는 별 생성 물리가 거대 분자운의 생애주기를 결정하는 가장 중요한 요인임을 보여준다.

5장에서는 tuning-fork 분석을 적용하여, NGC 300 유사 은하에서 모사된 거대 분자운의 생애주기와 기체분자-어린 별 사이의 규모 의존적 상관관계를 이해하고자 하였다.
H$_2$ 및 H$\alpha$ 합성 지도를 사용하여 수백 개의 스냅숏에 대해 메타 분석을 수행함으로써, 분자운 수명($t_\mathrm{gas}$), 분자운-별 중첩 시간, 분리 길이의 대푯값과 그 불확실도를 측정하였다.
Sink 입자 기반 모형을 사용한 실험에서는 tuning-fork 방법으로부터 짧은 분자운 수명과 중첩 시간, 그리고 작은 분자운-별 공존 비율이 도출되며, 이는 NGC 300 및 국부 은하에서의 관측 결과와 대체로 일치한다.
반면, GTT 모형을 사용한 실험에서는 작은 규모에서의 분자운-별 상관도가 높아지고, tuning-fork 곡선의 벌어짐이 크게 약화해, 매우 긴 분자운 수명($t_\mathrm{gas}\simeq 200$-$300\,\myr$)과 큰 분리 길이가 산출되었다.
이는 tuning-fork 분석이 분자운 규모의 별 형성 효율과 초기 피드백에 매우 민감하기 때문이며, 은하 수치 실험에서 사용하는 별 형성 모형을 엄밀하게 진단하는 도구로써, 전통적으로 사용했던 은하 전역적 상관관계 비교 방법을 보완할 수 있음을 보여준다.

종합하면, 본 학위논문은 분자운 규모에서의 별 생성과 초기 피드백을 정확하게 모사하는 것이 현실적인 거대 분자운 생애주기와 구상성단을 재현하는 데 필수적임을 보여주며, 분자운 규모 물리와 은하 규모의 별 형성을 더욱 충실하게 연결하는 차세대 은하 시뮬레이션으로 나아가는 방향을 제시한다.

목차 (Table of Contents)

• LIST OF FIGURES iv
• LIST OF TABLES vi
• ABSTRACT IN ENGLISH vii
• 1 Introduction 1
• 1.1 Research background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
• 1.2 Galaxy-scale star formation regulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
• 1.3 Local turbulence-gravity regulation of star formation . . . . . . . . . . . . 10
• 1.4 Scale‑dependent correlation between gas and young stars . . . . . . . . . . 13
• 1.5 Outline of this thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
• 2 Numerical methods 16
• 2.1 Code overview: RAMSES-RT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
• 2.2 Gas thermochemistry and cooling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
• 2.3 Star formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
• 2.3.1 Sink-based model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
• 2.3.2 GTT multi-freefall model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
• 2.4 Stellar feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
• 2.4.1 Radiation feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
• 2.4.2 Type II supernova feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
• 3 Impact of radiation feedback on the formation of GC candidates1 32
• 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
• 3.2 Radiation-Hydrodynamic Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
• 3.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
• 3.3.1 Formation of a massive compact cluster . . . . . . . . . . . . . . . 39
• 3.3.2 Effects of radiation feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
• 3.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
• 3.4.1 Dominant radiation feedback process . . . . . . . . . . . . . . . . 49
• 3.4.2 Compactness of the massive cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
• 3.4.3 Caveats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
• 3.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
• 4 GMC lifecycles in NGC 300-like simulation2 57
• 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
• 4.2 Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
• 4.2.1 Initial conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
• 4.2.2 Radiation-hydrodynamics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
• 4.2.3 Star formation models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
• 4.2.4 Stellar feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
• 4.2.5 Clump evolutionary tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
• 4.2.6 H𝛼 emission . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
• 4.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
• 4.3.1 Impact of star formation and feedback on global galaxy properties . 73
• 4.3.2 Impact of star formation and feedback on GMCs . . . . . . . . . . 85
• 4.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
• 4.4.1 Cloud-scale star formation efficiency . . . . . . . . . . . . . . . . 97
• 4.4.2 Feedback regulation on GMC scales . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
• 4.4.3 Isolated vs. merger-driven star formation . . . . . . . . . . . . . . 111
• 4.4.4 Caveats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
• 4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
• 5 Scale-dependent correlation between young stars and molecular gas in NGC
• 300-like simulation 118
• 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
• 5.2 Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
• 5.2.1 Overview of the pipeline and data preparation . . . . . . . . . . . . 122
• 5.2.2 Peak finding and outlier masking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
• 5.2.3 Measuring multi-scale flux ratios . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
• 5.2.4 Statistical model and fitting procedure . . . . . . . . . . . . . . . . 129
• 5.2.5 Diffuse emission filtering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
• 5.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
• 5.3.1 Meta-aggregation of results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
• 5.3.2 Tuning-fork curves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
• 5.4 Discussion and conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
• 5.4.1 Applicability of the tuning-fork measurements . . . . . . . . . . . 142
• 5.4.2 Sensitivity of the Sink run tuning-forks to 𝜆 and 𝑡gas . . . . . . . . 145
• 5.4.3 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
• 6 Conclusions and outlook 149
• 6.1 Summary of thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
• 6.2 Future works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
• ABSTRACT IN KOREAN 191