ВЛИЯНИЕ ОШИБОК НАБЛЮДЕНИЙ ПО GAIA DR3 НА РЕКОНСТРУКЦИЮ ОРБИТ ШАРОВЫХ СКОПЛЕНИЙ НА КОСМОЛОГИЧЕСКОЙ ВРЕМЕННОЙ ШКАЛЕ

В последнее время набирает популярность развивающаяся область астрономии, занимающаяся историей формирования галактик, – галактическая археология. Шаровые скопления принимали участие во многих ключевых процессах, происходивших в Млечном Пути, поэтому их изучение, в частности реконструкция орбит, имеет существенное значение в этой области. Каталог Gaia DR3 предоставляет параметры 165 шаровых скоплений, такие как собственные движения, радиальная скорость и гелиоцентрическое расстояние, с некоторой точностью, поэтому важно изучить влияние ошибок измерений данных параметров на начальные данные при преобразовании в галактоцентрическую систему координат и, как следствие, на форму орбит. Нами были проинтегрированы орбиты шаровых скоплений на 10 миллиардов лет назад. Для физической обоснованности при интегрировании использовался внешний динамический потенциал под индивидуальным номером 411321 из базы космологического моделирования IllustrisTNG-100, наилучшим образом воспроизводящий потенциал Млечного Пути. Интегрирование производилось с помощью параллельного N-body кода φ-GPU, основанного на схеме Эрмита четвертого порядка с иерархическими индивидуальными блок-временными шагами. Было создано 1000 рандомизаций начальных данных с учетом нормального распределения ошибок и рассмотрено влияние ошибок на разброс начальных скоростей и на форму орбит. Наибольшие относительные ошибки имеют собственные движения и радиальная скорость, наименьшие – гелиоцентрическое расстояние. Обнаружено, что 85% шаровых скоплений от общего числа имеют относительные ошибки по всем параметрам не более 10%, а 5.4% – не более 1%. Исследовав влияние ошибок измерений для скоплений с различными величинами относительных ошибок, мы пришли к выводу, что для большинства шаровых скоплений влияние ошибок измерений на форму орбит не существенно и, следовательно, для них возможна реконструкция орбит с высокой точностью. Так как реконструкция орбит шаровых скоплений подразумевает космологические временные масштабы, то учет ошибок измерений является важным аспектом в подготовительной процедуре перед основным интегрированием. 

1. Buder S. et al. The GALAH+ survey: Third data release. Mon. Not. R. Astron. Soc. Oxford Academic, 2021, vol. 506, no. 1, pp. 150–201. https://doi.org/10.1093/mnras/stab1242.

2. Vallenari A. et al. Gaia Data Release 3 - Summary of the content and survey properties. Astron. Astrophys. Suppl. Ser. EDP Sciences, 2023, vol. 674, p. A1. https://doi.org/10.1051/0004-6361/202243940.

3. Kollmeier J. et al. SDSS-V: Pioneering Panoptic Spectroscopy. arXiv: Astrophysics of Galaxies, 2017. https://assets.pubpub.org/nubevd6h/01598545751555.pdf.

4. Ackerl C. et al. Galaxy archaeology - The quest for ancient mergers, 2024, pp. 1.01.

5. Merrow A. et al. Did the Gaia Enceladus/Sausage merger form the Milky Way’s bar? Mon. Not. R. Astron. Soc. Oxford University Press, 2024, p. stae1250. https://academic.oup.com/mnras/advance-articleabstract/doi/10.1093/mnras/stae1250/7671147.

6. Marin-Franch A. et al. THE ACS SURVEY OF GALACTIC GLOBULAR CLUSTERS. VII.* RELATIVE AGES. Astrophys. J. IOP Publishing, 2009, vol. 694, no. 2, p. 1498. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0004-637X/694/2/1498/meta

7. Valcin D. et al. Inferring the Age of the Universe with Globular Clusters. arXiv [astro-ph.CO], 2020. https://doi.org/10.1088/1475-7516/2020/12/002

8. Vandenberg D.A. et al. The Ages of 55 Globular Clusters as Determined Using an Improved delta V_TO^HB Method Along with Color-Magnitude Diagram Constraints, and Their Implications for Broader Issues. arXiv [astro-ph.GA], 2013. https://doi.org/10.1088/0004-637X/775/2/134.

9. Baumgardt H. et al. Mean proper motions, space orbits, and velocity dispersion profiles of Galactic globular clusters derived from Gaia DR2 data, mnras, 2019, vol. 482, no. 4, pp. 5138–5155. https://doi.org/10.1093/mnras/sty2997

10. Baumgardt H., Vasiliev E. Accurate distances to Galactic globular clusters through a combination of Gaia EDR3, HST, and literature data, mnras, 2021, vol. 505, no. 4, pp. 5957–5977. https://doi.org/10.1093/mnras/stab1474.

11. Harris G.L.H., Poole G.B., Harris W.E. Globular clusters and supermassive black holes in galaxies: further analysis and a larger sample. Mon. Not. R. Astron. Soc. Oxford Academic, 2014, vol. 438, no. 3, pp. 2117–2130. https://doi.org/10.1093/mnras/stt2337.

12. Kharchenko N.V. et al. Global survey of star clusters in the Milky Way II. The catalogue of basic parameters. arXiv [astro-ph.GA], 2013. https://doi.org/10.1051/0004-6361/201322302.

13. Ibata R. et al. Charting the galactic acceleration field. I. a search for stellar streams with Gaia DR2 and EDR3 with follow-up from ESPaDOnS and UVES. Astrophys. J. American Astronomical Society, 2021, vol. 914, no. 2, pp. 123. https://doi.org/10.3847/1538-4357/abfcc2.

14. Mateu C. galstreams: A library of Milky Way stellar stream footprints and tracks. Mon. Not. R. Astron. Soc. Oxford Academic, 2023, vol. 520, no. 4, pp. 5225–5258. https://doi.org/10.1093/mnras/stad321.

15. Snaith O.N. et al. The dominant epoch of star formation in the Milky Way formed the thick disk. Astrophys. J. Lett. IOP Publishing, 2014, vol. 781, no. 2, p. L31. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2041-8205/781/2/L31/meta.

16. Xiang M., Rix H.-W. A time-resolved picture of our Milky Way’s early formation history. Nature, 2022, vol. 603, no. 7902, pp. 599–603. https://doi.org/10.1038/s41586-022-04496-5.

17. Brown A.G.A. et al. Gaia Early Data Release 3 - Summary of the contents and survey properties. Astron. Astrophys. Suppl. Ser. EDP Sciences, 2021, vol. 649, p. A1. https://doi.org/10.1051/0004-6361/202039657.

18. Gaia C. et al. Gaia data release 2 summary of the contents and survey properties. Astron. Astrophys. Suppl. Ser. EDP Sciences, 2018, vol. 616, no. 1. https://real.mtak.hu/84690/1/gaia6.pdf.

19. Malhan K. et al. The global dynamical atlas of the Milky Way mergers: Constraints from Gaia EDR3–based orbits of globular clusters, stellar streams, and satellite galaxies. Astrophys. J. American Astronomical Society, 2022, vol. 926, no. 2, p. 107. https://doi.org/10.3847/1538-4357/ac4d2a.

20. Massari D., Koppelman H.H., Helmi A. Origin of the system of globular clusters in the Milky Way. Astron. Astrophys. Suppl. Ser. EDP Sciences, 2019, vol. 630, p. L4. https://doi.org/10.1051/0004-6361/201936135.

21. Myeong G.C. et al. Evidence for two early accretion events that built the Milky Way stellar halo. Mon. Not. R. Astron. Soc. Oxford Academic, 2019, vol. 488, no. 1, pp. 1235–1247. https://doi.org/10.1093/mnras/stz1770.

22. Dwek E., Arendt R.G., Hauser M.G. Morphology, near-infrared luminosity, and mass of the Galactic bulge from COBE DIRBE observations. Journal, Part 1 …. adsabs.harvard.edu, 1995. https://adsabs.harvard.edu/full/1995ApJ...445..716D.

23. Wegg C., Gerhard O. Mapping the three-dimensional density of the Galactic bulge with VVV red clump stars. Mon. Not. R. Astron. Soc. Oxford Academic, 2013, vol. 435, no. 3, pp.1874–1887. https://doi.org/10.1093/mnras/stt1376.

24. Conroy C. et al. All-sky dynamical response of the Galactic halo to the Large Magellanic Cloud. Nature, 2021, vol. 592, no. 7855, pp. 534–536. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03385-7.

25. Gómez F.A. et al. And yet it moves: the dangers of artificially fixing the Milky Way center of mass in the presence of a massive Large Magellanic Cloud. Astrophys. J. Iop Publishing, 2015, vol. 802, no. 2, p.128. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0004-637X/802/2/128/meta.

26. Petersen M.S., Peñarrubia J. Detection of the Milky Way reflex motion due to the Large Magellanic Cloud infall. Nature Astronomy. Nature Publishing Group, 2020, vol. 5, no. 3, pp. 251–255. https://doi.org/10.1038/s41550-020-01254-3.

27. Bajkova A.T., Bobylev V.V. Orbits of 152 globular clusters of the Milky Way galaxy constructed from the Gaia DR2 data. arXiv [astro-ph.GA], 2020. https://doi.org/10.1088/1674-4527/21/7/173/meta

28. Vasiliev E., Baumgardt H. Gaia EDR3 view on galactic globular clusters. Mon. Not. R. Astron. Soc. Oxford Academic, 2021, vol. 505, no. 4, pp. 5978–6002. https://doi.org/10.1093/mnras/stab1475.

29. Reid M.J., Brunthaler A. The proper motion of Sagittarius A*. ii. The mass of Sagittarius A. Astrophys. J. American Astronomical Society, 2004, vol. 616, no. 2, pp. 872–884. https://doi.org/10.1086/424960.

30. Bennett M., Bovy J. Vertical waves in the solar neighbourhood in Gaia DR2. Mon. Not. R. Astron. Soc. Oxford Academic, 2018, vol. 482, no. 1, pp. 1417–1425. https://doi.org/10.1093/mnras/sty2813.

31. Bovy J. et al. The Milky Way’s circular-velocity curve between 4 and 14 kpc from APOGEE data. Astrophys. J. IOP Publishing, 2012, vol. 759, no. 2, p. 131. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0004-637X/759/2/131/meta

32. Drimmel R., Poggio E. On the solar velocity. Res. Notes AAS. American Astronomical Society, 2018, vol. 2, no. 4, p. 210. https://doi.org/10.3847/2515-5172/aaef8b.

33. Chemerynska I.V. et al. Kinematic characteristics of the Milky Way globular clusters based on Gaia DR2 data. arXiv [astro-ph.GA], 2022. http://arxiv.org/abs/2201.07221.

34. Nelson D. et al. The IllustrisTNG simulations: public data release. Computational Astrophysics and Cosmology, 2019, vol. 6, no. 1, p. 2. https://doi.org/10.1186/s40668-019-0028-x

35. Miyamoto M., Nagai R. Three-dimensional models for the distribution of mass in galaxies, 1975, vol. 27, no. 4, pp. 533–543. adsabs.harvard.edu, 1975. https://adsabs.harvard.edu/full/1975PASJ...27..533M.

36. Navarro J.F., Frenk C.S., White S.D.M. A universal density profile from hierarchical clustering. Astrophys. J. American Astronomical Society, 1997, vol. 490, no. 2, pp. 493–508. https://doi.org/10.1086/304888.

37. Ishchenko M. et al. Milky Way globular clusters on cosmological timescales - I. Evolution of the orbital parameters in time-varying potentials. Astron. Astrophys. Suppl. Ser. EDP Sciences, 2023, vol. 673, p.A152. https://doi.org/10.1051/0004-6361/202245117.

38. Mardini M.K. et al. Cosmological insights into the early accretion of r-process-enhanced stars. I. a comprehensive chemodynamical analysis of LAMOST J1109+0754. Astrophys. J. American Astronomical Society, 2020, vol. 903, no. 2, p. 88. https://doi.org/10.3847/1538-4357/abbc13.

39. Berczik P. et al. High performance massively parallel direct N-body simulations on large GPU clusters. International conference on high performance computing, 2011, pp. 8–18. ftp://ftp.mao.kiev.ua/pub/berczik/phi-GPU/paper/1.1(8).pdf.

40. Berczik P. et al. Up to 700k GPU Cores, Kepler, and the Exascale Future for Simulations of Star Clusters Around Black Holes. Supercomputing. Springer Berlin Heidelberg, 2013, pp. 13–25. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38750-0_2.