Impact of supermassive black holes on galaxy clusters [Elektronische Ressource] / vorgelegt von Paola Rebusco
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Publié le
01 janvier 2007
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English
Poids de l'ouvrage
2 Mo
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Impact of supermassive black
holes on galaxy clusters
Paola Rebusco
Mu¨nchen 2007Impact of supermassive black holes
on galaxy clusters
DISSERTATION
der Fakult¨at fu¨r Physik der Ludwigs-Maximilians-Universit¨at Mu¨nchen
zur Erlangung des Grades
Doktor der Naturwissenschaften
Dr. rer. nat.
vorgelegt von
Paola Rebusco aus Brescia, Italien
Mu¨nchen, den 2 Februar 2007Erstgutachter : Prof. Dr. Rashid Sunyaev
Zweitgutachter : Prof. Dr. Andreas Burkert
Tag der mu¨ndlichen Pru¨fung : 4 Mai 2007A nonna Pia.6Contents
Summary x
Zusammenfassung/Summary xii
1 The physical context 3
1.1 Clusters of galaxies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Galaxy clusters in X-rays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3 The cooling flow problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4 Gas motions induced by AGN feedback . . . . . . . . . . . . . 15
1.5 Gas mixing by turbulent motions . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.6 Turbulent broadening of the emission lines . . . . . . . . . . . . 16
1.7 Structure of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2 Impact of stochastic gas motions on cluster abundance profiles 27
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2 The model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.2.1 A426 density, temperature and abundance profiles . . . 30
2.2.2 The central galaxy: NGC 1275 . . . . . . . . . . . . . . 33
2.2.3 Iron and gas injection rates . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.2.4 Diffusion of metals due to stochastic gas motions . . . . 35
2.3 Results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.3.1 Constant diffusion coefficient . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.3.2 Varying diffusion coefficient as a function of radius . . . 40
2.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.4.1 Constraints on the velocities and spatial scales . . . . . 41
2.4.2 Alternative scenarios for the abundance peak formation. 44
2.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
i3 Effect of turbulent diffusion on iron abundance profiles 51
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.2 The Sample . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.2.1 NGC 5044 Group . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.2.2 NGC 1550 Group . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.2.3 M87 Galaxy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.2.4 AWM4 Cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.2.5 Centaurus Cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.2.6 AWM7 Cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.2.7 A1795 Cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.2.8 Perseus Cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.3 The model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.3.1 Diffusion of metals due to stochastic gas motions . . . . 57
3.3.2 Adopted light, gas density and metal abundance profiles 57
3.3.3 Iron enrichment. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.3.4 Cooling and heating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.4 Results and their discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.4.1 AWM4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.4.2 Centaurus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.4.3 AWM7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.4.4 Radio bubbles and stochastic gas motions . . . . . . . . 71
3.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
Bibliography 72
4 Metal mixing by buoyant bubbles in galaxy clusters 81
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.2 The model and the code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.2.1 Bubble generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.3 Results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.3.1 Estimate of the diffusion coefficient . . . . . . . . . . . . 87
4.4 Discussion and conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
Bibliography 91
5 Width of X-ray lines in cooling flows 95
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.2 The impact of turbulence on the linewidth . . . . . . . . . . . . 98
5.2.1 Isotropic, radial and tangential motions . . . . . . . . . 101
5.2.2 Radially dependent velocity amplitude . . . . . . . . . . 105
5.3 An example: the Perseus Cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
ii5.4 Linewidth versus shift of the line centroid . . . . . . . . . . . . 109
5.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
Bibliography 113
6 Conclusions 119
APPENDIX 123
Curriculum Vitae 125
iiiiv
