Is GN-z11 powered by a super-Eddington massive black hole?

Auteurs : Maulik Bhatt, Simona Gallerani, Andrea Ferrara, Chiara Mazzucchelli, Valentina D'Odorico, Milena Valentini, Tommaso Zana, Emanuele Paolo Farina, Srija Chakraborty

arXiv: 2401.13733v1 - DOI (astro-ph.GA)
8 pages, 2 figures; Submitted to A&A
Licence : CC BY 4.0

Résumé : Observations of $z \sim 6$ quasars powered by super-massive black holes (SMBHs, $M_{\rm BH} \sim 10^{8-10}\, M_\odot$) challenge our current understanding of early black hole formation and evolution. The advent of the James Webb Space Telescope (JWST) has enabled the study of massive black holes (MBHs, $M_{\rm BH}\sim 10^{6-7} \ \mathrm{M}_\odot$) up to $z\sim 11$, thus bridging the properties of $z\sim 6$ quasars to their ancestors. JWST spectroscopic observations of GN-z11, a well-known $z=10.6$ star forming galaxy, have been interpreted with the presence of a super-Eddington (Eddington ratio $\equiv \,\lambda_{\rm Edd}\sim 5.5$) accreting MBH. To test this hypothesis we use a zoom-in cosmological simulation of galaxy formation and BH co-evolution. We first test the simulation results against the observed probability distribution function (PDF) of $\lambda_{\rm Edd}$ found in $z\sim 6$ quasars. Then, we select in the simulation those BHs that satisfy the following criteria: (a) $10 < z < 11 $, (b) $M_{\rm BH} > 10^6 \ \mathrm{M}_\odot$. Finally we apply the Extreme Value Statistics to the PDF of $\lambda_{\rm Edd}$ resulting from the simulation and find that the probability of observing a $z\sim 10-11$ MBH, accreting with $\lambda_{\rm Edd} \sim 5.5$, in the volume surveyed by JWST, is very low ($<0.5\%$). We compare our predictions with those in the literature and further discuss the main limitations of our work. Our simulation cannot explain the JWST observations of GN-z11. This might be due to (i) missing physics in simulations, or (ii) uncertainties in the data analysis.

Soumis à arXiv le 24 Jan. 2024

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.