Is the Nuclear Star Cluster a Bulge Fossil Fragment?

Auteurs : R. Michael Rich, Brian Thorsbro, Christian Johnson

arXiv: 2609.02230v1 - DOI (astro-ph.GA)
6 pages, 2 figures, contribution to IAU Symposium 405, Traversing the Galactic Center in Space and Time

Résumé : The Milky Way nuclear star cluster (NSC) is unlike a conventional globular cluster: it contains a broad metallicity distribution and stellar populations formed over an extended interval, while its detailed abundances show a close connection to the inner Galactic bulge. We ask whether the NSC should instead be compared with the proposed "bulge fossil fragments" Terzan 5 and Liller 1, complex stellar systems interpreted as surviving remnants of massive structures involved in early bulge assembly. We place this comparison against the field-bulge metallicity distribution measured by the Blanco DECam Bulge Survey and against high-resolution infrared abundance measurements in the NSC. A broad metallicity distribution by itself is not diagnostic, because the bulge field is intrinsically broad and strongly structured. More discriminating tests are the presence of chemically narrow and age-coherent subpopulations, the relation between [alpha/Fe] and [Fe/H], light-element abundance patterns, spatial segregation, and chemo-dynamical differences among populations. Existing NSC data establish strong chemical links with the bulge but do not support a simple one-to-one analogue of either Terzan 5 or Liller 1. In particular, metal-rich alpha-enhanced stars in the NSC provide an important contrast with the near-solar [alpha/Fe] metal-rich populations of the best-studied fossil-fragment candidates. We argue that the BFF hypothesis is most useful as a falsifiable framework for identifying an early bulge-building component within a composite NSC assembled through in-situ star formation, migration, and cluster infall.

Soumis à arXiv le 02 Sep. 2026

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.