EDP Sciences logo
Subscriber Authentication Point
Search
Menu
Home All issues Volume 691 (November 2024) A&A, 691 (2024) A151 References
Open Access
Issue
A&A
Volume 691, November 2024
Article Number A151
Number of page(s) 17
Section Astrophysical processes
DOI https://doi.org/10.1051/0004-6361/202451187
Published online 08 November 2024
  1. Alig, C., Burkert, A., Johansson, P. H., & Schartmann, M. 2011, MNRAS, 412, 469 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  2. Bennert, V. N., Treu, T., Ding, X., et al. 2021, ApJ, 921, 36 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  3. Bennett, J. S., & Sijacki, D. 2020, MNRAS, 499, 597 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  4. Bieri, R., Dubois, Y., Rosdahl, J., et al. 2017, MNRAS, 464, 1854 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  5. Bischetti, M., Piconcelli, E., Feruglio, C., et al. 2019, A&A, 628, A118 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  6. Booth, C. M., & Schaye, J. 2009, MNRAS, 398, 53 [Google Scholar]
  7. Bourne, M. A., & Nayakshin, S. 2013, MNRAS, 436, 2346 [CrossRef] [Google Scholar]
  8. Bourne, M. A., & Sijacki, D. 2017, MNRAS, 472, 4707 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  9. Bourne, M. A., & Sijacki, D. 2021, MNRAS, 506, 488 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  10. Bourne, M. A., & Yang, H.-Y. K. 2023, Galaxies, 11, 73 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  11. Bourne, M. A., Nayakshin, S., & Hobbs, A. 2014, MNRAS, 441, 3055 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  12. Bourne, M. A., Zubovas, K., & Nayakshin, S. 2015, MNRAS, 453, 1829 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Bourne, M. A., Sijacki, D., & Puchwein, E. 2019, MNRAS, 490, 343 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  14. Cicone, C., Maiolino, R., Sturm, E., et al. 2014, A&A, 562, A21 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  15. Cicone, C., Maiolino, R., Gallerani, S., et al. 2015, A&A, 574, A14 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  16. Costa, T., Sijacki, D., & Haehnelt, M. G. 2014, MNRAS, 444, 2355 [Google Scholar]
  17. Costa, T., Sijacki, D., & Haehnelt, M. G. 2015, MNRAS, 448, L30 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Costa, T., Rosdahl, J., Sijacki, D., & Haehnelt, M. G. 2018, MNRAS, 479, 2079 [Google Scholar]
  19. Costa, T., Pakmor, R., & Springel, V. 2020, MNRAS, 497, 5229 [Google Scholar]
  20. Creasey, P. 2018, Astron. Comput., 25, 159 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Curtis, M., & Sijacki, D. 2015, MNRAS, 454, 3445 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  22. Curtis, M., & Sijacki, D. 2016, MNRAS, 457, L34 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  23. Davé, R., Anglés-Alcázar, D., Narayanan, D., et al. 2019, MNRAS, 486, 2827 [Google Scholar]
  24. Dehnen, W., & Aly, H. 2012, MNRAS, 425, 1068 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  25. Dong, W., Lao, Y., Kaess, M., & Koltun, V. 2021, ArXiv e-prints [arXiv:2110.00511] [Google Scholar]
  26. Dubinski, J., Narayan, R., & Phillips, T. G. 1995, ApJ, 448, 226 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  27. Ehlert, K., Weinberger, R., Pfrommer, C., Pakmor, R., & Springel, V. 2023, MNRAS, 518, 4622 [Google Scholar]
  28. Faucher-Giguère, C.-A., & Quataert, E. 2012, MNRAS, 425, 605 [Google Scholar]
  29. Ferrarese, L., & Merritt, D. 2000, ApJ, 539, L9 [Google Scholar]
  30. Feruglio, C., Maiolino, R., Piconcelli, E., et al. 2010, A&A, 518, L155 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  31. Feruglio, C., Fiore, F., Carniani, S., et al. 2015, A&A, 583, A99 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  32. Fiore, F., Feruglio, C., Shankar, F., et al. 2017, A&A, 601, A143 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  33. Fluetsch, A., Maiolino, R., Carniani, S., et al. 2019, MNRAS, 483, 4586 [NASA ADS] [Google Scholar]
  34. Fluetsch, A., Maiolino, R., Carniani, S., et al. 2021, MNRAS, 505, 5753 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  35. Gaibler, V., Khochfar, S., Krause, M., & Silk, J. 2012, MNRAS, 425, 438 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  36. González-Alfonso, E., Fischer, J., Spoon, H. W. W., et al. 2017, ApJ, 836, 11 [Google Scholar]
  37. Gültekin, K., Richstone, D. O., Gebhardt, K., et al. 2009, ApJ, 698, 198 [Google Scholar]
  38. Häring, N., & Rix, H.-W. 2004, ApJ, 604, L89 [Google Scholar]
  39. Hastings, E., & Mesit, J. 2005, Optimization of Large-scale, Real-time Simulations by Spatial Hashing, https://stars.library.ucf.edu/scopus2000/3140 [Google Scholar]
  40. Henden, N. A., Puchwein, E., Shen, S., & Sijacki, D. 2018, MNRAS, 479, 5385 [CrossRef] [Google Scholar]
  41. Hobbs, A., Nayakshin, S., Power, C., & King, A. 2011, MNRAS, 413, 2633 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  42. Hopkins, P. F., Hernquist, L., Cox, T. J., Robertson, B., & Krause, E. 2007, ApJ, 669, 67 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  43. Hopkins, P. F., Grudic, M. Y., Su, K.-Y., et al. 2024, Open J. Astrophys., 7, 18 [NASA ADS] [Google Scholar]
  44. Ishibashi, W., & Fabian, A. C. 2015, MNRAS, 451, 93 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  45. King, A. 2003, ApJ, 596, L27 [Google Scholar]
  46. King, A. 2005, ApJ, 635, L121 [Google Scholar]
  47. King, A. R. 2010a, MNRAS, 408, L95 [Google Scholar]
  48. King, A. R. 2010b, MNRAS, 402, 1516 [Google Scholar]
  49. King, A., & Nixon, C. 2015, MNRAS, 453, L46 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  50. King, A., & Pounds, K. 2015, ARA&A, 53, 115 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  51. Kinney, A. L., Schmitt, H. R., Clarke, C. J., et al. 2000, ApJ, 537, 152 [Google Scholar]
  52. Kormendy, J., & Ho, L. C. 2013, ARA&A, 51, 511 [Google Scholar]
  53. Koudmani, S., Sijacki, D., Bourne, M. A., & Smith, M. C. 2019, MNRAS, 484, 2047 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  54. Laužikas, M., & Zubovas, K. 2024, A&A, 690, A396 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  55. Luminari, A., Piconcelli, E., Tombesi, F., et al. 2018, A&A, 619, A149 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  56. Lutz, D., Sturm, E., Janssen, A., et al. 2020, A&A, 633, A134 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  57. Maiolino, R., Gallerani, S., Neri, R., et al. 2012, MNRAS, 425, L66 [Google Scholar]
  58. Malkin, Z. 2019, AJ, 158, 158 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  59. Marasco, A., Cresci, G., Nardini, E., et al. 2020, A&A, 644, A15 [EDP Sciences] [Google Scholar]
  60. Mashchenko, S., Wadsley, J., & Couchman, H. M. P. 2008, Science, 319, 174 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  61. McConnell, N. J., & Ma, C.-P. 2013, ApJ, 764, 184 [Google Scholar]
  62. Murante, G., Monaco, P., Giovalli, M., Borgani, S., & Diaferio, A. 2010, MNRAS, 405, 1491 [NASA ADS] [Google Scholar]
  63. Nardini, E., Reeves, J. N., Gofford, J., et al. 2015, Science, 347, 860 [Google Scholar]
  64. Nayakshin, S. 2014, MNRAS, 437, 2404 [Google Scholar]
  65. Nayakshin, S., & Zubovas, K. 2012, MNRAS, 427, 372 [Google Scholar]
  66. Nelson, D., Pillepich, A., Springel, V., et al. 2019, MNRAS, 490, 3234 [Google Scholar]
  67. Nuza, S. E., Parisi, F., Scannapieco, C., et al. 2014, MNRAS, 441, 2593 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  68. Pounds, K. A., Reeves, J. N., King, A. R., et al. 2003a, MNRAS, 345, 705 [Google Scholar]
  69. Pounds, K. A., King, A. R., Page, K. L., & O’Brien, P. T. 2003b, MNRAS, 346, 1025 [Google Scholar]
  70. Proga, D., & Kallman, T. R. 2004, ApJ, 616, 688 [Google Scholar]
  71. Read, J. I., & Hayfield, T. 2012, MNRAS, 422, 3037 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  72. Read, J. I., Hayfield, T., & Agertz, O. 2010, MNRAS, 405, 1513 [NASA ADS] [Google Scholar]
  73. Richings, A. J., & Faucher-Giguère, C.-A. 2018a, MNRAS, 474, 3673 [Google Scholar]
  74. Richings, A. J., & Faucher-Giguère, C.-A. 2018b, MNRAS, 478, 3100 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  75. Rupke, D. S. N., & Veilleux, S. 2011, ApJ, 729, L27 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  76. Rupke, D. S., Veilleux, S., & Sanders, D. B. 2005, ApJS, 160, 115 [Google Scholar]
  77. Sazonov, S. Y., Ostriker, J. P., Ciotti, L., & Sunyaev, R. A. 2005, MNRAS, 358, 168 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  78. Schawinski, K., Koss, M., Berney, S., & Sartori, L. F. 2015, MNRAS, 451, 2517 [Google Scholar]
  79. Spence, R. A. W., Zaurín, J. R., Tadhunter, C. N., et al. 2016, MNRAS, 459, L16 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  80. Springel, V. 2005, MNRAS, 364, 1105 [Google Scholar]
  81. Springel, V., & Hernquist, L. 2003, MNRAS, 339, 289 [Google Scholar]
  82. Springel, V., Pakmor, R., Zier, O., & Reinecke, M. 2021, MNRAS, 506, 2871 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  83. Sturm, E., González-Alfonso, E., Veilleux, S., et al. 2011, ApJ, 733, L16 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  84. Sutherland, R. S., & Dopita, M. A. 1993, ApJS, 88, 253 [Google Scholar]
  85. Talbot, R. Y., Bourne, M. A., & Sijacki, D. 2021, MNRAS, 504, 3619 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  86. Talbot, R. Y., Sijacki, D., & Bourne, M. A. 2022, MNRAS, 514, 4535 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  87. Talbot, R. Y., Sijacki, D., & Bourne, M. A. 2024, MNRAS, 528, 5432 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  88. Tartėnas, M., & Zubovas, K. 2020, MNRAS, 492, 603 [CrossRef] [Google Scholar]
  89. Tartėnas, M., & Zubovas, K. 2022, MNRAS, 516, 2522 [CrossRef] [Google Scholar]
  90. Teschner, M., Heidelberger, B., Müller, M., Pomerantes, D., & Gross, M. H. 2003, International Symposium on Vision, Modeling, and Visualization, https://api.semanticscholar.org/CorpusID:12035329 [Google Scholar]
  91. Thompson, T. A., Fabian, A. C., Quataert, E., & Murray, N. 2015, MNRAS, 449, 147 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  92. Tombesi, F., Cappi, M., Reeves, J. N., et al. 2010a, A&A, 521, A57 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  93. Tombesi, F., Sambruna, R. M., Reeves, J. N., et al. 2010b, ApJ, 719, 700 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  94. Tombesi, F., Cappi, M., Reeves, J. N., et al. 2013, MNRAS, 430, 1102 [Google Scholar]
  95. Tombesi, F., Meléndez, M., Veilleux, S., et al. 2015, Nature, 519, 436 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  96. Tremmel, M., Karcher, M., Governato, F., et al. 2017, MNRAS, 470, 1121 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  97. Tremmel, M., Quinn, T. R., Ricarte, A., et al. 2019, MNRAS, 483, 3336 [CrossRef] [Google Scholar]
  98. Valentini, M., Murante, G., Borgani, S., et al. 2017, MNRAS, 470, 3167 [CrossRef] [Google Scholar]
  99. Veilleux, S., Bolatto, A., Tombesi, F., et al. 2017, ApJ, 843, 18 [Google Scholar]
  100. Vogelsberger, M., Genel, S., Springel, V., et al. 2014, MNRAS, 444, 1518 [Google Scholar]
  101. Wagner, A. Y., Umemura, M., & Bicknell, G. V. 2013, ApJ, 763, L18 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  102. Wendland, H. 1995, Adv. Comput. Math., 4, 389 [CrossRef] [MathSciNet] [Google Scholar]
  103. Zubovas, K., & Bourne, M. A. 2017, MNRAS, 468, 4956 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  104. Zubovas, K., & King, A. 2012a, ApJ, 745, L34 [Google Scholar]
  105. Zubovas, K., & King, A. R. 2012b, MNRAS, 426, 2751 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  106. Zubovas, K., & King, A. R. 2014, MNRAS, 439, 400 [Google Scholar]
  107. Zubovas, K., & King, A. R. 2019, Gen. Relat. Grav., 51, 65 [CrossRef] [Google Scholar]
  108. Zubovas, K., & Maskeliūnas, G. 2023, MNRAS, 524, 4819 [CrossRef] [Google Scholar]
  109. Zubovas, K., & Nardini, E. 2020, MNRAS, 498, 3633 [Google Scholar]
  110. Zubovas, K., & Nayakshin, S. 2012, MNRAS, 424, 666 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  111. Zubovas, K., & Nayakshin, S. 2014, MNRAS, 440, 2625 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  112. Zubovas, K., Nayakshin, S., Sazonov, S., & Sunyaev, R. 2013, MNRAS, 431, 793 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  113. Zubovas, K., Bourne, M. A., & Nayakshin, S. 2016, MNRAS, 457, 496 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  114. Zubovas, K., Bialopetravičius, J., & Kazlauskaitė, M. 2022, MNRAS, 515, 1705 [CrossRef] [Google Scholar]

Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.

Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.

Initial download of the metrics may take a while.