Modelos auto consistentes de sistemas estelares axialmente simétricos en condiciones de equilibrio

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Universidad Industrial de Santander

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El problema de encontrar modelos autoconsistentes de sistemas estelares es de gran interés en asrofísica. Usualmente, una vez se formula un modelo del par potencial-densidad, el siguiente paso esencontrar la función de distribución, la cual describe el comportamiento estadístico del sistema y esde vital importancia para establecer la conexión entre los modelos teóricos y la observación. Para sistemas en estado de equilibrio, la función de distribución depende únicamente de sus integralesde movimiento. De esta manera, sistemas con simetría axial en estado de equilibrio presentan funcionesde distribución dependientes de la energía y del momento angular respecto al eje de simetría. La partear de la función de distribución, respecto al momento angular, depende del par potencial-densidada través de una ecuación integral de primer orden. La parte impar depende del estado rotacional delsistema y no puede ser determinada directamente; en este caso, lo único que se puede determinar esa función que representa el estado más probable, utilizando el principio de máxima entropía. En este trabajo se introduce un nuevo formalismo para encontrar funciones de distribución corres- ondientes a sistemas axialmente simétricos, el cual generaliza varios resultados existentes y tiene la ventaja adicional de que puede ser empleado en una variedad más amplia de modelos. El método es utilizado para encontrar las funciones de distribución correspondientes a algunos modelos existentes: el modelo logarítmico de Binney, el disco de Mestel y los cuatro primeros discos generalizados de Kalnajs.Finalmente, se formula una nueva familia de modelos autoconsistentes, como combinación lineal de losdiscos de Kalnajs, de tal forma que las funciones de distribución respectivas se puedan calcular de una manera simple. Además, los nuevos modelos presentan la ventaja de mejorar las curvas de rotación, haciéndolas más consistentes con los datos observacionales.

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