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Enregistrement W2117363750 · doi:10.1046/j.1365-8711.2003.06503.x

Stable clustering, the halo model and non-linear cosmological power spectra

2003· article· en· W2117363750 sur OpenAlexaff
R. C. Smith, J. A. Peacock, Adrian Jenkins, Simon D. M. White, Carlos S. Frenk, F. R. Pearce, P. Thomas, G. Efstathiou, H. M. P. Couchman

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsScalingNonlinear systemCluster analysisMatter power spectrumHaloSpectral lineDark matterStatistical physicsCold dark matterAstrophysicsCosmologyPower lawTheoretical physicsComputational physicsGalaxyQuantum mechanicsDark energyStatisticsGeometryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the results of a large library of cosmological N-body simulations, using power-law initial spectra. The non-linear evolution of the matter power spectra is compared with the predictions of existing analytic scaling formulae based on the work of Hamilton et al. The scaling approach has assumed that highly non-linear structures obey ‘stable clustering’ and are frozen in proper coordinates. Our results show that, when transformed under the self-similarity scaling, the scale-free spectra define a non-linear locus that is clearly shallower than would be required under stable clustering. Furthermore, the small-scale non-linear power increases as both the power spectrum index n and the density parameter Ω decrease, and this evolution is not well accounted for by the previous scaling formulae. This breakdown of stable clustering can be understood as resulting from the modification of dark matter haloes by continuing mergers. These effects are naturally included in the analytic ‘halo model’ for non-linear structure; we use this approach to fit both our scale-free results and also our previous cold dark matter data. This method is more accurate than the commonly used Peacock–Dodds formula and should be applicable to more general power spectra. Code to evaluate non-linear power spectra using this method is available from http://as1.chem.nottingham.ac.uk/~res/software.html. Following publication, we will make the power-law simulation data publically available through the Virgo website http://www.mpa-garching.mpg.de/Virgo/.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2 079
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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