Multipole analysis of IceCube data to search for dark matter accumulated in the Galactic halo
Notice bibliographique
Résumé
Dark matter which is bound in the Galactic halo might self-annihilate and produce a flux of stable final state particles, e.g. high energy neutrinos. These neutrinos can be detected with IceCube, a cubic-kilometer sized Cherenkov detector. Given IceCube’s large field of view, a characteristic anisotropy of the additional neutrino flux is expected. In this paper we describe a multipole method to search for such a large-scale anisotropy in IceCube data. This method uses the expansion coefficients of a multipole expansion of neutrino arrival directions and incorporates signal-specific weights for each expansion coefficient. We apply the technique to a high-purity muon neutrino sample from the Northern Hemisphere. The final result is compatible with the null-hypothesis. As no signal was observed, we present limits on the self-annihilation cross-section averaged over the relative velocity distribution $$\langle \sigma _{\mathrm {A}} v\rangle $$ down to $$1.9\times 10^{-23}\,\text {cm}^3\,\text {s}^{-1}$$ for a dark matter particle mass of 700–1,000 GeV and direct annihilation into $$\nu \bar{\nu }$$ . The resulting exclusion limits come close to exclusion limits from $$\gamma $$ -ray experiments, that focus on the outer Galactic halo, for high dark matter masses of a few TeV and hard annihilation channels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».