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Enregistrement W2307368923 · doi:10.1093/mnras/stv2905

Concentration, ellipsoidal collapse, and the densest dark matter haloes

2015· article· en· W2307368923 sur OpenAlexaff
Chiamaka Okoli, Niayesh Afshordi

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsDark matterEllipsoidAstrophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The smallest dark matter haloes are the first objects to form in the hierarchical structure formation of cold dark matter (CDM) cosmology and are expected to be the densest and most fundamental building blocks of CDM structures in our Universe. Nevertheless, the physical characteristics of these haloes have stayed illusive, as they remain well beyond the current resolution of N-body simulations (at redshift zero). However, they dominate the predictions (and uncertainty) in expected dark matter annihilation signal, amongst other astrophysical observables. Using the conservation of total energy and the ellipsoidal collapse framework, we can analytically find the mean and scatter of concentration c and 1D velocity dispersion σ1d for haloes of different virial mass M200. Both c and |$\sigma _{\rm 1d}/M_{200}^{1/3}$| are in good agreement with numerical results within the regime probed by simulations – slowly decreasing functions of mass that approach constant values at large masses. In particular, the predictions for the 1D velocity dispersion of cluster mass haloes are surprisingly robust as the inverse heat capacity of cosmological haloes crosses zero at M200 ∼ 1014 M⊙. However, we find that current extrapolations from simulations to smallest CDM haloes dramatically depend on the assumed profile (e.g. NFW versus Einasto) and fitting function, which is why theoretical considerations, such as the one presented here, can significantly constrain the range of feasible predictions.

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)0,005
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations41
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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