Cross correlation of cosmic shear and extragalactic gamma-ray background: Constraints on the dark matter annihilation cross section
Notice bibliographique
Résumé
We present the first measurement of the cross correlation of weak gravitational lensing and the extragalactic $\ensuremath{\gamma}$-ray background emission using data from the Canada-France-Hawaii Lensing Survey and the Fermi Large Area Telescope. The cross correlation is a powerful probe of signatures of dark matter annihilation, because both cosmic shear and gamma-ray emission originate directly from the same dark matter distribution in the Universe, and it can be used to derive constraints on the dark matter annihilation cross section. We show that the measured lensing-$\ensuremath{\gamma}$ correlation is consistent with a null signal. Comparing the result to theoretical predictions, we exclude dark matter annihilation cross sections of $⟨\ensuremath{\sigma}v⟩={10}^{\ensuremath{-}24}--{10}^{\ensuremath{-}25}\text{ }\text{ }{\mathrm{cm}}^{3}\text{ }{\mathrm{s}}^{\ensuremath{-}1}$ for a 100 GeV dark matter. If dark matter halos exist down to the mass scale of ${10}^{\ensuremath{-}6}{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$, we are able to place constraints on the thermal cross sections $⟨\ensuremath{\sigma}v⟩\ensuremath{\sim}5\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}26}\text{ }\text{ }{\mathrm{cm}}^{3}\text{ }{\mathrm{s}}^{\ensuremath{-}1}$ for a 10 GeV dark matter annihilation into ${\ensuremath{\tau}}^{+}{\ensuremath{\tau}}^{\ensuremath{-}}$. Future gravitational lensing surveys will increase sensitivity to probe annihilation cross sections of $⟨\ensuremath{\sigma}v⟩\ensuremath{\sim}3\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}26}\text{ }\text{ }{\mathrm{cm}}^{3}\text{ }{\mathrm{s}}^{\ensuremath{-}1}$ even for a 100 GeV dark matter. Detailed modeling of the contributions from astrophysical sources to the cross correlation signal could further improve the constraints by $\ensuremath{\sim}40%--70%$.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».