The future of primordial features with 21 cm tomography
Notice bibliographique
Résumé
Detecting a deviation from a featureless primordial power spectrum of fluctuations would give profound insight into the physics of the primordial Universe. Depending on their nature, primordial features can either provide direct evidence for the inflation scenario or pin down details of the inflation model. Thus far, using the cosmic microwave background (CMB) we have only been able to put stringent constraints on the amplitude of features, but no significant evidence has been found for such signals. Here we explore the limit of the experimental reach in constraining such features using 21 cm tomography at high redshift. A measurement of the 21 cm power spectrum from the Dark Ages is generally considered as the ideal experiment for early Universe physics, with potentially access to a large number of modes. We consider three different categories of theoretically motivated models: the sharp feature models, resonance models, and standard clock models. We study the improvements on bounds on features as a function of the total number of observed modes and identify parameter degeneracies. The detectability depends critically on the amplitude, frequency and scale-location of the features, as well as the angular and redshift resolution of the experiment. We quantify these effects by considering different fiducial models. Our forecast shows that a cosmic variance limited 21 cm experiment measuring fluctuations in the redshift range 30 ⩽ z ⩽ 100 with a 0.01-MHz bandwidth and sub-arcminute angular resolution could potentially improve bounds by several orders of magnitude for most features compared to current Planck bounds. At the same time, 21 cm tomography also opens up a unique window into features that are located on very small scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».