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Enregistrement W2925121468 · doi:10.1103/physrevd.102.083512

Numerical simulations of gravitational waves from early-universe turbulence

2020· article· en· W2925121468 sur OpenAlexaff
Alberto Roper Pol, Sayan Mandal, Axel Brandenburg, Tina Kahniashvili, Arthur Kosowsky

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesShota Rustaveli National Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsGravitational waveTurbulenceComputational physicsHubble volumeMagnetohydrodynamic turbulenceWave turbulenceClassical mechanicsPlasmaAstrophysicsMagnetohydrodynamicsMechanicsMetric expansion of spaceDark energyCosmologyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We perform direct numerical simulations of magnetohydrodynamic turbulence in the early universe and numerically compute the resulting stochastic background of gravitational waves and relic magnetic fields. These simulations do not make the simplifying assumptions of earlier analytic work. If the turbulence is assumed to have an energy-carrying scale that is about a hundredth of the Hubble radius at the time of generation, as expected in a first-order phase transition, the peak of gravitational wave power will be in the mHz frequency range for a signal produced at the electroweak scale. The efficiency of gravitational wave (GW) production varies significantly with how the turbulence is driven. Detectability of turbulence at the electroweak scale by the planned Laser Interferometer Space Antenna (LISA) requires anywhere from 0.1% to 10% of the thermal plasma energy density to be in plasma motions or magnetic fields, depending on the model of the driving process. Our results predict a new universal form below the spectral peak frequency that is shallower than previously thought. This implies larger values of the GW energy spectra in the low-frequency range. This extends the range where turbulence is detectable with LISA to lower frequencies, corresponding to higher energy scales than the assumed energy-carrying scale.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,423 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations159
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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