When do cosmic peaks, filaments or walls merge? A theory of critical events in a multi-scale landscape.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The merging rate of cosmic structures is computed, relying on the Ansatz that they can be predicted in the initial linear density field from the coalescence of critical points with increasing smoothing scale, used here as a proxy for cosmic time. Beyond the mergers of peaks with saddle points (a proxy for halo mergers), we consider the coalescence and nucleation of all sets of critical points, including wall-saddle to filament-saddle and wall-saddle to minima (a proxy for filament and void mergers respectively), as they impact the geometry of galactic infall, and in particular filament disconnection. Analytical predictions of the one-point statistics are validated against multiscale measurements in 2D and 3D realisations of Gaussian random fields (the corresponding code being available upon request) and compared qualitatively to cosmological N-body simulations at early times (z ≥ 10) and large scales (≥ 5Mpc/h). The rate of filament coalescence is compared to the merger rate of haloes and the two-point clustering of these events is computed, along with their cross-correlations with critical points. These correlations are qualitatively consistent with the preservation of the connectivity of dark matter haloes, and the impact of the large scale structures on assembly bias. The destruction rate of haloes and voids as a function of mass and redshift is quantified down to z = 0 for a ΛCDM cosmology. The one-point statistics in higher dimensions are also presented, together with consistency relations between critical point and critical event counts.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».