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Enregistrement W3016568388 · doi:10.1093/mnras/stab601

Evolving ultralight scalars into non-linearity with Lagrangian perturbation theory

2021· preprint· en· W3016568388 sur OpenAlexafffund
Alex Laguë, J. Richard Bond, Renée Hložek, David J. E. Marsh, Laurin Söding

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBundesministerium für Bildung und ForschungAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésPhysicsDark matterComputationAxionLagrangianFormalism (music)Perturbation (astronomy)Dark energyCosmological perturbation theoryScalar (mathematics)Classical mechanicsStatistical physicsTheoretical physicsParticle physicsCosmologyQuantum mechanicsAlgorithmComputer scienceMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Many models of high energy physics suggest that the cosmological dark sector consists of not just one, but a spectrum of ultralight scalar particles with logarithmically distributed masses. To study the potential signatures of low concentrations of ultralight axion (also known as fuzzy) dark matter, we modify Lagrangian perturbation theory (LPT) by distinguishing between trajectories of different dark matter species. We further adapt LPT to include the effects of a quantum potential, which is necessary to generate correct initial conditions for ultralight axion simulations. Based on LPT, our modified scheme is extremely efficient on large scales and it can be extended to an arbitrary number of particle species at very little computational cost. This allows for computation of self-consistent initial conditions in mixed dark matter models. Additionally, we find that shell-crossing is delayed for ultralight particles and that the deformation tensor extracted from LPT can be used to identify the range of redshifts and scales for which the Madelung formalism of fuzzy dark matter can lead to divergences.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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