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Enregistrement W3124245661

The density and pseudo-phase-space density profiles of cold dark matter haloes

2011· article· en· W3124245661 sur OpenAlexaff
Aaron D. Ludlow, Julio F. Navarro, Simon D. M. White, Michael Boylan-Kolchin, Volker Springel, Adrian Jenkins, Carlos S. Frenk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHaloCold dark matterAstrophysicsDark matterPower lawExponentParameter spacePhase spaceQuantum mechanicsStatisticsGalaxy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosmological N-body simulations indicate that the spherically-averaged density profiles of cold dark matter halos are accurately described by Einasto profiles, where the logarithmic slope is a power-law of adjustable exponent, \gamma =dln\rho /dlnr ~ r^\alpha $. The pseudo-phase-space density (PPSD) profiles of CDM halos also show remarkable regularity, and are well approximated by simple power laws, Q(r)=\rho /\sigma ^3 ~ r^-\chi . We show that this is expected from dynamical equilibrium considerations, since Jeans' equations predict that the pseudo-phase-space density profiles of Einasto halos should resemble power laws over a wide range of radii. For the values of \alpha typical of CDM halos, the inner Q profiles of equilibrium halos deviate significantly from a power law only very close to the center, and simulations of extremely high-resolution would be needed to detect such deviations unambiguously. We use an ensemble of halos drawn from the Millennium-II simulation to study which of these two alternatives describe best the mass profile of CDM halos. Our analysis indicates that at the resolution of the best available simulations, both Einasto and power-law PPSD profiles (with adjustable exponents \alpha and \chi, respectively) provide equally acceptable fits to the simulations. A full account of the structure of CDM halos requires understanding how the shape parameters that characterize departures from self-similarity, like \alpha or \chi, are determined by evolutionary history, environment or initial conditions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations58
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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