Search for Lensing Signatures from the Latest Fast Radio Burst Observations and Constraints on the Abundance of Primordial Black Holes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The possibility that primordial black holes (PBHs) form some part of dark matter has been considered for a long time but poorly constrained over a wide mass range. Fast radio bursts (FRBs) are bright radio transients with millisecond duration. Their lensing effect has been proposed to be one of the cleanest probes for constraining the presence of PBHs in the stellar-mass window. In this paper, we first apply the normalized cross-correlation algorithm to search and identify candidates for lensed FRBs in the latest public FRB observations, i.e., 593 FRBs, which mainly consist of the first Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment FRB catalog, and then derive constraints on the abundance of PBHs from the null search result of the lensing signature. For a monochromatic mass distribution, the fraction of dark matter made up of PBHs could be constrained to ≤87% for ≥500 M ⊙ at the 95% confidence level by assuming signal-to-noise ratios dependent on the flux ratio threshold for each FRB and that apparently one-off events are intrinsic single bursts. This result would be improved by a factor of 3 when a conventional constant flux ratio threshold is considered. Moreover, we derive constraints on PBHs with a log-normal mass function naturally predicted by some popular inflation models and often investigated with gravitational-wave detections. We find that, in this mass distribution scenario, the constraint from the current public FRB observations is relatively weaker than the one from gravitational-wave detections. It is foreseen that upcoming complementary multimessenger observations will yield considerable constraints on the possibilities of PBHs in this intriguing mass window.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».