Constraining Primordial Black Hole Dark Matter with CHIME Fast Radio Bursts
Notice bibliographique
Résumé
Strong lensing of Fast Radio Bursts (FBRs) has been proposed as a relatively clean probe of primordial black hole (PBH) dark matter. Recently, the Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME) published a first catalog of 536 FRBs, 62 of which are from repeating sources. In light of this new data, we re-examine the prospects to constrain the abundance of PBHs via FRBs. Extending previous forecasts, we calculate a PBH dark matter bound using the intrinsic burst width and a calibrated flux-ratio threshold per FRB. In addition, we take into account the uncertainty in the relation between the FRB dispersion measure and source redshift. We outline an algorithm to detect lensed FRBs and a method to simulate its performance on real data and set a flux-ratio threshold for each event, which we use to infer realistic forecasts. We then attempt to extract a preliminary bound using the publicly available CHIME data. Unfortunately, both instrumental noise and the provided ~1 ms time-resolution of the public data hinder this effort. We identify one candidate event where a double burst could be explained via strong lensing by a 10 solar-mass PBH, which will require follow-up study at higher time resolution to either confirm or discard. We show that with a few times the size of the first catalog -- sampled at the full instrumental time-resolution so that candidates can be efficiently scrutinized -- CHIME will be able to find strong evidence for or robustly rule out PBHs with mass above 10 solar masses as the dark matter. Finally, we demonstrate that stacking repeating FRBs can improve the constraints, especially for lower masses.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».