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Enregistrement W4295732994 · doi:10.1093/mnras/stac2564

A universal profile for stacked filaments from cold dark matter simulations

2022· article· en· W4295732994 sur OpenAlexafffund
Tianyi Yang, Michael J. Hudson, Niayesh Afshordi

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLeibniz-Institut für Astrophysik PotsdamGujarat Cancer SocietyUniversity of WaterlooIndustry CanadaPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLGovernment of Canada
Mots-clésPhysicsDark matterCold dark matterAstrophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We study the stacked filaments connecting group-mass halo pairs, using dark-matter-only N-body simulations. We calculate the dark matter overdensity profile of these stacked filaments at different redshifts as a function of the distance perpendicular to the filament axis. A four-parameter universal functional form, including three comoving scale radii and one amplitude parameter (core density), provides a good fit out to a radius of 20h−1cMpc for stacked filaments over a range of redshifts, lengths, and masses. The scale radii are approximately independent of redshift but increase as power laws with the comoving filament length. Lastly, we compare the scaling of the filament mass measured directly from the simulations to the predicted scaling from the halo–halo–matter three-point correlation function as a function of redshift and of the mass of the halo pairs. We find that both measured scalings are similar to, but somewhat shallower than the predictions, by 10 per cent and 30 per cent, respectively. These results provide a template to interpret present and upcoming observational results based on stacking, for example, weak lensing, thermal and kinetic Sunyaev-Zel’dovich, or X-ray observations.

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)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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