The local dark matter distribution in self-interacting dark matter halos
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the effects of dark matter self-interactions on the local dark matter distribution in selected Milky Way-like galaxies in the EAGLE hydrodynamical simulations. The simulations were run with two different self-interacting dark matter models, a constant and velocity-dependent self-interaction cross-section. We find that the local dark matter velocity distribution of the Milky Way-like halos in the simulations with dark matter self-interactions and baryons are generally similar to those extracted from cold collisionless dark matter simulations with baryons. In both cases, the local dark matter speed distributions agree well with their best fit Maxwellian distributions. Including baryons in the simulations with or without dark matter self-interactions increases the local dark matter density and shifts the dark matter speed distributions to higher speeds. To study the implications for direct detection, we compute the dark matter halo integrals obtained directly from the simulations and compare them to those obtained from the best fit Maxwellian velocity distribution. We find that a Maxwellian distribution provides a good fit to the halo integrals of most halos, without any significant difference between the results of different dark matter self-interaction models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».