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Enregistrement W4383702756 · doi:10.1093/mnras/stad2031

The halo mass function and filaments in full cosmological simulations with fuzzy dark matter

2023· article· en· W4383702756 sur OpenAlexaff
Simon May, Volker Springel

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCold dark matterDark matterMatter power spectrumSpectral densityHaloHalo mass functionScalar field dark matterDark matter haloStructure formationAstrophysicsScalar (mathematics)CosmologyComputational physicsStatistical physicsDark energyGalaxyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Fuzzy dark matter (FDM) is a dark matter candidate consisting of ultralight scalar particles with masses around $10^{-22}\, \mathrm{eV}/c^2$, a regime where cold bosonic matter behaves as a collective wave rather than individual particles. Although constraints on FDM are accumulating in many different contexts, very few have been verified by self-consistent numerical simulations. We present new large numerical simulations of cosmic structure formation with FDM, solving the full Schrödinger–Poisson (SP) equations using the AxiREPO code, which implements a pseudo-spectral numerical method. Combined with our previous simulations, they allow us to draw a four-way comparison of matter clustering, contrasting results (such as power spectra) for each combination of initial conditions (ICs; FDM versus cold dark matter, CDM) and dynamics (SP versus N-body). By disentangling the impact of ICs and non-linear dynamics in this manner, we can gauge the validity of approximate methods used in previous works, such as ordinary N-body simulations with an FDM initial power spectrum. Due to the comparatively large volume achieved in our FDM simulations, we are able to measure the FDM halo mass function from full wave simulations for the first time, and compare to previous results obtained using analytic or approximate approaches. We also investigate the density profiles of these filaments and compare to their ΛCDM counterparts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations41
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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