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Enregistrement W4386303963 · doi:10.1088/1475-7516/2023/08/079

Renormalizing one-point probability distribution function for cosmological counts in cells

2023· article· en· W4386303963 sur OpenAlexaff
Anton Chudaykin, Mikhail M. Ivanov, Sergey Sibiryakov

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensMcMaster UniversityPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsBispectrumRedshiftSpectral densityStatistical physicsCosmological perturbation theoryRenormalizationSaddle pointProbability density functionRenormalization groupCorrelation function (quantum field theory)Probability distributionTensor (intrinsic definition)Matter power spectrumCosmologyQuantum electrodynamicsAstrophysicsMathematical physicsQuantum mechanicsGalaxyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study the one-point probability distribution function (PDF) for matter density averaged over spherical cells. The leading part to the PDF is defined by spherical collapse dynamics, whereas the next-to-leading part comes from the integration over fluctuations around the saddle-point solution. The latter calculation receives sizable contributions from short modes and must be renormalized. We propose a new approach to renormalization by modeling the effective stress-energy tensor for short perturbations. The model contains three free parameters. Two of them are related to the counterterms in the one-loop matter power spectrum and bispectrum, one more parameterizes their redshift dependence. This relation can be used to impose priors in fitting the model to the PDF data. We confront the model with the results of high-resolution N-body simulations and find excellent agreement for cell radii r * ≥ 10 Mpc/ h at all redshifts down to z = 0. Discrepancies at a few per cent level are detected at low redshifts for r * ≤ 10 Mpc/ h and are associated with two-loop corrections to the model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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