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Enregistrement W4388529530 · doi:10.1093/mnras/stad3397

<scp>thesan-hr</scp>: galaxies in the Epoch of Reionization in warm dark matter, fuzzy dark matter, and interacting dark matter

2023· article· en· W4388529530 sur OpenAlexaff
Xuejian Shen, Josh Borrow, Mark Vogelsberger, Enrico Garaldi, Aaron Smith, Rahul Kannan, Sandro Tacchella, Jesús Zavala, Lars Hernquist, Jessica Y-C Yeh, Chunyuan Zheng

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMassachusetts Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationHarvard UniversityFaculty of Arts and SciencesCanon Foundation in EuropeNational Science Foundation
Mots-clésReionizationPhysicsAstrophysicsDark matterGalaxyGalaxy formation and evolutionAstronomyDark galaxyCold dark matterStar formationDark matter haloHaloGalaxy rotation curveRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Using high-resolution cosmological radiation-hydrodynamic (RHD) simulations (thesan-hr), we explore the impact of alternative dark matter (altDM) models on galaxies during the Epoch of Reionization. The simulations adopt the IllustrisTNG galaxy formation model. We focus on altDM models that exhibit small-scale suppression of the matter power spectrum, namely warm dark matter (WDM), fuzzy dark matter (FDM), and interacting dark matter (IDM) with strong dark acoustic oscillations (sDAO). In altDM scenarios, both the halo mass functions and the ultraviolet luminosity functions at z ≳ 6 are suppressed at the low-mass/faint end, leading to delayed global star formation and reionization histories. However, strong non-linear effects enable altDM models to ‘catch up’ with cold dark matter (CDM) in terms of star formation and reionization. The specific star formation rates are enhanced in halos below the half-power mass in altDM models. This enhancement coincides with increased gas abundance, reduced gas depletion times, more compact galaxy sizes, and steeper metallicity gradients at the outskirts of the galaxies. These changes in galaxy properties can help disentangle altDM signatures from a range of astrophysical uncertainties. Meanwhile, it is the first time that altDM models have been studied in RHD simulations of galaxy formation. We uncover significant systematic uncertainties in reionization assumptions on the faint-end luminosity function. This underscores the necessity of accurately modeling the small-scale morphology of reionization in making predictions for the low-mass galaxy population. Upcoming James Webb Space Telescope imaging surveys of deep lensed fields hold potential for uncovering the faint low-mass galaxy population, which could provide constraints on altDM models.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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