High-redshift, small-scale tests of ultralight axion dark matter using Hubble and Webb galaxy UV luminosities
Notice bibliographique
Résumé
We calculate the abundance of UV-bright galaxies in the presence of ultralight axion (ULA) dark matter (DM), finding that axions suppress their formation with a non-trivial dependence on redshift and luminosity. We set limits on axion DM using both Planck cosmic microwave background (CMB) and UV luminosity function (UVLF) data. We exclude a single axion as all the DM for $m_{ax} < 10^{-21.6}$ eV and limit axions with $-26 < \log( m_{ax}/{eV}) < -23$ to be less than $22\%$ of the DM (both limits at $95\%$ credibility). These limits use UVLF measurements from 24,000 sources from the Hubble Space Telescope (HST) that probe small-scale structure at redshifts $4 < z < 10$. We marginalize over a parametric model that connects halo mass and UV luminosity that has been shown to match hydrodynamical simulations. Our results bridge a window in axion mass and DM fraction previously unconstrained by cosmological data, between large-scale CMB and galaxy clustering and the small-scale Lyman-$α$ forest. These high-$z$ measurements provide a powerful consistency check of low-$z$ tests of axion DM, which include the recent hint for a sub-dominant ULA DM fraction in Lyman-$α$ forest data. We also consider a sample of 25 spectroscopically-confirmed high-$z$ galaxies from the James Webb Space Telescope (JWST). We find that these data are consistent with the HST UVLF assuming $Λ$CDM and our flexible parametric model of UV luminosity. Combining HST and JWST UVLF data does not improve our constraints beyond HST alone, but future JWST measurements have the potential to improve these results significantly. We also find an excess of low-mass halos ($< 10^9 M_\odot$) at $z < 3$, which could be probed by sub-galactic structure probes (e.g., stellar streams, satellite galaxies and strong lensing).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».