MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405766294 · doi:10.48550/arxiv.2412.16663

Quantum coherence and the invisible Universe: Subradiance as a dark matter mechanism

2024· preprint· en· W4405766294 sur OpenAlexfundno aff
Martin Houde, Fereshteh Rajabi

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiofield Effects and Biophysics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut Périmètre de physique théorique
Mots-clésQuantum entanglementCoherence (philosophical gambling strategy)QuantumPhysicsQuantum sensorDark matterQuantum mechanicsQuantum networkParticle physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The origin of dark matter in galactic halos, one of the deepest unsolved problems in astrophysics, may find an unexpected contribution from the quantum mechanics of ordinary atomic hydrogen. We show that quantum entanglement and coherence among hydrogen atoms in a gas at thermal equilibrium can naturally lead to subradiance, a cooperative suppression of radiation that renders the gas simultaneously dark in emission, transparent to incident radiation, and effectively collision-less. These three properties, precisely those associated with dark matter, emerge from a single underlying physical mechanism: the entangled structure of Dicke states in the gas. Applying this framework to the 21 cm line of atomic hydrogen in galactic dark matter halos, we find that conditions there place the gas deep in the asymptotic subradiance regime, where the strongly suppressed spontaneous and stimulated intensities cancel exactly. The cold neutral cores of high-velocity clouds, with their observed temperatures near 100 K and inferred dark-to-visible mass ratios of ~100:1, are consistent with this picture. Our results suggest that a significant fraction of the non-luminous matter pervading galactic halos may be familiar atomic hydrogen whose quantum cooperative behavior hides it from view; a solution that may have been hiding in plain sight.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArXiv.orgMême sujetBiofield Effects and BiophysicsTravaux en français237 207