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Enregistrement W4414968896 · doi:10.1088/1475-7516/2025/10/040

Early growth of structure in warm wave dark matter

2025· article· en· W4414968896 sur OpenAlexaff
Mustafa A. Amin, Simon May, Mehrdad Mirbabayi

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDark matterAdiabatic processHaloMatter power spectrumSpectral densityStructure formationDark matter haloCold dark matterHot dark matter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We explore the growth of structure in wave-like dark matter models, where the field and density spectra are peaked at sub-horizon wavenumbers. Starting with the Schrödinger-Poisson system, we derive the scale-dependent evolution of the matter power spectrum during radiation and matter domination. We find a suppression of adiabatic perturbations during radiation domination, controlled by a free-streaming length, and scale-dependent growth of the initially white-noise isocurvature power, controlled by a Jeans scale during matter domination. The results are in qualitative, and in some regimes quantitative, agreement with the quasi-particle picture. We verify the analytic results of the power spectrum with 3+1-dimensional cosmological Schrödinger-Poisson simulations. We propose an analytic formula for the halo mass function, which is in rough agreement with the simulation results at early times after matter-radiation equality. Our simulations show that early halos typically host a soliton.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,326

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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