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Enregistrement W4415589250 · doi:10.1088/1475-7516/2025/10/099

Soliton self-gravity and core-halo relation in fuzzy dark matter halos

2025· article· W4415589250 sur OpenAlexaff
Yusuke Manita, Takuya Takahashi, Atsushi Taruya

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2025
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaloSolitonDark matterCore (optical fiber)Dark matter haloDissipative soliton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fuzzy dark matter (FDM) is an attractive dark matter candidate composed of ultralight particles. In this paper, toward a clear understanding of the core-halo relation in the FDM halos, we consider a simple model of the soliton-halo system, in which the self-gravitating soliton core is formed in the presence of Navarro-Frenk-White (NFW) halo potential as an external field. Solving numerically the Schrödinger-Poisson equation, the self-gravitating soliton is obtained as a ground-state solution, which is characterized by the two key parameters, i.e., size of soliton core and its strength of self-gravity relative to those of the NFW halo. Using our soliton-halo model, we investigate the properties of soliton cores found in cosmological simulation, and the key parameters characterizing these solitons are reconstructed in a self-consistent manner. Results suggest that (1) the soliton core properties depend critically on both the self-gravity of the soliton and the external potential of the host halo, and (2) the scatter observed in the core-halo relation cannot be explained solely by the one in the halo's concentration-mass relation, as previously suggested, but also significantly influenced by intrinsic features of the soliton core, potentially arising from local dynamics at the halo center. We also demonstrate that the FDM mass can be reconstructed from the simulation data characterizing the halo density profile, providing a basis for applying the model to observational studies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,601
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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