Wiener filtering and multi-tracer techniques for dark matter cross-correlations between gamma-ray emission and galaxy catalogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cross-correlations between a gravitational tracer of dark matter and the contribution to the unresolved gamma-ray background (UGRB) from the radiation produced by the annihilation of the particles responsible for the dark matter, have been established as a powerful tool to investigate the particle physics nature of dark matter. Cross-correlations of the UGRB with galaxy catalogs, cluster catalogs and weak lensing have indeed been measured. In this paper we study statistical techniques that could improve the sensitivity of the cross-correlation techniques on the bounds that can be set to the particle dark matter physical properties. The two methods that we investigate are the application of a Wiener filter and the exploitation of the full multi-tracer information. After identifying the optimal strategies, we show that the adoption of a Wiener filter in the cross-correlation analysis can improve the sensitivity to the dark matter annihilation rate by a factor ranging from 2 to 2.5 as compared to the standard analysis where no filter is applied. The inclusion of the full multi-tracer information can improve the sensitivity up to a factor of 5 for dark matter masses below about 50 GeV, the Wiener filter remaining the best option for heavier dark matter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».