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Enregistrement W6891662840 · doi:10.48550/arxiv.1106.0536

Reheating Effects in the Matter Power Spectrum and Implications for Substructure

2011· preprint· en· W6891662840 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2011
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDark Matter and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDark matterScalar field dark matterHot dark matterMatter power spectrumWarm dark matterCold dark matterDark fluidGalaxyLight dark matterDark radiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal and expansion history of the Universe before big bang nucleosynthesis is unknown. We investigate the evolution of cosmological perturbations through the transition from an early matter era to radiation domination. We treat reheating as the perturbative decay of an oscillating scalar field into relativistic plasma and cold dark matter. After reheating, we find that subhorizon perturbations in the decay-produced dark matter density are significantly enhanced, while subhorizon radiation perturbations are instead suppressed. If dark matter originates in the radiation bath after reheating, this suppression may be the primary cutoff in the matter power spectrum. Conversely, for dark matter produced nonthermally from scalar decay, enhanced perturbations can drive structure formation during the cosmic dark ages and dramatically increase the abundance of compact substructures. For low reheat temperatures, we find that as much as 50% of all dark matter is in microhalos with M > 0.1 Earth masses at z=100, compared to a fraction of 1e-10 in the standard case. In this scenario, ultradense substructures may constitute a large fraction of dark matter in galaxies today.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,155 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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