Dieses Dokument ist auf Arxiv unter der CC 4.0-Lizenz verfügbar.   Autoren:  (1) HARRISON WINCH, Abteilung für Astronomie und Astrophysik, Universität Toronto und Dunlap Institut für Astronomie und Astrophysik, Universität Toronto;  (2) RENEE´ HLOZEK, Abteilung für Astronomie und Astrophysik, Universität Toronto und Dunlap Institut für Astronomie und Astrophysik, Universität Toronto;  (3) DAVID JE MARSH, Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie, King's College London;  (4) DANIEL GRIN, Haverford College;  (5) KEIR K. ROGERS, Dunlap Institut für Astronomie und Astrophysik, Universität Toronto.  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Methoden   Phänomenologie   Diskussion und zukünftige Arbeit   Abschluss   Danksagungen und Referenzen  4. DISKUSSION UND ZUKÜNFTIGE ARBEIT   Obwohl der Vergleich mit LSS-Wahrscheinlichkeiten aus Galaxiendurchmusterungen und CMB-Wahrscheinlichkeiten für die Linsen-, Temperatur- und Polarisationsleistungsspektren am einfachsten ist, stammen die derzeit strengsten Beschränkungen für Axionen aus Messungen des Ly-α-Waldes, da diese die MPS in viel kleineren Maßstäben untersuchen können als Galaxiendurchmusterungen oder die CMB (Rogers & Peiris 2021). Der Vergleich von MPS-Vorhersagen für extreme Axionen mit Daten aus dem Ly-α-Wald ist jedoch schwieriger, da hierfür hydrodynamische Simulationen der kleinräumigen nichtlinearen Struktur erforderlich sind, die im Prinzip vom nichtlinearen Verhalten des extremen Axionenmodells abhängen könnten. In diesem Artikel haben wir die Schätzungen der linearen MPS aus den Ly-α-Walddaten verwendet, die CDM für die kleinräumige Strukturentwicklung angenommen haben, aber diese Methode ist nur im Bereich niedriger Axionendichte gültig, in dem CDM den größten Teil der dunklen Materie ausmacht. Es wurde bereits an der Modellierung des nichtlinearen Ly-α-Waldes für extreme Axionen gearbeitet (Leong et al. 2019), aber diese Simulation ist rechenintensiv. Idealerweise wäre der beste Ansatz, einen Emulator zu trainieren, um extreme Axionenvorhersagen der Ly-α-Daten zu erstellen, ähnlich wie es bei Rogers & Peiris (2021) getan wurde. In Kombination mit unserem modifizierten axionCAMB könnte dies eine schnelle Berechnung und einen direkten Vergleich mit Ly-α-Walddaten ermöglichen, was die aussagekräftigsten Einschränkungen des kleinräumigen Verhaltens dieser extremen Axionenmodelle liefern würde. Darüber hinaus würde uns der direkte Vergleich mit Ly-α-Observablen ermöglichen, spektroskopische Untersuchungen mit höherer Auflösung zu verwenden, wie sie mit Keck oder VLT Lu et al. (1996); Irsiˇ c et al. ˇ (2017b) durchgeführt wurden.  Genaue gleichzeitige Einschränkungen der Axionmasse, des Dichteanteils und des Startwinkels würden eine wichtige Frage quantitativ beantworten, die bisher nur qualitativ angegangen wurde: nämlich den erforderlichen Grad an Feinabstimmung, damit diese extremen Axionmodelle funktionieren. Abbildung 10 zeigt, dass eine gute Übereinstimmung mit den Daten erreicht werden kann, wenn die Axionstartwinkel nahe am Peak liegen und weniger als 10 % voneinander entfernt sind. Arvanitaki et al. (2020) haben ein Modell vorgeschlagen, das das Axionfeld dazu bringen könnte, zu extrem frühen Zeitpunkten nahe dem Peak zu starten, aber die Plausibilität dieser Modelle würde davon abhängen, wie viel Feinabstimmung genau erforderlich ist. Dieser erforderliche Grad an Feinabstimmung hängt von der Axionmasse und dem Dichteanteil ab, wie in den Abbildungen 9, 10 und 11 zu sehen ist, und könnte auch von anderen kosmologischen Parametern abhängen. Mit unserem modifizierten axionCAMB konnten wir Schätzungen des erforderlichen Feinabstimmungsgrades für eine Reihe von Axion- und kosmologischen Parametern erstellen und so zur Plausibilität dieser Modelle beitragen, die Startwinkel nahe π erzeugen.  Ein weiterer Bereich, der untersucht werden sollte, ist der Vergleich dieser Einschränkungen mit den Prognoseempfindlichkeiten zukünftiger CMB-Experimente wie dem Simons Observatory und CMB-S4 (Hlozek et al. ˇ 2017; Lee et al. 2019; Dvorkin et al. 2022; Abazajian et al. 2022). Obwohl Planck bei niedrigen Temperaturen bereits durch die kosmische Varianz begrenzt ist, könnten mit einem Experiment mit besserer Polarisation und/oder hohen Temperaturdaten erhebliche Verbesserungen erzielt werden (Aghanim et al. 2016). CMB-Linsen bieten auch die Möglichkeit, die DM MPS in verschiedenen Maßstäben zu untersuchen (Rogers et al. 2023). Wir könnten auch mit gleichzeitigen Einschränkungen durch CMB- und MPS-Quellen experimentieren. Auch direkte Messungen des MPS können zur Einschränkung des extremen Axionenmodells verwendet werden, darunter der Dark Energy Survey (den wir zur Einschränkung des Standard-Axionenmodells in Dentler et al. 2022 verwendet haben), Euclid (Amendola et al. 2018), JWST (Parashari & Laha 2023) und das Vera Rubin Observatory (Mao et al. 2022).   Schließlich könnten wir versuchen, Potenziale über die Standardkosinusform hinaus einzuschränken. Es wurden Modelle mit Axionen vorgeschlagen, die quartische, hyperbolische Kosinus- oder monodrome Potenziale besitzen (Cembranos et al. 2018; Urena L ˜ opez ´ 2019; Jaeckel et al. 2017). Darüber hinaus wurden axionähnliche Skalarfelder mit einer Vielzahl von Potenzialen als frühe Komponente der dunklen Energie vorgeschlagen, die möglicherweise in der Lage ist, die Hubble-Spannung abzubauen (Kamionkowski & Riess 2022; Poulin et al. 2023). Axionstörungen in all diesen Potenzialen könnten möglicherweise mit unserem modifizierten axionCAMB modelliert werden, da die Potenzialfunktion generisch implementiert ist. Die einzige Voraussetzung wäre, dass sich das getestete Potenzial bei kleinen ϕ-Werten zu einem quadratischen Potenzial vereinfachen muss, damit die Partikel-DM-Näherung zu späteren Zeitpunkten gültig ist.

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

cosmological.TECH

Read My Stories

From Big Bang's singularity to galaxies' cosmic dance the universe unfolds its majestic tapestry of space and time.

Cosmological's blog

Dieses Audio ist in der Originalsprache der Geschichte produziert!

Zu lang; Lesen

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Extreme Axionen enthüllt: Diskussion und zukünftige Arbeiten

About Author

KOMMENTARE

Hängeetiketten

DIESER ARTIKEL WURDE VORGESTELLT IN

Related Stories

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Life Hacking Community!

HackerNoon Decoded 2024: Wir feiern unsere Produktmanagement-Community!

HackerNoon Decoded 2024: Wir feiern unsere Remote-Work-Community!

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Life Hacking Community!

HackerNoon Decoded 2024: Wir feiern unsere Produktmanagement-Community!

HackerNoon Decoded 2024: Wir feiern unsere Remote-Work-Community!

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps