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Extreme Axionen enthüllt: Ein neuartiger Fluidansatz für die kosmologische Modellierung - Phänomenologievon@cosmological
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Extreme Axionen enthüllt: Ein neuartiger Fluidansatz für die kosmologische Modellierung - Phänomenologie

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In diesem Artikel stellen Forscher extreme Axionen vor und untersuchen ihre Auswirkungen auf kleinräumige Strukturen in der Kosmologie, insbesondere bei Messungen von Ly-α-Wäldern.
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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.

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3. PHÄNOMENOLOGIE



3.1. Änderungen an Axion-Hintergrundvariablen







3.2. Signaturen des Materieleistungsspektrums

Diese Änderungen der Hintergrundflüssigkeitsvariablen wirken sich auch auf die MPS aus, die uns die kosmologischen Observablen liefert, die im Ly-α-Wald sichtbar sind. In diesem Abschnitt beschreiben wir die Auswirkungen von Axionenmasse, Startwinkel und Axionen-DM-Anteil auf die MPS und vergleichen die Ergebnisse mit der linearen MPS, die mithilfe der eBOSS DR14 Ly-α-Walddaten und des ΛCDM-Modells geschätzt wurde, wie in Abschnitt 2.6 beschrieben. Beachten Sie, dass wir keine vollständige hydrodynamische Simulation des Ly-α-Flussleistungsspektrums durchführen, sondern stattdessen das lineare Materieleistungsspektrum bei z = 0 verwenden, das mithilfe der Lyα-Walddaten geschätzt wurde. Diese Schätzung ist mit einer Reihe von Einschränkungen behaftet. Sowohl die Linearisierung des Ly-α-Leistungsspektrums als auch die Entwicklung bis z = 0 setzen reine CDM-Physik voraus. Darüber hinaus marginalisieren diese Schätzungen eine Reihe astrophysikalischer Parameter, die die nichtlineare Fluiddynamik beschreiben, die möglicherweise nicht-triviale Entartungen sowohl mit kosmologischen als auch mit Axion-Parametern aufweisen, die in einem robusten Vergleich mit Ly-α-Walddaten genauer untersucht werden müssten. Daher sollte dieser Vergleich nicht als quantitativ robust betrachtet werden, sondern vielmehr als qualitative Demonstration, wie und wo extreme Axionen bisherige Ly-α-Waldbeschränkungen bei Standard-Axionmodellen abmildern können.





Abbildung 7 zeigt, wie das Materieleistungsspektrum von der Axionmasse abhängt, sowohl bei niedrigem als auch bei hohem Axionstartwinkel, wiederum überlagert mit den eBOSS DR14 Ly-α-Walddaten. Die Axionmasse verändert die Cutoff-Skala im Materieleistungsspektrum für die Vanilla-Axionen mit niedrigem Winkel, wobei Axionen mit geringerer Masse eine Leistungsreduzierung bei größeren Skalen (niedrigere k-Werte) aufweisen, in Übereinstimmung mit Hlozek et al. ˇ (2015). Die Axionmasse verändert auch die Skala, bei der eine Verstärkung des Materieleistungsspektrums für die extremen Axionen auftritt. Ähnlich wie der Vanilla-Axion-Cutoff tritt die extreme Axionverstärkung bei geringerer Axionmasse bei größeren Skalen (kleinere k-Werte) auf. Die beiden Effekte scheinen synchronisiert zu sein, mit einer ähnlichen Verschiebung von k sowohl für den Vanilla-Cutoff als auch für die extreme Verstärkung. Durch Vergleich der eBOSS DR14 Ly-α-Walddaten mit den Modellen können wir sehen, dass Messungen bei kleineren Skalen es uns ermöglichen, sowohl die Vanilla- als auch die extremen Axionmodelle bei höheren Massen einzuschränken.




Abbildung 8 zeigt, wie die MPS vom Axionanteil abhängt, für zwei Massen und einen festen extremen Startwinkel. Wie erwartet führen niedrigere Axionanteile dazu, dass die MPS zur CDM-Lösung konvergiert, was darauf hindeutet, dass jedes extreme Axionmodell bei einem ausreichend niedrigen Axion-DM-Anteil uneingeschränkt sein kann.

3.3. Vergleich mit Ly-α-Waldschätzungen der MPS



Um mehrere verschiedene Modelle mit jeweils unterschiedlicher maximaler Wahrscheinlichkeit und Anzahl freier Parameter zu vergleichen, ist es sinnvoll, das Akaike-Informationskriterium zu verwenden, das gegeben ist durch