Cet article est disponible sur arxiv sous licence CC 4.0.   Auteurs:  (1) HARRISON WINCH, Département d'astronomie et d'astrophysique, Université de Toronto et Dunlap Institute for Astronomy and Astrophysics, Université de Toronto ;  (2) RENEE´ HLOZEK, Département d'astronomie et d'astrophysique, Université de Toronto et Dunlap Institute for Astronomy and Astrophysics, Université de Toronto ;  (3) DAVID JE MARSH, Physique théorique des particules et cosmologie, King's College de Londres ;  (4) DANIEL GRIN, Collège Haverford;  (5) KEIR K. ROGERS, Dunlap Institute for Astronomy and Astrophysics, Université de Toronto.  Tableau des liens   Résumé et introduction   Méthodes   Phénoménologie   Discussion et travaux futurs   Conclusion   Remerciements et références  3. PHÉNOMÉNOLOGIE   3.1. Modifications apportées aux variables d'arrière-plan des axions   3.2. Signatures du spectre de puissance de la matière  Ces changements dans les variables du fluide de fond ont également un impact sur le MPS, ce qui nous donne les observables cosmologiques visibles dans la forêt Ly-α. Dans cette section, nous décrivons l'impact de la masse de l'axion, de l'angle de départ et de la fraction DM de l'axion sur le MPS, et comparons les résultats au MPS linéaire estimé à l'aide des données forestières eBOSS DR14 Ly-α et du modèle ΛCDM, comme décrit dans la section 2.6 . Notez que nous ne effectuons pas une simulation hydrodynamique complète du spectre de puissance de flux Ly-α, mais utilisons plutôt le spectre de puissance de matière linéaire z = 0 estimé à l'aide des données forestières Lyα. Cette estimation présente un certain nombre de limites. La linéarisation du spectre de puissance Ly-α et l'évolution vers z = 0 supposent toutes deux une physique MDP pure. De plus, ces estimations marginalisent un certain nombre de paramètres astrophysiques décrivant la dynamique des fluides non linéaires, qui peuvent présenter des dégénérescences non triviales avec les paramètres cosmologiques et axioniques, qui devraient être étudiées plus en profondeur dans une comparaison robuste avec les données forestières Ly-α. . Par conséquent, cette comparaison ne doit pas être considérée comme quantitativement robuste, mais plutôt comme une démonstration qualitative de comment et où les axions extrêmes peuvent atténuer les contraintes forestières Ly-α précédentes sur les modèles d'axions vanille.   La figure 7 montre comment le spectre de puissance de la matière dépend de la masse des axions, pour les angles de départ des axions faibles et élevés, superposée à nouveau aux données forestières eBOSS DR14 Ly-α. La masse des axions modifie l'échelle de coupure dans le spectre de puissance de la matière pour les axions vanille à faible angle, les axions de masse inférieure présentant une réduction de puissance à des échelles plus grandes (valeurs k inférieures), en accord avec Hlozek et al. ˇ (2015). La masse des axions modifie également l'échelle à laquelle l'amélioration du spectre de puissance de la matière se produit pour les axions extrêmes. De la même manière que pour le seuil d'axion vanille, l'amélioration extrême des axions se produit à des échelles plus grandes (valeurs k plus petites) pour une masse d'axion inférieure. Les deux effets semblent synchronisés, avec un décalage similaire de k pour le cutoff vanille et l’amélioration extrême. En comparant les données forestières eBOSS DR14 Ly-α aux modèles, nous pouvons voir que les mesures à des échelles plus petites nous permettent de contraindre à la fois les modèles vanille et les modèles d'axions extrêmes à des masses plus élevées.   La figure 8 montre comment le MPS dépend de la fraction d'axion, pour deux masses et un angle de départ extrême fixe. Comme prévu, les fractions d'axions inférieures entraînent la convergence du MPS vers la solution CDM, ce qui suggère que tout modèle d'axion extrême peut être sans contrainte à une fraction DM d'axion suffisamment faible.  3.3. Comparaison avec les estimations forestières Ly-α du MPS   Afin de comparer plusieurs modèles différents, chacun avec un maximum de vraisemblance différent et un nombre de paramètres libres différent, il est utile d'utiliser le critère d'information d'Akaike, donné par 

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