paint-brush
Extreme Axions Ortaya Çıktı: Kozmolojik Modelleme için Yeni Bir Akışkan Yaklaşımı - Fenomenolojiile@cosmological
316 okumalar
316 okumalar

Extreme Axions Ortaya Çıktı: Kozmolojik Modelleme için Yeni Bir Akışkan Yaklaşımı - Fenomenoloji

Çok uzun; Okumak

Bu makalede araştırmacılar aşırı eksenleri tanıtarak bunların kozmolojideki küçük ölçekli yapı üzerindeki etkilerini, özellikle de Ly-α ormanı ölçümlerini araştırıyorlar.
featured image - Extreme Axions Ortaya Çıktı: Kozmolojik Modelleme için Yeni Bir Akışkan Yaklaşımı - Fenomenoloji
Cosmological thinking: time, space and universal causation  HackerNoon profile picture
0-item

Bu makale arxiv'de CC 4.0 lisansı altında mevcuttur.

Yazarlar:

(1) HARRISON WINCH, Toronto Üniversitesi Astronomi ve Astrofizik Bölümü ve Toronto Üniversitesi Dunlap Astronomi ve Astrofizik Enstitüsü;

(2) RENEE' HLOZEK, Toronto Üniversitesi Astronomi ve Astrofizik Bölümü ve Toronto Üniversitesi Dunlap Astronomi ve Astrofizik Enstitüsü;

(3) DAVID JE MARSH, Teorik Parçacık Fiziği ve Kozmoloji, King's College London;

(4) DANIEL GRIN, Haverford Koleji;

(5) KEIR K. ROGERS, Dunlap Astronomi ve Astrofizik Enstitüsü, Toronto Üniversitesi.

Bağlantı Tablosu

3. FENOMENOLOJİ



3.1. Axion arka plan değişkenlerindeki değişiklikler







3.2. Madde Güç Spektrumu İmzaları

Arka plan akışkan değişkenlerindeki bu değişiklikler aynı zamanda Ly-α ormanında görülebilen kozmolojik gözlemlenebilirleri bize veren MPS'yi de etkiler. Bu bölümde, eksen kütlesinin, başlangıç açısının ve eksen DM fraksiyonunun MPS üzerindeki etkisini açıklıyoruz ve sonuçları Bölüm'de açıklandığı gibi eBOSS DR14 Ly-α orman verileri ve ΛCDM modeli kullanılarak tahmin edilen doğrusal MPS ile karşılaştırıyoruz. 2.6. Ly-α akı güç spektrumunun tam bir hidrodinamik simülasyonunu yapmadığımızı, bunun yerine Lyα orman verileri kullanılarak tahmin edilen z = 0 doğrusal madde güç spektrumunu kullandığımızı unutmayın. Bu tahminin bir takım sınırlamaları vardır. Ly-α güç spektrumunun doğrusallaştırılması ve z = 0'a evrimi saf CDM fiziğini varsayar. Buna ek olarak, bu tahminler, Ly-α orman verileriyle sağlam bir karşılaştırmayla daha kapsamlı bir şekilde araştırılması gereken, hem kozmolojik hem de eksen parametrelerinde önemsiz olmayan dejenerasyonlara sahip olabilen, doğrusal olmayan akışkan dinamiğini tanımlayan bir dizi astrofiziksel parametreyi marjinalleştirir. . Bu nedenle, bu karşılaştırmanın niceliksel olarak sağlam olduğu düşünülmemeli, bunun yerine aşırı eksenlerin vanilya eksen modelleri üzerindeki önceki Ly-α orman kısıtlamalarını nasıl ve nerede hafifletebileceğinin niteliksel bir gösterimi olarak kabul edilmelidir.





Şekil 7, yine eBOSS DR14 Ly-α orman verileriyle kaplanmış olarak, hem düşük hem de yüksek eksen başlangıç açısı için madde güç spektrumunun eksen kütlesine nasıl bağlı olduğunu göstermektedir. Eksen kütlesi, Hlozek ve diğerleri ile uyumlu olarak, düşük açılı vanilya eksenleri için madde güç spektrumundaki kesme ölçeğini değiştirir; daha düşük kütleli eksenler, daha büyük ölçeklerde (düşük k değerleri) güçte bir azalma sergiler. ˇ (2015). Eksen kütlesi aynı zamanda aşırı eksenler için madde güç spektrumunda meydana gelen artışın ölçeğini de değiştirir. Vanilya eksen kesmesine benzer şekilde, daha düşük eksen kütlesi için daha büyük ölçeklerde (daha küçük k değerleri) aşırı eksen artışı meydana gelir. Hem vanilya kesintisi hem de aşırı geliştirme için k'de benzer bir kayma ile iki etki senkronize edilmiş gibi görünüyor. eBOSS DR14 Ly-α orman verilerini modellerle karşılaştırarak, daha küçük ölçeklerdeki ölçümlerin hem vanilya hem de ekstrem axion modellerini daha yüksek kütlelerle sınırlamamıza olanak sağladığını görebiliriz.




Şekil 8, iki kütle ve sabit bir uç başlangıç açısı için MPS'nin eksen fraksiyonuna nasıl bağlı olduğunu göstermektedir. Beklendiği gibi, daha düşük eksen fraksiyonları, MPS'nin CDM çözümüne yakınlaşmasıyla sonuçlanır; bu, herhangi bir aşırı eksen modelinin, yeterince düşük bir eksen DM fraksiyonunda kısıtlanamayacağını gösterir.

3.3. MPS'nin Ly-α orman tahminleriyle karşılaştırılması



Her biri farklı maksimum olabilirliğe ve serbest parametre sayısına sahip birden fazla farklı modeli karşılaştırmak için, aşağıdaki şekilde verilen Akaike Bilgi Kriterini kullanmak faydalıdır: