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   Özet ve Giriş   Yöntemler   Fenomenoloji   Tartışma ve Gelecek Çalışmalar   Çözüm   Teşekkür ve Referanslar  4. TARTIŞMA VE GELECEK ÇALIŞMALAR   Galaksi araştırmalarından elde edilen LSS olasılıkları ve mercekleme, sıcaklık ve polarizasyon güç spektrumları için CMB olasılıkları ile karşılaştırma en basit olanı olmasına rağmen, eksenler üzerindeki en sıkı akım kısıtlamaları Ly-α ormanının ölçümlerinden gelir, çünkü bunlar galaksiyi inceleyebilir. MPS, galaksi araştırmalarından veya CMB'den çok daha küçük ölçeklerdedir (Rogers & Peiris 2021). Bununla birlikte, aşırı eksenler için MPS tahminlerini Ly-α ormanından elde edilen verilerle karşılaştırmak daha zordur, çünkü prensipte aşırı eksen modelinin doğrusal olmayan davranışına bağlı olabilecek küçük ölçekli doğrusal olmayan yapının hidrodinamik simülasyonlarını gerektirir. Bu yazıda, küçük ölçekli yapı evrimi için CDM'yi varsayan Ly-α orman verilerinden doğrusal MPS tahminlerini kullandık, ancak bu yöntem yalnızca CDM'nin çoğunu oluşturduğu düşük eksen yoğunluğu rejiminde geçerlidir. karanlık madde. Aşırı eksenler için doğrusal olmayan Ly-α ormanını modellemek için bazı çalışmalar yapılmıştır (Leong ve diğerleri 2019), ancak bu simülasyon hesaplama açısından pahalıdır. İdeal olarak en iyi yaklaşım, Rogers & Peiris'te (2021) yapılana benzer şekilde, Ly-α verilerinin aşırı eksen tahminlerini üretecek bir emülatör yetiştirmek olacaktır. Değiştirilmiş axionCAMB'imiz ile birleştirildiğinde bu, hızlı hesaplamaya ve Ly-α orman verileriyle doğrudan karşılaştırmaya izin verebilir; bu, bu aşırı eksen modellerinin küçük ölçekli davranışları hakkında en bilgilendirici kısıtlamaları verecektir. Ek olarak, Ly-α gözlemlenebilirleriyle doğrudan karşılaştırma, Keck veya VLT Lu ve arkadaşlarıyla yapılanlar gibi daha yüksek çözünürlüklü spektroskopik araştırmaları kullanmamıza olanak tanıyacaktır. (1996); Irsiˇc ve ark. ˇ (2017b).  Eksen kütlesi, yoğunluk oranı ve başlangıç açısı üzerindeki eş zamanlı doğru kısıtlamalar, şu ana kadar yalnızca niteliksel olarak yaklaşılan önemli bir soruyu niceliksel olarak ele alacaktır: yani bu aşırı eksen modellerinin çalışması için gereken ince ayar derecesi. Şekil 10, zirveye yakın, %10'dan daha az ayrılmış eksen başlangıç açılarıyla verilerle iyi bir anlaşmaya varılabileceğini göstermektedir. Arvanitaki ve ark. (2020), eksen alanının son derece erken zamanlarda zirveye yakın bir yerde başlamasını sağlayabilecek bir model önermiştir, ancak bu modellerin inandırıcılığı tam olarak ne kadar ince ayarın gerekli olduğuna bağlı olacaktır. Bu gerekli ince ayar derecesi, Şekil 9, 10 ve 11'de görüldüğü gibi eksen kütlesine ve yoğunluk oranına bağlıdır ve aynı zamanda diğer kozmolojik parametrelere de bağlı olabilir. Değiştirilmiş axionCAMB'imiz ile, bir dizi eksen ve kozmolojik parametreler için gerekli ince ayar derecesine ilişkin tahminler oluşturabilir ve π'ye yakın başlangıç açıları üreten bu modellerin inandırıcılığını bildirmeye yardımcı olabiliriz.  Keşfedilmeye değer başka bir alan da bu kısıtlamaları Simons Gözlemevi ve CMB-S4 gibi gelecekteki CMB deneyleriyle tahmin hassasiyetleriyle karşılaştırmaktır (Hlozek ve diğerleri ˇ 2017; Lee ve diğerleri 2019; Dvorkin ve diğerleri 2022; Abazajian ve diğerleri. 2022). Her ne kadar Planck düşük ℓ'deki sıcaklık için kozmik varyansla sınırlı olsa da, daha iyi polarizasyon ve/veya yüksek ℓ verileriyle yapılacak bir deneyle önemli iyileştirmeler yapılabilir (Aghanim ve ark. 2016). CMB mercekleme aynı zamanda DM MPS'yi çeşitli ölçeklerde inceleme olanağı da sunar (Rogers ve ark. 2023). Ayrıca CMB ve MPS kaynaklarından gelen eş zamanlı kısıtlamaları da deneyebiliriz. MPS'nin doğrudan araştırmaları, aşırı eksen modelini sınırlamak için de kullanılabilir; bunlar arasında Karanlık Enerji Araştırması (Dentler ve diğerleri 2022'de vanilya eksen modelini sınırlamak için kullandık), Euclid (Amendola ve diğerleri 2018), JWST ( Parashari & Laha 2023) ve Vera Rubin Gözlemevi (Mao ve diğerleri 2022).   Son olarak, potansiyelleri standart kosinüs şeklinin ötesinde sınırlamayı deneyebiliriz. Kuartik, hiperbolik kosinüs veya monodromik potansiyellere sahip eksenlerle modeller önerilmiştir (Cembranos ve diğerleri 2018; Urena L ˜ opez ´ 2019; Jaeckel ve diğerleri 2017). Ek olarak, çeşitli potansiyellere sahip eksen benzeri skaler alanlar, potansiyel olarak Hubble gerilimini hafifletebilecek erken karanlık enerji bileşeni olarak önerilmiştir (Kamionkowski ve Riess 2022; Poulin ve diğerleri 2023). Potansiyel fonksiyon genel olarak uygulandığından, tüm bu potansiyellerdeki eksen tedirginlikleri, değiştirilmiş axionCAMB'miz kullanılarak makul bir şekilde modellenebilir. Parçacık DM yaklaşımının geç zamanlarda geçerli olabilmesi için tek gereklilik, test edilen potansiyelin küçük ϕ değerlerinde ikinci dereceden bir değere basitleştirilmesi gerektiğidir.

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

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Extreme Axions Açıklandı: Tartışma ve Gelecekteki Çalışmalar

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps