Bài viết này có sẵn trên arxiv theo giấy phép CC 4.0.   tác giả:  (1) HARRISON WINCH, Khoa Thiên văn học & Vật lý thiên văn, Đại học Toronto và Viện Thiên văn học và Vật lý thiên văn Dunlap, Đại học Toronto;  (2) RENEE' HLOZEK, Khoa Thiên văn học & Vật lý thiên văn, Đại học Toronto và Viện Thiên văn học và Vật lý thiên văn Dunlap, Đại học Toronto;  (3) DAVID JE MARSH, Vật lý hạt lý thuyết và Vũ trụ học, King's College London;  (4) DANIEL GRIN, Cao đẳng Haverford;  (5) KEIR K. ROGERS, Viện Thiên văn học và Vật lý thiên văn Dunlap, Đại học Toronto.  Bảng liên kết   Tóm tắt và giới thiệu   phương pháp   Hiện tượng học   Thảo luận và công việc trong tương lai   Phần kết luận   Lời cảm ơn và tài liệu tham khảo  TRỪU TƯỢNG   1. GIỚI THIỆU  Các hạt giống axion (ALP) là một loại ứng cử viên hạt vật chất tối (DM) rộng rãi có cả cơ sở lý thuyết vững chắc và nhiều dấu hiệu có thể quan sát được. Trong khi trục sắc động lực học lượng tử (QCD) truyền thống là boson giả Nambu-Goldstone phát sinh từ sự đối xứng Peccei-Quinn bị phá vỡ (Peccei & Quinn 1977), ALP có thể phát sinh từ các đối xứng bị phá vỡ nói chung và được tạo ra một cách tự nhiên từ nhiều loại dây khác nhau. các lý thuyết là kết quả của các chiều cao hơn được nén lại, khiến chúng trở thành một ứng cử viên hạt DM có động cơ tốt (Dine & Fischler 1983; Preskill et al. 1983; Abbott & Sikivie 1983; Svrcek & Witten 2006; Duffy & van Bibber 2009; Arvanitaki et al. 2010; Marsh 2016; Adams và cộng sự 2022). Trong suốt công việc này, chúng tôi sẽ sử dụng axion và ALP thay thế cho nhau để chỉ loại ứng cử viên DM boson giả Nambu-Goldstone khối lượng thấp rộng rãi này.   Một số công việc đã được thực hiện để mô hình hóa sự phát triển của trường trục với các góc bắt đầu cực đoan này, chẳng hạn như công trình của Cedeno et al. ˜ (2017); Trương & Chiueh (2017b); Leong và cộng sự. (2019); Trương & Chiueh (2017a). Tuy nhiên, tính chất dao động nhanh của các trường trục này (cả ở mức nền và mức nhiễu loạn) đòi hỏi độ phân giải thời gian cực cao cho các phép tính, đòi hỏi thời gian tính toán dài đối với giải pháp mạnh mẽ Zhang & Chiueh (2017b,a). Điều này làm cho việc chạy các ước tính lặp đi lặp lại về quá trình tiến hóa trục, thuộc loại cần thiết cho Markov Chain Monte Carlo (MCMC) hoặc phương pháp lấy mẫu khả năng khác, cực kỳ tốn kém.  Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày một phương pháp mới để mô hình hóa chính xác và hiệu quả hoạt động của các trục cực đoan này như một chất lỏng vũ trụ. Chúng tôi tuân theo cấu trúc của mã mô hình trục vanilla axionCAMB, được giải thích chi tiết hơn trong Hlozek et al. ˇ (2015). Chúng tôi triển khai một số cải tiến và cải tiến đối với các dự đoán điện toán axionCAMB dành cho các vật thể quan sát vũ trụ như MPS tuyến tính. Những đổi mới này, được mô tả chi tiết hơn trong Phần 2, bao gồm việc tái cấu trúc các điều kiện ban đầu và tốc độ âm thanh hiệu quả mới của chất lỏng trục cực đại. Tất cả những cải tiến này đều giảm thời gian chạy để lập mô hình các trục cực đại xuống còn ∼ 7 giây. Điều này mở ra những cơ hội mới để đặt các ràng buộc quan sát trên các mô hình trục cực đoan bằng thuật toán MCMC chiều cao hơn yêu cầu hàng chục nghìn lệnh gọi đến mã tiến hóa trục. 

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

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Ra mắt các trục cực mạnh: Một phương pháp tiếp cận chất lỏng mới cho mô hình vũ trụ - Tóm tắt và giới thiệu

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

72 Stories To Learn About Adam Smith

94 Stories To Learn About John Locke

85 Stories To Learn About Travel

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

72 Stories To Learn About Adam Smith

94 Stories To Learn About John Locke

85 Stories To Learn About Travel

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps