揭开极端轴子的面纱：一种用于宇宙学建模的新型流体方法 - 现象学

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• 方法
• 现象学
• 讨论和未来工作
• 结论
• 致谢和参考文献

3. 现象学

3.1. 轴子背景变量的变化

3.2 物质功率谱特征

这些背景流体变量的变化也会影响 MPS，这为我们提供了可以在 Ly-α 森林中看到的宇宙学可观测量。在本节中，我们描述了轴子质量、起始角度和轴子 DM 分数对 MPS 的影响，并将结果与使用 eBOSS DR14 Ly-α 森林数据和 ΛCDM 模型估计的线性 MPS（如第 2.6 节所述）。请注意，我们不会对 Ly-α 通量功率谱进行完整的流体动力学模拟，而是使用使用 Lyα 森林数据估计的 z = 0 线性物质功率谱。这种估计有许多局限性。Ly-α 功率谱的线性化和向 z = 0 的演化都假设纯 CDM 物理。此外，这些估计值对描述非线性流体动力学的许多天体物理参数进行了边缘化，这些参数可能与宇宙学和轴子参数都存在非平凡的退化，这需要在与 Ly-α 森林数据进行稳健比较时进行更彻底的研究。因此，这种比较不应被视为定量稳健的，而应被视为一种定性证明，说明极端轴子如何以及在何处缓解先前的 Ly-α 森林对普通轴子模型的限制。

图 7 显示了物质功率谱如何取决于轴子质量，无论是低轴子起始角度还是高轴子起始角度，同样与 eBOSS DR14 Ly-α 森林数据重叠。轴子质量改变了低角度普通轴子的物质功率谱的截止尺度，低质量轴子在较大尺度（较低 k 值）下表现出功率降低，这与 Hlozek 等人 (2015) 的观点一致。轴子质量还会改变极端轴子的物质功率谱增强的尺度。与普通轴子截止类似，极端轴子增强发生在较低轴子质量的较大尺度（较小 k 值）下。这两种效应似乎是同步的，普通截止和极端增强的 k 值都有类似的变化。通过将 eBOSS DR14 Ly-α 森林数据与模型进行比较，我们可以看到，较小尺度的测量使我们能够在更高质量的条件下限制普通和极端轴子模型。

图 8 显示了 MPS 如何依赖于轴子分数，对于两个质量和一个固定的极端起始角度。正如预期的那样，较低的轴子分数会导致 MPS 收敛到 CDM 解，这表明任何极端轴子模型都可以在足够低的轴子 DM 分数下不受约束。

3.3. 与 MPS 的 Ly-α 森林估计值的比较

为了比较多个不同的模型（每个模型具有不同的最大似然和自由参数数量），可以使用赤池信息准则，如下所示