積雪質量2021宇宙フロンティア白書:暗黒物質物理学に対する宇宙シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Banerjee Arka; Boddy Kimberly K.; Cyr-Racine Francis-Yan; Erickcek Adrienne L.; Gilman Daniel; Gluscevic Vera; Kim Stacy; Lehmann Benjamin V.; Mao Yao-Yuan; Mocz Philip; Munshi Ferah; Nadler Ethan O.; Necib Lina; Parikh Aditya; Peter Annika H. G.; Sales Laura; Vogelsberger Mark; Wright Anna C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212408844578 整理番号：22P0303699

積雪質量2021宇宙フロンティア白書:暗黒物質物理学に対する宇宙シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Snowmass2021 Cosmic Frontier White Paper: Cosmological Simulations for Dark Matter Physics

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資料名：
発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

過去数十年にわたり,予想外の天文学的発見は,粒子モデル構築の新しい波を燃料とするものであり,Dark Matter(DM)の性質を明らかにするために,次世代のより洗練されたシミュレーションの次世代に気づいている。これは,JWST,Rubin Observation,Nancy Grace Roman宇宙望遠鏡,およびCMB-S4を含む,オンラインで来る新しい観測施設の出現と一致する。今では,長さ尺度と宇宙時間の大きなダイナミックレンジにわたってDM微小物理学の新しいシグネチャを同定できるように,観測を解釈するための新しいシミュレーションプログラムを構築する。このホワイト論文は,そのようなシミュレーションプログラムに必要な重要要素を同定した。粒子理論側とシミュレーションアルゴリズムおよび実装側の両方における成長の領域を同定し,十分に動機付けられたモデルに対するDMの宇宙進化をロバストにシミュレートできた。シミュレーションにより,バリオン物理の十分に較正され,十分にテストされた処理を含み,出力は観測可能な空間での観測と結びついていることを推薦した。著者らは,これらのツールのより多くの構築のために,予測と経路を進めるために現在利用可能なツールと方法を同定した。強宇宙DMシミュレーションプログラムは,DM基本物理学に関するロバスト制約への宇宙論的観測を翻訳する鍵であり,DM物理学の実験室ベースプローブへの接続を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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宇宙論

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