No localidad temporal en la dinámica de la materia oscura
Explorando el impacto de la no localidad temporal en la materia oscura y la formación de estructuras cósmicas.
― 7 minilectura
Tabla de contenidos
- Entendiendo la Materia Oscura y la Estructura a Gran Escala
- Dinámica Gravitacional y Simulación
- Teoría de Campo Efectiva de la Estructura a Gran Escala
- Expansión de sesgos en Partículas Rastreadoras
- No-localidad en la Expansión de Sesgos
- Tensor de Esfuerzo Efectivo y No-localidad Temporal
- Investigando Operadores de Selección
- Implicaciones para el Campo de Flujo en el Bosque de Lyman-alfa
- Direcciones Futuras
- Conclusión
- Fuente original
El universo está lleno de misterios, uno de ellos es la Materia Oscura. Esta sustancia invisible forma una parte importante de la masa del universo, pero es difícil de estudiar porque no emite luz ni energía que podamos detectar directamente. En cambio, los científicos aprenden sobre la materia oscura observando sus efectos en la materia visible y en la estructura a gran escala (LSS) del universo. Este artículo explora el concepto de no-localidad temporal en la materia oscura y sus implicaciones para la formación de Estructuras a Gran Escala.
Entendiendo la Materia Oscura y la Estructura a Gran Escala
La materia oscura juega un papel crítico en la evolución del universo. Ayuda a dar forma a las galaxias y a los cúmulos de galaxias. Cuando miramos al cosmos, vemos que la materia no está distribuida de manera uniforme; en cambio, forma patrones y estructuras intrincadas. Estas estructuras se pueden estudiar para obtener información sobre el universo temprano.
El Modelo Estándar de cosmología explica que una fase inflacionaria llevó a una distribución uniforme de materia, que más tarde formó irregularidades a pequeña escala debido a fluctuaciones cuánticas. Estas pequeñas diferencias en densidad eventualmente crecieron en estructuras más grandes que vemos hoy, como las galaxias.
Dinámica Gravitacional y Simulación
Al estudiar la materia oscura, los científicos a menudo recurren a simulaciones. Estos modelos computacionales ayudan a los investigadores a entender cómo se comporta la materia oscura bajo la gravedad. Un método común es usar simulaciones de partículas de materia oscura, conocidas como simulaciones N-cuerpos. Estas simulaciones permiten a los investigadores observar cómo se agrupa la materia oscura con el tiempo.
Aunque estas simulaciones son útiles, requieren muchos recursos computacionales. A medida que la materia oscura se agrupa, entra en un régimen no lineal, lo que significa que las relaciones e interacciones se vuelven más complejas. Por lo tanto, es difícil crear modelos precisos que tengan en cuenta todos estos efectos.
Teoría de Campo Efectiva de la Estructura a Gran Escala
Para mejorar nuestros modelos, los investigadores utilizan la Teoría de Campo Efectiva de la Estructura a Gran Escala (EFTofLSS). Este enfoque simplifica las ecuaciones que describen la materia oscura al centrarse en los modos de longitud de onda larga importantes mientras se integran los modos más pequeños y complicados de longitud de onda corta. Esta integración proporciona un tensor de esfuerzo efectivo que captura la dinámica esencial de la materia oscura sin los detalles intrincados.
El tensor de esfuerzo efectivo es crucial para entender cómo interactúa la materia oscura en diferentes escalas. Resume las influencias de la dinámica de longitud de onda corta y ayuda a predecir el crecimiento de estructuras a gran escala en el universo.
Expansión de sesgos en Partículas Rastreadoras
La materia bariónica, como las galaxias, se considera un rastreador del campo de materia oscura subyacente. La densidad numérica de galaxias puede vincularse a la densidad de materia oscura a través de un método llamado expansión de sesgos. En general, los científicos asumen que esta relación es local en el tiempo, lo que significa que la densidad de galaxias en un momento específico solo depende de la densidad de materia oscura en ese mismo momento.
Sin embargo, la formación de galaxias no es instantánea. Toma tiempo que las galaxias se formen a partir de la materia oscura circundante. Así que es necesario considerar que la densidad numérica de galaxias puede depender de la densidad de materia oscura en tiempos anteriores, lo que lleva a una expansión de sesgo no local.
No-localidad en la Expansión de Sesgos
Investigaciones recientes han mostrado que tener en cuenta esta no-localidad es esencial para modelar con precisión la expansión de sesgos. En órdenes más bajos de la teoría de perturbaciones, las suposiciones locales pueden ser suficientes, pero a medida que profundizamos, los efectos no locales se vuelven significativos.
Cuando los investigadores observan la expansión de sesgos hasta el quinto orden, encuentran que sus aspectos locales y no locales divergen en órdenes más altos. Estas correcciones de orden superior pueden revelar nuevos operadores y relaciones que de otro modo permanecerían ocultas si solo se consideran los efectos locales.
Tensor de Esfuerzo Efectivo y No-localidad Temporal
Una observación significativa es que los tensores de esfuerzo efectivos en la dinámica de la materia oscura revelan no-localidad temporal. Esto significa que el comportamiento de la materia oscura hoy depende no solo de su estado actual, sino también de su historia, lo que puede influir en la formación de la estructura a gran escala.
Al estudiar la materia oscura dentro del marco de la Teoría de Campo Efectiva, los investigadores encontraron que la no-localidad temporal entra a través del tensor de esfuerzo efectivo. No hay separación de escalas en el dominio del tiempo, lo que conduce a este comportamiento no local. Como resultado, se espera que la no-localidad temporal se manifieste en estructuras moldeadas por la dinámica de la materia oscura.
Investigando Operadores de Selección
Los operadores de selección ofrecen una forma de incorporar efectos observacionales en la expansión de sesgos. Son esenciales al considerar cómo las observaciones se ven afectadas por la dirección de la luz y los efectos de línea de visión. Por ejemplo, no observamos galaxias directamente; vemos la luz que emiten, que puede estar afectada por la materia intermedia.
Incorporar operadores de selección en la expansión de sesgos desplaza la apariencia de no-localidad temporal a órdenes más bajos en la teoría de perturbaciones, permitiendo un mejor manejo de los datos observacionales. Esto es particularmente relevante en el contexto de los conjuntos de datos utilizados para estudiar galaxias, donde la línea de visión juega un papel crítico.
Implicaciones para el Campo de Flujo en el Bosque de Lyman-alfa
El bosque de Lyman-alfa proporciona una ventana única a la estructura del universo. Consiste en características de absorción vistas en los espectros de quásares distantes debido al gas hidrógeno intermedio en el universo. La densidad de este gas hidrógeno está vinculada a la densidad de materia oscura subyacente, por lo que la expansión de sesgos se puede utilizar aquí también.
En este contexto, seleccionar operadores puede ayudar a generar términos en la expansión de sesgos que tengan en cuenta el mapeo no lineal del campo de flujo a la profundidad óptica. La complejidad del bosque de Lyman-alfa significa que puede beneficiarse enormemente de una expansión de sesgos no local, lo que en última instancia lleva a una mejor comprensión del rol de la materia oscura en dar forma al universo observable.
Direcciones Futuras
A medida que los investigadores continúan investigando la materia oscura y sus interacciones, quedan varias avenidas emocionantes por explorar. Analizar los efectos de renormalización puede ayudar a aclarar qué operadores son permitidos por las simetrías, ofreciendo nuevos conocimientos sobre cómo se forman y se comportan las galaxias.
Además, un mayor escrutinio de las relaciones matemáticas entre diferentes bases de operadores puede proporcionar una mejor comprensión de cómo modelar efectivamente la dinámica de la materia oscura. A medida que las técnicas computacionales avanzan, se podrían emplear simulaciones N-cuerpos completas para cuantificar las contribuciones de los operadores no locales en el tiempo, haciendo posible probar las predicciones teóricas contra observaciones reales.
Conclusión
La materia oscura es un componente fascinante y complejo del universo, y entender sus propiedades es crucial para comprender la estructura cósmica. Al examinar la no-localidad temporal en la dinámica de la materia oscura y sus implicaciones para las estructuras a gran escala, los investigadores obtienen valiosos conocimientos sobre la evolución del universo. A medida que las técnicas para estudiar estos fenómenos mejoran, nuestra comprensión de la materia oscura seguirá profundizándose, allanando el camino para futuros descubrimientos.
Título: Time Non-locality in Dark Matter and LSS
Resumen: We explore the intriguing phenomenon of time non-locality in the evolution of dark matter and Large Scale Structure (LSS). Recently in\,\cite{Donath:2023sav}, it was shown that time non-locality emerges in bias tracer fluctuations, which are $SO(3)$ scalars in real space, at fifth order in the perturbation expansion in dark matter overdensity. We demonstrate that by breaking the symmetry down to $SO(2)$, which is the case whenever line-of-sight effects become important, such as for flux fluctuations in the Lyman $\alpha$ forest, the temporal non-locality appears at the third order in expansion. Additionally, within the framework of EFTofLSS, we demonstrate that time non-locality manifests in the effective stress tensor of dark matter, which is a second rank tensor under $SO(3)$ transformations, again at the third order in dark matter overdensity. Furthermore, we highlight the effectiveness of the standard $\Pi$ basis\,\cite{Mirbabayi:2014zca} in handling time non-local operators.
Autores: Arhum Ansari, Arka Banerjee, Sachin Jain, Shaunak Padhyegurjar
Última actualización: 2024-06-24 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2406.17025
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.17025
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.