Collaborative Research: CDS&E: Systematic Predictions for Dynamical Signatures of New Dark Matter Physics in Galaxies

合作研究:CDS

基本信息

  • 批准号:
    2307787
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 62.23万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-08-15 至 2026-07-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Dark matter is a mysterious substance that does not emit, absorb, or reflect light, yet makes up over 80% of the matter in our Universe. Its existence is inferred through the gravitational force it exerts on visible matter, but its identity remains one of the driving scientific questions of our time. Since scientists have not directly detected dark matter particles, the goal of much current research, including this proposal, is to predict ways to indirectly constrain dark matter’s properties. The team of scientists at the University of Pennsylvania, MIT, and Princeton, will study how to test dark matter with individual galaxies. The team will implement several well-motivated models for dark matter in simulations of galaxies like the Milky Way and smaller, creating for the first time a set of controlled experiments in galaxy formation where only the type of dark matter is varied. They will use these simulations to identify which indirect tests can use observations of galaxies to distinguish between dark matter models and make predictions for those tests tailored to next-generation observatories. The team will reach across several traditionally siloed subfields of physics to give a new generation of diverse researchers the broad theoretical and computational background needed for this groundbreaking work. By implementing evidence-based best practices to foster equity within their collaboration, this team will make a significant advance toward growing a more inclusive computational astrophysics community. Specifically, the main outcomes of the proposed work are: (1) a new, public set of validated software modules implementing key classes of DM particle models in the well-developed, extensively tested GIZMO codebase for cosmological-hydrodynamical simulations of galaxy formation; (2) a public set of simulated Milky Way-like and dwarf galaxies with identical initial conditions, and exactly the same baryonic physics, evolved under a variety of DM models; (3) a set of concrete, observationally testable predictions—derived from traditional and machine-learning-based analyses—for current and future observatories that can be used to constrain or rule out classes of DM models; (4) a network of new graduate researchers and postdocs with the broad training and expertise to complete, for the first time, the connection between theoretical models of dark matter, the study of galaxy formation and observational predictions.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
暗物质是一种神秘的物质,它不发射,吸收或反射光,但占我们宇宙中物质的80%以上。它的存在是通过它对可见物质施加的引力来推断的,但它的身份仍然是我们这个时代的驱动科学问题之一。由于科学家们还没有直接探测到暗物质粒子,目前许多研究的目标,包括这项提议,都是预测间接限制暗物质性质的方法。宾夕法尼亚大学、麻省理工学院和普林斯顿大学的科学家团队将研究如何用单个星系测试暗物质。该团队将在模拟银河系和更小的星系中实施几个动机良好的暗物质模型,首次创建一组星系形成的受控实验,其中只有暗物质的类型不同。他们将使用这些模拟来确定哪些间接测试可以使用星系的观测来区分暗物质模型,并为下一代天文台量身定制的测试做出预测。该团队将跨越几个传统上孤立的物理学子领域,为新一代多样化的研究人员提供这项开创性工作所需的广泛理论和计算背景。通过实施以证据为基础的最佳实践来促进合作中的公平,该团队将朝着发展更具包容性的计算天体物理学社区取得重大进展。 具体来说,拟议工作的主要成果是:(1)一个新的,公共的验证软件模块,实现关键类的DM粒子模型在开发良好,广泛测试的GIZMO代码库的宇宙流体动力学模拟的星系形成;(2)一组公开的模拟类银河系和矮星系,它们具有相同的初始条件和完全相同的重子物理学,(3)一组具体的、可观测检验的预测--来自传统的和基于机器学习的分析--用于当前和未来的观测站,可用于约束或排除DM模型的类别;(4)一个由新的研究生和博士后组成的网络,他们接受了广泛的培训和专业知识,首次完成了暗物质理论模型之间的联系,该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

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