暗黒物質間接検出法による最新の検出結果の提示及びその厳密化

介绍间接暗物质探测方法的最新探测结果及其严谨性

• 批准号: 18J21186
• 负责人: 堀米 俊一
• 金额: $ 1.98万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J21186/
• 关键词: 暗黒物質; 間接検出; 矮小楕円体銀河; ベイズ推定; 素粒子論; 矮小銀河; 銀河動力学; マルコフ連鎖モンテカルロ法

矮小楕円体銀河の暗黒物質分布を精密に推定することは、暗黒物質の間接検出法による検出の感度・精度を高める上で重要な意義を持つ。今年度は、我々が今までで開発した暗黒物質分布推定手法を具体的な三つの矮小楕円体銀河（Draco, Sculptor, Ursa Minor）の観測データに適用し、その暗黒物質分布を推定した。矮小楕円体銀河の暗黒物質分布は、矮小楕円体銀河に属する星の運動を用い星の運動学的方程式（Jeans方程式）を解くことで推定できる。しかし、従来における暗黒物質分布推定においては、星の運動の分光観測時に混入する前景星の影響を正確に考慮できず、これによる統計誤差（バイアス）が存在しており、この影響の度合いを正確に見積もることが難しかった。前年度までの我々の研究では、この効果を正確に見積もるための新しい手法(混合モデルによる手法)を提案し、矮小楕円体銀河の擬似観測データを用いその手法の検証を行った。本年度では、本手法の実観測データへの応用を行なった。実観測データには、擬似観測データには存在しない新たなバイアス（サンプリングバイアス）が存在することが応用上の問題となることが明らかとなったため、本手法の応用に際して、分布推定における尤度関数の定義をこれに対応可能なように修正し、同時に統計モデルのパラメータの再定義を行なった。また、モデルパラメータをより正確に見積もるため、測光観測データを用い矮小楕円体銀河の大きさ、及び背景星の混入率をあらかじめ推定するようにし、これを分光観測データを用いた推定に応用した。このように修正・更新した手法を特に暗黒物質が豊富に含まれると期待される三つの矮小楕円体銀河（Draco, Sculptor, Ursa Minor）に適用し、その暗黒物質分布を推定し、従来までの結果との比較を行なった。

The distribution of dark matter in dwarf galaxies is precisely estimated, and the indirect detection method of dark matter is highly sensitive and accurate. This year, we have developed a method for estimating the distribution of dark matter. We have developed a method for estimating the distribution of dark matter in Draco, Sculptor, Ursa Minor. The distribution of dark matter in the dwarf galaxy is estimated by using the kinematic equations of the stars (Jeans equations). When estimating the distribution of dark matter in the future, it is necessary to correctly consider the influence of foreground stars mixed in with the movement of stars during spectroscopic observation. However, statistical errors (normally errors) still exist, and it is difficult to correctly see the combination of these influences. In the past year, our research has been carried out in the following ways: (1) the results of this research are correct,(2) the new methods (hybrid methods) are correct,(3) the simulation methods of dwarf galaxies are correct, and (4) the new methods are correct. This year, the Company has implemented a series of measures to improve the quality of its products. The method is used to estimate the probability of a change in the definition of a particular parameter, and to revise the probability of a change in the definition of a parameter. For example, if a star is detected correctly, it can be estimated that a star is mixed with a background star. For example, if a star is detected correctly, it can be estimated that a star is mixed with a background star. The method of correction and update is to estimate the distribution of dark matter and compare the results.