Beyond ΛCDM : Exploring Alternatives to the Standard Cosmological Paradigm (Springer Theses)

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Beyond ΛCDM : Exploring Alternatives to the Standard Cosmological Paradigm (Springer Theses)

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 181 p.
  • 商品コード 9783319967608

Full Description

This book employs computer simulations of 'artificial' Universes to investigate the properties of two popular alternatives to the standard candidates for dark matter (DM) and dark energy (DE). It confronts the predictions of theoretical models with observations using a sophisticated semi-analytic model of galaxy formation. Understanding the nature of dark matter (DM) and dark energy (DE) are two of the most central problems in modern cosmology. While their important role in the evolution of the Universe has been well established—namely, that DM serves as the building blocks of galaxies, and that DE accelerates the expansion of the Universe—their true nature remains elusive. In the first half, the authors consider 'sterile neutrino' DM, motivated by recent claims that these particles may have finally been detected. Using sophisticated models of galaxy formation, the authors find that future observations of the high redshift Universe and faint dwarf galaxies in the Local Group can placestrong constraints on the sterile neutrino scenario. In the second half, the authors propose and test novel numerical algorithms for simulating Universes with a 'modified' theory of gravity, as an alternative explanation to accelerated expansion. The authors' techniques improve the efficiency of these simulations by more than a factor of 20 compared to previous methods, inviting the readers into a new era for precision cosmological tests of gravity.

Contents

Introduction.- Statistical Properties of Warm Dark Matter Haloes.- Substructure and Galaxy Formation in Warm Dark Matter Simulations.- Reionisation in Sterile Neutrino Cosmologies.- Testing the Quasi-Static Approximation in F (R) Gravity Simulations.- Speeding up N-Body Simulations of Modified Gravity: Chameleon Screening Models.- Conclusions and Future Work.

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