Dark matter in various size of scales is reviewed briefly. The evidence of dark matter in dwarf spheroidal galaxies is still uncertain. However there is no doubt about the existence of dark matter in larger scales. Many proposed candidates for dark matter are still speculative. Several possibilities of direct detection of dark matter are proposed.
The universe is well known to be consists of dark energy, dark matter and the standard model (SM) particles. The dark matter dominates the density of matter in the universe. The dark matter is thought to be linked with dark photon which are hypothetical hidden sector particles similar to photons in electromagnetism but potentially proposed as force carriers. Due to the extremely small cross-section of dark matter, a large amount of data is needed to be processed. Therefore, we need to optimize the central processing unit (CPU) time. In this work, using MadGraph5 as a simulation tool kit, we examined the CPU time, and cross-section of dark matter at the electron-positron collider considering three parameters including the center of mass energy, dark photon mass, and coupling constant. The signal process pertained to a dark photon, which couples only to heavy leptons. We only dealt with the case of dark photon decaying into two muons. We used the simplified model which covers dark matter particles and dark photon particles as well as the SM particles. To compare the CPU time of simulation, one or more cores of the KISTI-5 supercomputer of Nurion Knights Landing and Skylake and a local Linux machine were used. Our results can help optimize high-energy physics software through high-performance computing and enable the users to incorporate parallel processing.
We suggest that the dark matter in the universe has quantum entanglement if the dark matter is a Bose-Einstein condensation of ultra-light scalar particles. In this theory, any two regions of a galaxy are quantum entangled due to the quantum nature of the condensate. We calculate the entanglement entropy of a typical galactic halo, which turns out to be at least O(ln(M/m)), where M is the mass of the halo and m is the mass of a dark matter particle. The entanglement can be inferred from the rotation curves of the galaxy or the interference patterns of the dark matter density.
The Standard Model of particle physics was established after discovery of the Higgs boson. However, little is known about dark matter, which has mass and constitutes approximately five times the number of standard model particles in space. The cross-section of dark matter is much smaller than that of the existing Standard Model, and the range of the predicted mass is wide, from a few eV to several PeV. Therefore, massive amounts of astronomical, accelerator, and simulation data are required to study dark matter, and efficient processing of these data is vital. Computational science, which can combine experiments, theory, and simulation, is thus necessary for dark matter research. A computational science and deep learning-based dark matter research platform is suggested for enhanced coverage and sharing of data. Such an approach can efficiently add to our existing knowledge on the mystery of dark matter.
We consider a late decaying dark matter model in which cold dark matter begins to decay into relativistic particles at a recent epoch ($z{\leqslant}1$). A complete set of Boltzmann equations for dark matter and other relevant particles particles is derived, which is necessary to calculate the evolution of the energy density and density perturbations. We show that the large entropy production and associated bulk viscosity from such decays leads to a recently accelerating cosmology consistent with observations. We determine the constraints on the decaying dark matter model with bulk viscosity by using a MCMC method combined with observational data of the CMB and type Ia supernovae.
Dark matter is barely known because it cannot be explained using the Standard Model. In addition, dark matter has not been detected yet. It is currently being explored through various ways. In this paper, we studied dark matter in an electron-positron collider using MadGraph5. The signal channel is e+e- → 𝜇+𝜇-A' where A' decays to dimuon. We studied the cross-section by increasing the center-of-mass energy. Central processing unit (CPU) time of simulation was compared with that using a local Linux machine and a KISTI-5 supercomputer (Knight Landing and Skylake). Furthermore, one or more cores were used for comparing CPU time among machines. Results of this study will enable the exploration of dark matter in electron-positron experiments. This study also serves as a reference for optimizing high-energy physics simulation toolkits.
Higgs boson enables the Standard Model (SM) to be established. However, we do not know much about dark matter which occupies approximately six times of the SM particles in universe besides having mass. The interactions of dark matter is much weaker than that of the SM. Further, its mass range is very wide, from the order of eV to PeV. Therefore, many experiments have contributed to search for dark matter by indirect, direct and accelerator research. This paper reviews researches on dark matter using accelerator, especially the $e^+e^-$ collider, from the viewpoint of experimental high energy physicists.
In this paper we propose a new perspective for explaining galaxy rotation curves. We conjecture that there is a gravitational moment of inertia which, together with gravitational mass, contributes to the gravitational potential. We substantiate a formula for the potential created by the moment of inertia. We validate our model by computing orbital rotation velocities for several galaxies and showing that computed rotation velocities correspond to the observed ones. Our proposed approach is capable of accounting for constant gas velocities outside of a galactic disc without relying on the dark matter hypothesis. Furthermore, it addresses several problems faced by the application of the dark matter hypothesis, e.g., the absence of inward collapse of dark matter into a galaxy, the spherical distribution of dark matter around galaxies, and absence of traces of the effect of dark matter in two ultra-diffuse galaxies, NGC 1052-DF2, and NGC 1052-DF4.
The astrophysical and cosmological observations are consistent with the cold dark matter in the standard cosmology. I review the possible candidates of cold dark matter and their production in the early Universe with their possible detection.
The Standard Model (SM) does not provide an information for 26% of dark matter of the universe. In the dark sector, dark matter is supposed to be linked with the hypothetical particles called dark photons that have similar role to photons in electromagnetic interaction in the SM. Besides astronomical observation, there are studies to find dark matter candidates using accelerators. In this paper, we searched for dark photons using future electron-positron colliders, including Circular Electron Positron Collider (CEPC)/CEPC, Future Circular Collider (FCC-ee)/Innovative Detector for Electron-positron Accelerator (IDEA), and International Linear Collider (ILC)/International Large Detector (ILD). Using the parameterized response of the detector simulation of Delphes, we studied the sensitivity of a double dark photon mode at each accelerator/detector. The signal mode is double dark photon decay channel, e+e- → A'A', where A' (dark photon with spin 1) decaying into a muon pair. We used MadGraph5 to generate Monte Carlo (MC) events by means of a Simplified Model. We found the dark photon mass at which the cross-sections were the highest for each accelerator to obtain the maximum number of events. In this paper we show the expected number of dark photon signal events and the detector efficiency of each accelerator. The results of this study can facilitate in the dark photon search by future electron-positron accelerators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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