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【直播】【中国科大寰宇开物天文讲坛】Searching for signatures of… | 紫金山天文台杨大能博士后

学术   2024-11-17 00:01   安徽  



中国科大寰宇开物天文讲坛
Searching for signatures of self-interacting dark matter

2024年11月19日 14:30


中国科大寰宇开物天文讲坛是由中国科学技术大学物理学院天文学系主办、蔻享学术协办的天文前沿学术讲坛，内容涉及行星、恒星、星系与活动星系、宇宙大尺度结构、宇宙学等天体物理前沿领域的最新研究进展，致力于为广大天文科研工作者与关注天文研究进展的人们提供一个学术交流与天文知识传播的平台。“寰宇”取自严济慈先生在1988年为科大创办30周年而题写的“创寰宇学府，育天下英才”，“开物”源于中国古代科学著作《天工开物》；“寰宇开物”寓意为力求通晓宇宙中万物——这是天文学研究的不懈追求。The Universe, Yours to Discover!


蔻享学术
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报告人介绍






杨大能

杨大能是加州大学河滨分校的博士后，现在准备加入紫金山天文台。他近年来的研究重心是探索宇宙中暗物质的分布和相关的新物理特征。他开发了适于并行计算的暗物质的自相互作用模块，并提出了参数化的模型来理解和大量获取理论预言。他同合作者们开展了从矮星系尺度到星系群尺度的多个大型宇宙学模拟，并对暗物质自相互作用引起的可能观测效应进行了探索。他的研究广泛涉及宇宙的结构生成，暗物质探测，还有对撞机上对规范博色子的产生等。他博士和本科毕业于北京大学，之前在清华大学做博后，曾在欧洲核子中心，日本高能加速器研究机构，美国匹兹堡大学等多个机构访问交流。



报告摘要


In this talk, I will present strategies and methods of searching for self-interacting dark matter (SIDM) based primarily on works with collaborators from recent years. SIDM posits that dark matter particles undergo elastic scattering among themselves and interact with Standard Model particles only through gravity. Evidence for SIDM can only be inferred indirectly through its influence on visible matter. In recent years, small-scale observations challenging the ΛCDM model have continued to emerge. Aside from the traditional issues related to dark matter densities, particularly the "diversity problem," new challenges have surfaced, such as the observations pertaining to dark matter-deficient galaxies, strong lensing perturbers, and dark matter density spikes. Intriguingly, studies suggest that SIDM has the potential to explain many of these anomalies. Exploring the signatures of SIDM requires multi-faceted efforts. Aside from improvements in data quality and accumulation, theorists are making progress in both methodologies and simulations. Recent theoretical advancements have enabled the quantitative prediction of SIDM halo properties based on particle physics models and realistic accretion histories, improving our ability to explore and interpret observations. With upcoming data, there is great promise in either detecting SIDM signatures or constraining its parameter space in the near future.



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