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यह शोध पत्र गाया DR3 कैटलॉग के 3,000 प्राचीन सितारों से प्राप्त सुदृढ़ आयु अनुमानों का उपयोग करके ब्रह्मांड की आयु पर एक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण निचली सीमा स्थापित करता है, जिससे हबल स्थिरांक (हबल कॉन्स्टेंट) पर एक कॉस्मोलॉजी-स्वतंत्र ऊपरी सीमा प्राप्त होती है।
SymBoltz.jl एक नया जूलिया (Julia) पैकेज है जो रैखिक आइंस्टीन-बोल्ट्ज़मैन समीकरणों के लिए एक प्रतीकात्मक-संख्यात्मक (symbolic-numeric), सन्निकटन-मुक्त (approximation-free), और पूर्णतः अवकलनीय (fully differentiable) सॉल्वर प्रदान करता है, जो मौजूदा सन्निकटन-आधारित कोड के तुलनीय प्रदर्शन को बनाए रखते हुए सटीक डेरिवेटिव और लचीला मॉडल निर्माण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र प्रस्तावित करता है कि यदि प्रारंभिक ब्रह्मांड का पुनोद्धार (reheating) तापीय अपव्यय (thermal dissipation) द्वारा संचालित होता है, तो यह आदिम गुरुत्वाकर्षण तरंगों (primordial gravitational waves) के स्पेक्ट्रम पर विशिष्ट छाप छोड़ेगा, जो इस प्रक्रिया के अंतर्निहित भौतिकी की जांच करने के लिए एक संभावित अवलोकन संबंधी विधि प्रदान करेगा।
यह शोध पत्र हैड्रोनिक क्षय (hadronic decays) से न्यूट्रॉन-टू-प्रोटॉन अनुपात में होने वाले संशोधनों पर बिग बैंग न्यूक्लियोसिंथेसिस (BBN) के प्रतिबंधों का विश्लेषण करके, 0.017 सेकंड तक कम जीवनकाल वाले भारी QCD एक्सियन (QCD axion) पर सुदृढ़ ऊपरी सीमाएं स्थापित करता है, जो एक ऐसी सीमा है जो भविष्य के अनुमानित CMB प्रतिबंधों से बेहतर है और हैड्रोनिक अनिश्चितताओं के प्रति काफी हद तक असंवेदनशील बनी रहती है।
यह अध्ययन SIMBA और IllustrisTNG सिमुलेशन में गैलेक्सी असेंबली बायस (galaxy assembly bias) की तुलना करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि दोनों ही उच्च से मध्य रेडशिफ्ट (redshift) से बढ़ते हुए बायस को दर्शाते हैं जो मुख्य रूप से टाइडल अनिसोट्रॉपी (tidal anisotropy) के बजाय कॉस्मिक ओवरडेंसिटी (cosmic overdensity) द्वारा संचालित है, उनका निम्न-रेडशिफ्ट व्यवहार महत्वपूर्ण रूप से भिन्न है, जहाँ TNG मजबूत बायस बनाए रखता है जबकि SIMBA का बायस कम हो जाता है, जो घनत्व-निर्भर हेलो ऑक्यूपेशन डिस्ट्रीब्यूशन (density-dependent halo occupation distributions) के लिए एक नए पैरामीट्राइजेशन को प्रेरित करता है।
डार्क एनर्जी स्पेक्ट्रोस्कोपिक इंस्ट्रूमेंट (DESI) के पहले डेटा रिलीज़ का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि गैलेक्सी सहसंबंध लगभग 400 Mpc/h के पैमाने तक स्थानिक समरूपता में परिवर्तित हुए बिना एक पावर-लॉ क्षय का अनुसरण करते हैं, जिसमें घनत्व के उतार-चढ़ाव एक समरूप ब्रह्मांड के लिए अपेक्षित गाऊसी वितरण के बजाय चरम-मूल्य सांख्यिकी (extreme-value statistics) प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र अवलोकनीय हबल पैरामीटर डेटा का उपयोग करके गामा-रे बर्स्ट ल्यूमिनोसिटी संबंधों के मॉडल-स्वतंत्र अंशांकन को निष्पादित करने के लिए आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और बायेसियन न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जो सफलतापूर्वक सर्कुलैरिटी समस्या को हल करता है और सुसंगत अमाटी संबंध ढाल (स्लोप्स) प्रदान करता है जो पिछले निम्न-रेडशिफ्ट अंशांकनों के अनुरूप हैं।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि डी सिटर स्पेस (de Sitter space) में शिफ्ट-सिमेट्रिक स्केलर्स (shift-symmetric scalars) के लिए, पुनर्सामान्यीकरण (renormalization) में एक क्वांटम विसंगति (quantum anomaly) विलंबित-समय तरंग फलन (late-time wavefunction) को एक काल्पनिक भाग प्राप्त करने के लिए मजबूर करती है जो सभी लूप ऑर्डर्स (loop orders) में पूरी तरह से इसके पुनर्सामान्यीकरण स्केल निर्भरता द्वारा निर्धारित होता है, जिससे द्रव्यमान रहित क्षेत्रों (massless fields) और उनके संयुग्मी संवेगों (conjugate momenta) के सहसंबंधों (correlators) के बीच संबंधों का एक अनंत सेट स्थापित होता है।
यह शोध पत्र एक शास्त्रीय रूप से अनुरूप (classically conformal) गेज सिद्धांत का अन्वेषण करता है जिसमें एक ट्रिपलेट डार्क स्केलर है, जो मॉडल के अद्वितीय प्रथम-क्रम चरण संक्रमण इतिहास (first-order phase transition history) से उत्पन्न होने वाली तीन विशिष्ट डार्क मैटर परिदृश्यों—WIMP, सुपरकूल्ड DM, और मोनोपोल—की पहचान करता है और वर्तमान बाधाओं एवं भविष्य की प्रयोगात्मक संवेदनशीलताओं के विरुद्ध उनकी व्यवहार्यता का विश्लेषण करता है।
यह थीसिस अल्ट्रालाइट बोसोन डार्क मैटर मॉडल्स का परीक्षण करने और एक धुंधले छोर के टर्नओवर (faint-end turnover) के साक्ष्य न पाकर, कण द्रव्यमान को 95% विश्वास स्तर पर eV से अधिक सीमित करने के लिए, कम-रेडशिफ्ट इंटरलोपर्स (low-redshift interlopers) को कम करने हेतु डीप HST/JWST अवलोकनों और मशीन लर्निंग के साथ मिलकर MACS J0416 क्षेत्र में स्ट्रॉन्ग ग्रेविटेशनल लेंसिंग का उपयोग करती है।