論文の概要: Halo-Independent Quantum Sensor Probes of Low-Velocity Dark Matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25129v1
• Date: Tue, 23 Jun 2026 20:04:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.134752
• Title: Halo-Independent Quantum Sensor Probes of Low-Velocity Dark Matter
• Title（参考訳）: 低速度暗黒物質のハロ非依存量子センサプローブ
• Authors: Muping Chen, Graciela B. Gelmini, Volodymyr Takhistov, Koichiro Yasuda,
• Abstract要約: サブGeVダークマター(DM)を直接検出するためのハロ非依存のフレームワークを,サブeVエネルギー閾値を持つ量子センサを用いて提案する。 このような検出器は低DM速度へのアクセスを可能にし、標準ハローモデルからの離脱に敏感である可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a halo-independent framework for sub-GeV dark matter (DM) direct detection using quantum sensors with sub-eV energy thresholds. Such detectors enable access to low DM velocities and may be sensitive to departures from the Standard Halo Model that are challenging to probe with conventional direct DM detection experiments. The method expresses the DM scattering event rate in terms of a detector and particle model-dependent response function, and a universal halo function common to all experiments to be determined from data. This allows the local DM velocity distribution to be constrained. As representative implementations, we consider TES (Al) and MKID (TiN)-like sensors and show that their differing material responses probe complementary regimes of the DM velocity distribution. Applying the framework to mock data derived from several benchmark local halo models, we demonstrate how the assumed halo function could be reconstructed. This framework demonstrates the potential of quantum sensors as a new avenue for mapping the local DM velocity distribution.
• Abstract（参考訳）: サブGeVダークマター(DM)を直接検出するためのハロ非依存のフレームワークを,サブeVエネルギー閾値を持つ量子センサを用いて提案する。 このような検出器は低DM速度へのアクセスを可能にし、従来の直接DM検出実験では調査が難しい標準ハロモデルからの離脱に敏感である可能性がある。 この方法は、検出器および粒子モデル依存応答関数およびデータから決定される全ての実験に共通する普遍ハロ関数の観点からDM散乱事象率を表現する。 これにより、局所的なDM速度分布を制約することができる。 代表的な実装として,TES (Al) と MKID (TiN) のようなセンサについて検討し,それぞれ異なる材料応答がDM速度分布の相補的構造を探索することを示す。 いくつかのベンチマークローカルなハロモデルから得られたデータをモックするためにフレームワークを適用することで、仮定されたハロ関数を再構成する方法を実証する。 このフレームワークは、局所的なDM速度分布をマッピングするための新しい経路として、量子センサの可能性を示す。

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