Aller directement au contenu principal

Rédiger un PREreview

Empirical Discovery of a Detection Factor Enhancing Rotation Curve Fits Across Halo Models

Publié
Serveur de preprints
Preprints.org
DOI
10.20944/preprints202509.2558.v1

We present the empirical discovery of a detection factor, a multiplicative correction that systematically improves the fit quality of galactic rotation curves. Using the SPARC dataset [1], we evaluate this factor across both empirical and canonical model families. Within the empirical class, we test two complementary fourth-order formulations: DE4-poly, a direct polynomial basis, and DE4-ortho, an orthogonalized variant optimized for numerical stability. For comparison, we also implement the factor within the widely used Navarro–Frenk–White (NFW) [3] and Burkert [4] halo profiles. Across all models, the detection factor significantly enhances median and mean R² values, often raising them above the commonly used 0.8 threshold for high-quality fits. The improvements are most pronounced for the NFW and Burkert families, where the detection factor mitigates long-standing deficits relative to empirical baselines. Importantly, the gains observed in DE4-poly and DE4-ortho demonstrate that the detection factor is not specific to one parameterization, but instead represents a universal correction applicable across distinct modeling frameworks.

Vous pouvez rédiger un PREreview de Empirical Discovery of a Detection Factor Enhancing Rotation Curve Fits Across Halo Models. Un PREreview est une évaluation d'un preprint et peut varier de quelques phrases à un rapport détaillé, semblable à un rapport d'évaluation par les pairs organisé par une revue.

Avant de commencer

Nous vous demanderons de vous connecter avec votre identifiant ORCID iD. Si vous n'en avez pas, vous pouvez en créer un.

Qu’est-ce qu’un ORCID iD ?

Un ORCID iD est un identifiant unique qui vous distingue de toute personne ayant le même nom ou nom similaire.

Commencer maintenant