解冻与冻结暗能量参数化的比较

暗能量状态方程 $w(z)$ 参数化具有两个参数且给定单调性，通常是凸函数或凹函数。这使得它们适合拟合解冻或冻结 quintessence 模型，但不能同时拟合两者。用不合适的（递增时凹的）$w(z)$ 参数化（如CPL）拟合基于冻结模型的数据集，可能导致显著的误导性特征，如穿越幻影分界线、不正确的 $w(z=0)$、不正确的斜率等，而这些特征在基础宇宙学模型中并不存在。为证明这一事实，我们基于解冻或冻结 quintessence 模型生成了在 $w(z)$ 和光度距离 $D_L(z)$ 层面的分散宇宙学数据，并使用凸类型和凹类型参数化进行拟合。然后我们将最佳拟合 $w(z)$ 的统计显著特征与基础模型的实际特征进行比较。从而我们验证了使用不合适参数化会导致误导性结论。为避免这些问题，重要的是要么使用凸和凹参数化并选择具有最佳 $\chi^2$ 的一个，要么使用主成分分析从而将红移范围划分为独立区间。然而在后者情况下，关于高红移处 $w(z)$ 斜率的显著信息会丢失。最后，我们提出了一族新参数化 (nCPL) $w(z)=w_0+w_a (\frac{z}{1+z})^n$，它推广了CPL并在参数 $n$ 增大到大于1的值时在未解冻和冻结参数化之间插值。