基于演化暗能量模型对近期 Ia 型超新星数据的分析
宇宙学与河外天体物理
2015-05-20 v3
摘要
我们利用状态方程参数 w 变化的演化暗能量模型，研究近期 Ia 型超新星（SNIa）数据的特征。我们考虑在选定红移区间内 w 的突变近似并允许双重跃迁，基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，在平坦背景宇宙下，联合 SNIa 数据（Constitution、Union、Union2）、重子声学振荡 A 参数和宇宙微波背景位移参数，对这些模型进行约束。在双重跃迁模型中，Constitution 数据在低红移（z < 0.2）和中红移（0.2 < z < 0.4）区间显示出与 LCDM 模型超过 1 个标准差的偏离，而 Union 和 Union2 数据中未观察到此类显著偏离。然而，通过分析 Constitution 数据集中的 Union 成员，我们表明，这种差异实际上源于 Constitution 数据集中对同一 Union 样本采用了不同的校准方式，而非 Constitution 数据集新增数据所致。所有检测到的偏离均在 LCDM 标准宇宙学模型的 2 个标准差以内。基于 LCDM 模拟数据进行分析，我们量化了因数据不足、红移空间数据点分布不均以及距离模数误差所导致的暗能量状态方程参数偏差。我们证明，算术平均值分布（由每条模拟数据的 MCMC 链计算得出）的峰值位置可作为平均偏差的无偏估计量，该结论即使对于非对称似然分布也成立。
引用
@article{arxiv.1011.1723,
title = {Analysis of recent type Ia supernova data based on evolving dark energy models},
author = {Jaehong Park and Chan-Gyung Park and Jai-chan Hwang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1011.1723},
year = {2015}
}
备注
12 pages, 6 figures, published in the Phys. Rev. D