基于普朗克2018、DESI BAO和Union3超级新星限定非奇异黑洞引发的暗能量模型
人工智能
2025-07-08 v1 定量方法
摘要
暗能量(DE)是现代宇宙学中最重要的议题之一,其物理起源仍在密切关注下。虽然暗能量的天体物理起源是极具挑战性的情景,但黑洞脱颖而出作为天体物理起源最具希望的候选者。在本文中,我们探索一种新型暗能量模型,即由黑洞周围类de-Sitter时空区域诱导的暗能量,导致宇宙加速膨胀。通过测量黑洞质量来检验此类现象极其困难,因为近黑洞处的能量密度远小于黑洞的质量密度。另一方面,这种修正在宇宙尺度上占主导地位。因此,我们聚焦于宇宙探针,采用Planck2018+DESI DR2+超级新星进行MCMC分析。由于暗能量总量取决于所有黑洞的贡献,我们使用黑洞数量演化的模拟结果。结果表明,我们获得的总最佳拟合卡方值为,与CDM情形相比,。我们得出结论,这一足够大,以至于因为该模型与CDM的参数数量相同,可以排除此模型。
引用
@article{arxiv.2507.03407,
title = {Artificial intelligence in drug discovery: A comprehensive review with a case study on hyperuricemia, gout arthritis, and hyperuricemic nephropathy},
author = {Junwei Su and Cheng Xin and Ao Shang and Shan Wu and Zhenzhen Xie and Ruogu Xiong and Xiaoyu Xu and Cheng Zhang and Guang Chen and Yau-Tuen Chan and Guoyi Tang and Ning Wang and Yong Xu and Yibin Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.03407},
year = {2025}
}