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带重加热约束的广义 Starobinsky 模型的贝叶斯分析

宇宙学与河外天体物理 2023-12-19 v1

摘要

我们研究了 Starobinsky 模型的一种推广,即在 Einstein-Hilbert 作用量中添加一个 R2pR^{2p} 形式的项。我们将幂次 pp 作为模型参数,并通过贝叶斯分析探索了 CMB 加 BAO 数据带来的约束,从而探索了该指数参数的一系列取值。我们通过背景物质含量(状态方程)和该时期的持续时间(重加热的 ee-折叠数)将重加热阶段纳入模型。我们发现,纳入重加热信息对宇宙学量施加了约束,在使用 Planck+BAO 数据测试时,这些约束比无重加热的情况更为严格。推断出的指数参数值在统计上与 p=1p=1 一致,倾向于原始的 Starobinsky 势。此外,与先前的工作相比,我们报告了对 ppee-折叠数更严格的约束。所获得的其他暴胀观测参数值,如标量谱指数 nsn_s 和标量扰动幅度 AsA_s,与先前的测量结果一致。最后,我们提出了一致性关系的替代用法,以简化参数空间并更高效地测试广义 Starobinsky 势。

关键词

引用

@article{arxiv.2312.10924,
  title  = {Bayesian Analysis of a Generalized Starobinsky Model with Reheating Constraints},
  author = {Francisco X. Linares Cedeño and Gabriel Germán and Juan Carlos Hidalgo},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2312.10924},
  year   = {2023}
}

备注

12 pages, 3 figures