高红移亮 SnIa：对 LCDM 的挑战？

Kowalski 等人 (arxiv:0804.4142) 最近指出，在 $z>1$ 处的 SnIa 数据存在“意外的亮度”。我们通过构建一个可直接应用于 Ia 型超新星 (SnIa) 距离模数的新统计量来量化这一陈述。该统计量旨在挑选出高红移下 SnIa 数据点相对于最佳拟合宇宙学模型的系统性亮度趋势。它基于在特定宇宙学模型（例如 LCDM）背景下，对 SnIa 距离模数与相应最佳拟合值之间的归一化差异进行分箱。然后我们关注最高红移的箱，并将其大小向更低红移扩展，直到分箱归一化差异 (BND) 在红移 $z_c$（箱大小 $N_c$）处变号（穿过 0）。然后将此交叉的箱大小 $N_c$（统计变量）与基于最佳拟合模型的蒙特卡洛数据实现的相应交叉箱大小 $N_{mc}$ 进行比较。我们发现，从 Union08 和 Gold06 数据获得的相对于最佳拟合 LCDM 模型的交叉箱大小 $N_c$，与在每种情况下从最佳拟合 LCDM 获得的相应蒙特卡洛数据集的 $N_{mc}$ 相比异常大。特别是，只有 2.2% 的蒙特卡洛 LCDM 数据集与 Gold06 的 $N_c$ 值一致，而 Union08 的 $N_c$ 值的相应概率为 5.3%。因此，根据该统计量，Union08 和 Gold06 数据集的高红移亮度偏差在 $(w_0,w_1)=(-1,0)$ 模型（LCDM 宇宙学）背景下实现的概率小于 6%。在 $(w_0,w_1)=(-1.4,2)$ 模型背景下，Union08 和 Gold06 数据集的相应实现概率均超过 30%。