利用三种统计技术探究最新的 Pantheon SNIa 数据集

在这项工作中，我们采用 $wCDM$ 模型，探究最新 Ia 型超新星（SN Ia）数据集 Pantheon 的宇宙学后果。Pantheon 数据集是迄今最大的 SN Ia 样本，包含红移范围 $0 < z < 2.3$ 内的 1048 颗超新星。此处我们考虑三类 SN Ia 统计技术，包括：1. 星等统计（MS），即传统的 SN Ia 统计技术；2. 流量统计（FS），基于流量平均（FA）方法；3. 改进流量统计（IFS），结合了 MS 与 FS 的优点。需指出的是，IFS 技术需要扫描 $(z_{cut},\Delta z)$ 参数平面，其中 $z_{cut}$ 与 $\Delta z$ 分别为 FA 的红移截断与红移间隔。结果如下：（1）仅用 SN 数据集时，IFS 的最佳 FA 方案为 $(z_{cut},\Delta z)=(0.1,0.08)$；（2）与旧 SN 数据集 JLA 相比，采用 Pantheon 数据集可使 MS、FS 与 IFS 的状态方程 $w$ 的 $2\sigma$ 误差棒分别减小 38%、47% 与 53%；（3）FS 给出的结果与其他观测（如重子声学振荡与宇宙微波背景）更为接近；（4）与 FS 和 IFS 相比，MS 更倾向于一个将以“大撕裂”终结的宇宙。