将天体物理系统误差纳入基于Ia型超新星宇宙学的广义似然中
宇宙学与河外天体物理
2016-10-17 v4
摘要
传统的利用Ia型超新星(SNeIa)的宇宙学推断，采用了经过拉伸和颜色修正的SN Ia光变曲线拟合，并假设所得相对光度具有一个基准均值和对称的内禀弥散。随着系统误差成为误差预算的主要贡献者，扩展超新星宇宙学分析以包含更一般的似然来建模系统误差，从而在精度损失下消除偏差，已变得迫在眉睫。为阐释一个似然分析的例子，我们使用一个简单的双族群模型，该模型具有相对光度偏移、独立的内禀弥散，以及每个族群相对比例的线性红移演化。使用单族群模型处理观测上可行的双族群模拟数据，会导致推断的暗能量状态方程参数产生约其统计误差2倍的偏差（样本量为N 2500颗SNeIa）。用双族群模型对双族群数据建模，消除了这一偏差，代价是的统计约束放宽了约。即使以模型选择准则形式表现出来的对两个潜在SNeIa族群的支撑是不确定的，这些显著偏差仍可能出现。根据当前观测估计的两个提议族群之间的差异，需要N 10,000颗SNeIa的样本才能产生两个族群的确凿证据。
引用
@article{arxiv.1511.04647,
title = {Incorporating Astrophysical Systematics into a Generalized Likelihood for Cosmology with Type Ia Supernovae},
author = {Kara A. Ponder and W. Michael Wood-Vasey and Andrew R. Zentner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.04647},
year = {2016}
}
备注
14 pages, 11 figures, 3 tables. Updated to include acknowledgements