光谱分类样本的宇宙学分析概率分布建模
宇宙学与河外天体物理
2026-05-19 v1
摘要
在本工作中，我们研究了将光谱分类的超新星纳入宇宙学分析的方法，以及评估这一程序附加不确定性对Type Ia超新星(SNeIa)测试将对宇宙模型约束能力的影响。我们提出了一种简化的似然函数，其中污染描述为随红移变化的通常假设的高斯分布均值的变化，我们检验了这个假设是否优于基于BEAMS框架的常用两种组分方法。我们使用最新版本的DES超新星样本（称为DES-Dovekie），比较了使用不同分类器（如SNIRF和SCONE）获得的类型概率以及对这些概率施加不同截断的效果。我们显示，对于所有配置，新模型都被Bayes因子强烈偏好于当前模型，允许对光谱分类超新星数据的约束能力得到改进。
引用
@article{arxiv.2605.16513,
title = {Modeling the probability distribution for cosmological analysis with photometrically classified samples},
author = {Marcos P. Freaza and Ribamar R. R. Reis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16513},
year = {2026}
}
备注
14 pages, 5 figures, 8 tables