探测超新星宇宙学中宇宙学轮廓的一致性

随着宇宙学巡天规模的扩大，分析的复杂性也随之增加。这种复杂性往往使得推导基本原理变得困难，因而需要进行统计上严格的检验，以确保分析结果的一致性与合理性。这在暗能量巡天以及即将开展的时空遗产巡天等多探针宇宙学分析中尤为重要，因为准确的不确定性至关重要。在本文中，我们提出了一种统计上严格的方法来检验这些分析中所产生轮廓的一致性，并将该方法应用于暗能量巡天中用于 Ia 型超新星宇宙学的 Pippin 宇宙学流水线。我们利用 Neyman 构造（一种利用大量模拟来计算置信区间的频率主义方法）来执行此一致性检验。真正的 Neyman 构造对于超新星宇宙学而言计算代价过高，因此我们开发了一种用远少得多的模拟来近似 Neyman 构造的方法。我们发现，对于一个模拟数据集，Pippin 流水线报告的 68% 轮廓与我们近似 Neyman 构造产生的 68% 置信区域在输入宇宙学附近差异小于百分之一，但在远离输入宇宙学时表现出更显著的差异，在 $\Omega_{M}$ 上最大差异为 0.05，在 $w$ 上为 0.07。这种分歧对宇宙学张力分析影响最大，但在将超新星与其他交叉宇宙学探针（如宇宙微波背景）结合时其影响被削弱。