利用 $H(z)$ 数据检验暗能量模型
广义相对论与量子宇宙学
2016-06-13 v2 宇宙学与河外天体物理
摘要
是一种区分暗能量模型的诊断方法。然而，鲜有文章讨论其区分判据是什么。本文中，我们首先使用一种模型无关的方法——高斯过程——对最新的观测 数据进行平滑，然后重构 及其一阶导数 。此类重构不仅可作为区分判据，还可用于估计模型的真实性。我们选取了一些流行模型进行研究，例如 CDM、广义 Chaplygin 气体 (GCG) 模型、Chevallier-Polarski-Linder (CPL) 参数化以及 Jassal-Bagla-Padmanabhan (JBP) 参数化。我们绘制了这些模型的 和 轨迹及其 置信水平，并与 数据集的重构结果进行比较。结果表明，在 置信水平下， 数据不支持 CPL 和 JBP 模型。奇怪的是，在高红移区间，重构的 有偏离理论值的趋势，这表明这些模型与高红移 数据不符。该结果支持了 Sahni 等人 \citep{sahni2014model} 和 Ding 等人 \citep{ding2015there} 的结论，即 CDM 可能并非对宇宙的最佳描述。
引用
@article{arxiv.1606.00168,
title = {Testing dark energy models with $H(z)$ data},
author = {Jing-Zhao Qi and Ming-Jian Zhang and Wen-Biao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.00168},
year = {2016}
}