利用以类型Ia超级新星校准的伽玛射线暴约束ΛCDM及其扩展模型

背景。伽马射线暴（GRBs）到达的红移范围超过类型Ia超级新星（SNe Ia），可将距离测量扩展至宇宙早期，但其作为距离指示器的使用受制于校准中循环问题的限制。目标。我们提出一种无模型独立的方法，通过结合Pantheon$+$ SNe Ia、基于人工神经网络（ANN）的距离重建以及两种GRB关联（Amati和Combo）构建从低至高红移的距离梯，旨在约束$\Lambda$CDM和$w_0 w_a$CDM中的宇宙学参数。方法。我们使用ReFANN对Pantheon$+$数据集进行 luminosity distance $d_L(z)$和距离模 $\mu(z)$的重建，经approximate Bayesian computation rejection和风险函数优化后的超参数。该模型无关的重建用于校准来自Fermi GBM和Swift-XRT的低红移（$z<1$）GRB样本中的Amati和Combo关系。校准后的关系随后为$z \geq 1$的GRBs提供距离估计。最终通过联合贝叶斯分析同时约束宇宙学参数和GRB关联参数，确保自洫的不确定性传播。结果。我们从两种独立的GRB关联中获得了一致的宇宙学约束。Hubble常数$H_0$与SNe Ia值一致，尽管可能受Pantheon$+$数据集的影响。高红移GRBs倾向于更高的物质密度$\Omega_m$，并暗示可能的暗能量演化。结论。我们提出的框架缓解了GRB宇宙学中的循环问题，将距离梯扩展至$z \sim 9$，确立GRBs作为高红移探测器的地位。