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天体物理学 > 宇宙学与非星系天体物理学

arXiv:2402.10502 (astro-ph)
[提交于 2024年2月16日 (v1) ,最后修订 2024年9月4日 (此版本, v2)]

标题: 通过神经网络推断出的 $M_B$ 的可能晚期转变

标题: A possible late-time transition of $M_B$ inferred via neural networks

Authors:Purba Mukherjee, Konstantinos F. Dialektopoulos, Jackson Levi Said, Jurgen Mifsud
摘要: 宇宙学参数中的张力加剧导致标准宇宙学的基本方面被重新考虑。 哈勃常数的张力也可以被视为局部和早期宇宙对Ia型超新星绝对星等 $M_B$ 的约束之间的一种张力。 在这项工作中,我们以模型无关的方式重新考虑了这个参数变化的可能性。 我们利用神经网络来随意约束绝对星等的值,并评估从Pantheon+数据集随红移变化的 $M_B$ 的影响及其统计显著性,同时对神经网络架构进行了彻底分析。 我们发现在 $z\approx 1$ 区域可能存在一个转换红移。
摘要: The strengthening of tensions in the cosmological parameters has led to a reconsideration of fundamental aspects of standard cosmology. The tension in the Hubble constant can also be viewed as a tension between local and early Universe constraints on the absolute magnitude $M_B$ of Type Ia supernova. In this work, we reconsider the possibility of a variation of this parameter in a model-independent way. We employ neural networks to agnostically constrain the value of the absolute magnitude as well as assess the impact and statistical significance of a variation in $M_B$ with redshift from the Pantheon+ compilation, together with a thorough analysis of the neural network architecture. We find an indication for a possible transition redshift at the $z\approx 1$ region.
评论: 13页,9组图,2个表格。即将发表于JCAP。
主题: 宇宙学与非星系天体物理学 (astro-ph.CO) ; 机器学习 (cs.LG); 广义相对论与量子宇宙学 (gr-qc)
引用方式: arXiv:2402.10502 [astro-ph.CO]
  (或者 arXiv:2402.10502v2 [astro-ph.CO] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.10502
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: JCAP09(2024)060
相关 DOI: https://doi.org/10.1088/1475-7516/2024/09/060
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Purba Mukherjee [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2024 年 2 月 16 日 08:21:43 UTC (1,345 KB)
[v2] 星期三, 2024 年 9 月 4 日 13:31:31 UTC (2,556 KB)
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