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天体物理学 > 宇宙学与非星系天体物理学

arXiv:2411.18559v1 (astro-ph)
[提交于 2024年11月27日 (此版本) , 最新版本 2025年4月26日 (v2) ]

标题: 小蜜蜂宇宙学:使用距离和时间红移探测器的测试

标题: Bumblebee cosmology: Tests using distance- and time-redshift probes

Authors:Xincheng Zhu, Rui Xu, Dandan Xu (Department of Astronomy, Tsinghua University, Beijing, China)
摘要: 在现代宇宙学中,宇宙加速膨胀的发现显著改变了我们对宇宙演化和膨胀历史的理解。 暗能量的未知特性,即这一加速的驱动因素,不仅引发了对其本质的广泛研究,还激发了对可能作为替代方案的修改引力理论的兴趣。 在本文中,我们采用一种蜜蜂矢量-张量修改引力理论来模拟宇宙膨胀历史,并推导出哈勃参数的预测。 我们使用来自已建立探测器的观测数据来约束蜜蜂模型参数,包括Pantheon+ SH0ES Ia型超新星和DESI DR1的BAO测量数据,以及最近加入的宇宙时钟和伽马射线暴数据。 贝叶斯后验分布的马尔可夫链蒙特卡罗抽样使我们能够严格约束蜜蜂模型,并将其与标准LCDM宇宙学进行比较。 我们的结果表明,蜜蜂理论在其参数范围内与当前观测数据提供了相容的拟合,表明它作为LCDM模型的一种可行替代方案。
摘要: In modern cosmology, the discovery of the Universe's accelerated expansion has significantly transformed our understanding of cosmic evolution and expansion history. The unknown properties of dark energy, the driver of this acceleration, have not only prompted extensive studies on its nature but also spurred interest in modified gravity theories that might serve as alternatives. In this paper, we adopt a bumblebee vector-tensor modified gravity theory to model the cosmic expansion history and derive predictions for the Hubble parameter. We constrain the bumblebee model parameters using observational data from established probes, including the Pantheon+ SH0ES Type Ia Supernovae and BAO measurements from DESI DR1, as well as recently included Cosmic Chronometers and Gamma Ray Bursts data. The Markov Chain Monte Carlo sampling of Bayesian posterior distribution enables us to rigorously constrain the bumblebee model and compare it with the standard LCDM cosmology. Our results indicate that the bumblebee theory provides a compatible fit with current observational data across a range of its parameters, suggesting it as a viable alternative to the LCDM model.
评论: 8页,3图,2表
主题: 宇宙学与非星系天体物理学 (astro-ph.CO)
引用方式: arXiv:2411.18559 [astro-ph.CO]
  (或者 arXiv:2411.18559v1 [astro-ph.CO] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.18559
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Dandan Xu [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2024 年 11 月 27 日 17:57:25 UTC (1,711 KB)
[v2] 星期六, 2025 年 4 月 26 日 02:55:14 UTC (2,621 KB)
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