Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > astro-ph > arXiv:2507.00118

帮助 | 高级搜索

天体物理学 > 宇宙学与非星系天体物理学

arXiv:2507.00118 (astro-ph)
[提交于 2025年6月30日 ]

标题: 基于模拟的先验条件从星系团聚中限制动态暗能量

标题: Constraining Dynamical Dark Energy from Galaxy Clustering with Simulation-Based Priors

Authors:Shu-Fan Chen, Mikhail M. Ivanov
摘要: 基于模拟先验的场理论全形状分析(EFT-SBP)是一种新的星系聚类数据分析方法,它允许在统一框架中结合微扰理论和基于模拟建模的优点。 在本文中,我们使用EFT-SBP结合BOSS的星系聚类功率谱和三阶矩数据,以测试DESI合作组最近报告的动力暗能量偏好。 虽然动力暗能量被DESI重子声学振荡、\textit{普朗克}宇宙微波背景和Pantheon+超新星数据的组合所偏好,但我们表明,一旦这些数据集与常规的BOSS EFT星系功率谱和三阶矩似然结合,这种偏好就会消失。 在此分析中使用基于模拟的先验进一步通过将参数后验收缩到宇宙常数区域来削弱动力暗能量的证据。 具体而言,从综合数据集中获得的动力暗能量约束的优度指标比使用保守先验的常规EFT全形状分析提高了$\approx 20\%$。 这些结果得益于一种新颖的EFT先验分布建模方法,即高斯混合模型,这使我们既能准确捕捉EFT先验,又能保留对大部分EFT噪声参数进行解析边缘化的能力。 我们的结果挑战了DESI数据的动力暗能量解释,并为在非最小宇宙学模型背景下未来对BOSS和DESI的EFT-SBP分析提供了可能。
摘要: The effective-field theory based full-shape analysis with simulation-based priors (EFT-SBP) is the novel analysis of galaxy clustering data that allows one to combine merits of perturbation theory and simulation-based modeling in a unified framework. In this paper we use EFT-SBP with the galaxy clustering power spectrum and bispectrum data from BOSS in order to test the recent preference for dynamical dark energy reported by the DESI collaboration. While dynamical dark energy is preferred by the combination of DESI baryon acoustic oscillation, \textit{Planck} Cosmic Microwave Background, and Pantheon+ supernovae data, we show that this preference disappears once these data sets are combined with the usual BOSS EFT galaxy power spectrum and bispectrum likelihood. The use of the simulation-based priors in this analysis further weakens the case for dynamical dark energy by additionally shrinking the parameter posterior around the cosmological constant region. Specifically, the figure of merit of the dynamical dark energy constraints from the combined data set improves by $\approx 20\%$ over the usual EFT-full-shape analysis with the conservative priors. These results are made possible with a novel modeling approach to the EFT prior distribution with the Gaussian mixture models, which allows us to both accurately capture the EFT priors and retain the ability to analytically marginalize the likelihood over most of the EFT nuisance parameters. Our results challenge the dynamical dark energy interpretation of the DESI data and enable future EFT-SBP analyses of BOSS and DESI in the context of non-minimal cosmological models.
评论: 17页,4图
主题: 宇宙学与非星系天体物理学 (astro-ph.CO)
引用方式: arXiv:2507.00118 [astro-ph.CO]
  (或者 arXiv:2507.00118v1 [astro-ph.CO] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.00118
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)
期刊参考: MIT-CTP/5881

提交历史

来自: Shu-Fan Chen [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 6 月 30 日 18:00:01 UTC (10,370 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
astro-ph.CO
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
astro-ph

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号