[論文レビュー] Interaction in the dark sector: a Bayesian analysis with latest observations

Tassia Ferreira, C. Pigozzo+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 14, 2017

Cosmology and Gravitation Theories被引用数 5

ひとこと要約

このベイジアン解析は、最新の宇宙論的データを用いて、相互作用するダークセクター・モデル—特に非断熱的一般化チャプランリン・ガス（GCG）とΛ(t)CDM—を調査する。標準的なΛCDMと比較して、相互作用モデルが中程度から肯定的な証拠を示すことが判明した。特にH₀、SNe Ia、BAO、CMB音響スケールのデータを組み合わせた場合に顕著である。

ABSTRACT

By combining cosmological probes at low, intermediate and high redshifts, we investigate the observational viability of a class of models with interaction in the dark sector. We perform a Bayesian analysis using the latest data sets of type Ia supernovae, baryon acoustic oscillations, the angular acoustic scale of the cosmic microwave background, and measurements of the expansion rate. When combined with the current measurement of the local expansion rate obtained by the Hubble Space Telescope, we find that these observations provide evidence in favour of interacting models with respect to the standard cosmology.

研究の動機と目的

• 一般化チャプランリン・ガス（GCG）フレームワーク内での相互作用的ダークエネルギーとダークマター・モデルの観測的妥当性を評価すること。
• 現在の宇宙論的データが、標準的なΛCDM宇宙論と比較して、相互作用モデルを支持するかどうかを検証すること。
• 局所的H₀測定値と宇宙時計データを含めることによるモデル選択への影響を評価すること。
• ベイズ因子とジェフリーの尺度を用いて証拠強度を定量化する、きめ細かいベイジアンモデル比較を実施すること。

提案手法

• ダークエネルギーとダークマター間のエネルギー移動を記述する次元なしパラメータαを有する非断熱的一般化チャプランリン・ガス（GCG）モデルを採用する。
• マルチネスト・アルゴリズムを用いて全パラメータ空間を探索し、ベイズ的証拠を計算するベイジアンフレームワークを用いる。
• 複数の観測プローブを組み合わせる：740個のSNe Ia（JLA）、4つのBAO（D_V/r_s）、14つのBAO（θ_BAO）、プランク2015年のCMB音響スケール（ℓ_A）、宇宙時計からの25件のH(z)測定。
• 二重カウントを回避するために、音響スケールr_sに対してモデルに依存しないガウス事前分布を適用し、結果の妥当性を確認するために平坦な事前分布を用いてロバストネスを検証する。
• ジェフリーの尺度を用いてベイズ因子を計算し、あるモデルが他よりどれほど強い証拠を示すかを定量化する。
• 異なるデータ組み合わせ下で、ΛCDM、Λ(t)CDM、GCGモデル間のモデル比較を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ダークエネルギーとダークマター間のエネルギー移動を含めることで、現在の宇宙論的データへのフィットがΛCDMと比較して改善されるか？
• RQ2 最新の観測データセットを用いた場合、GCGとΛ(t)CDMを含む相互作用的ダークセクター・モデルがΛCDMに対してどれほど強い証拠を示すか？
• RQ3 局所的H₀測定値と宇宙時計データは、ベイジアンモデル選択の結果にどのように影響を与えるか？
• RQ4 音響スケールr_sに対する代替事前分布を用いた場合、相互作用モデルの証拠はロバストであるか？
• RQ5 GCGモデルにおける相互作用パラメータαの事後制約は何か？

主な発見

• H₀、SNe Ia、BAO、CMB音響スケールデータを組み合わせた場合、GCGモデルはΛCDMと比較して中程度の証拠（ln B = 3.314 ± 0.513）を示す。
• 同じデータ組み合わせ下で、Λ(t)CDMモデルはΛCDMと比較して肯定的な証拠（ln B = 1.627 ± 0.518）を示す。
• 宇宙時計データ（OHD）を含めると、GCGモデルは肯定的な証拠（ln B = 1.362 ± 0.513）を示すが、Λ(t)CDMはΛCDMと比較して不利益な立場になる（ln B = 1.247 ± 0.514）。
• GCG相互作用パラメータの95%信用区間はα = −0.24⁺⁰.³⁵₋₀.³⁰であり、非ゼロの相互作用率を示唆している。
• 宇宙時計データの組み込みにより、モデル選択の傾向がΛCDMにシフトした。これは、このデータセットが証拠を逆方向に引きずっている可能性を示唆している。
• r_sに平坦な事前分布を用いたロバストネス・チェックにより、相互作用モデルの証拠は依然として残っているが、明確ではない（|ln B| < 1）ことが確認され、事前分布の二重カウントに関する懸念に対しても結果の妥当性が裏付けられた。