[論文レビュー] Review of Hubble tension solutions with new SH0ES and SPT-3G data

A. R. Khalife, Maryam Bahrami Zanjani+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2023

Astronomy and Astrophysical Research被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、最新のSH0ESおよびSPT-3Gデータを用いて、Hubble定数の矛盾を緩和する11種類の宇宙論的モデルを評価する。アクティブラーニングに基づくエミュレータを用いて尤度評価を高速化している。時間変化する電子質量モデルおよびマジョロンモデルは3σ以上で除外され、初期のダークエネルギーおよび空間曲率モデルは矛盾を1.0–2.9σにまで低減するが、いずれのモデルに対しても統計的有意性に達しておらず、ΛCDMモデルの代替として成立しない。

ABSTRACT

We present an updated analysis of eleven cosmological models that may help reduce the Hubble tension, which now reaches the $6σ$ level when considering the latest SH0ES measurement versus recent CMB and BAO data, assuming $Λ$CDM. Specifically, we look at five classical extensions of $Λ$CDM (with massive neutrinos, spatial curvature, free-streaming or self-interacting relativistic relics, or dynamical dark energy) and six elaborate models featuring either a time-varying electron mass, early dark energy or some non-trivial interactions in the neutrino sector triggered by a light Majoron. We improve over previous works in several ways. We include the latest data from the South Pole Telescope as well as the most recent measurement of the Hubble rate by the SH0ES collaboration. We treat the summed neutrino mass as a free parameter in most of our models, which reveals interesting degeneracies and constraints. We define additional metrics to assess the potential of a model to reduce or even solve the Hubble tension. We validate an emulator that uses active learning to train itself during each parameter inference run for any arbitrary model. We find that the time-varying electron mass and the Majoron models are now ruled out at more than $3σ$. Models with a time-varying electron mass and spatial curvature or with early dark energy reduce the tension to $1.0-2.9σ$. Nevertheless, none of the models considered in this work is favored with enough statistical significance to become the next concordance model of Cosmology.

研究の動機と目的

• SH0ESとCMB/BAO測定値の間の6σのHubble定数の矛盾を、ΛCDMの拡張が解消できるかどうかを評価すること。
• 最新のSH0ES H₀ = 73.29 ± 0.90 km/s/MpcおよびSPT-3G CMBデータを統合し、包括的なモデル比較を実施すること。
• 全ニュートリノ質量を自由パラメータとして扱い、新たなデゲネラシーと制約を解明すること。
• 効率的な尤度評価を実現するためのアクティブラーニングエミュレータの開発および妥当性の検証。
• 統計的有意性を超えた枠組みで、Hubble定数の矛盾を解消できる可能性を評価するための新しい指標の定義。

提案手法

• 11種類の宇宙論的モデル（ΛCDMの拡張および非標準モデルを含む）に対して、ベイズ的フレームワークとMCMCサンプリングを用いて事後分布を推定する。
• CMBパワースペクトルの計算にCLASSボルツマンコードを用い、各MCMCラン中にリアルタイムでトレーニングされるアクティブラーニングエミュレータを導入することで、計算コストを低減する。
• エミュレータは1チェーンあたり400–1700回のCLASS呼び出しでトレーニングされ、合計60,000–90,000回の評価に使用され、完全なシミュレーション比で約99%の削減が達成された。
• χ²の最小化にBOBYQAアルゴリズムを用い、複数のランダム初期化を実施してグローバル最小値を特定。エミュレータを用いて数値的ノイズをなめらかに処理した。
• エミュレータの精度を検証するため、エミュレーション有りと無しの事後分布の等高線を比較した。非ガウス型の事後分布に対しても良好な一致が得られた。
• Hubble定数の矛盾低減におけるモデル性能を評価する新しい指標（DMAPおよびAIC）を導入した。

Figure 1 : A graphical representation of the first four columns of Table 6 . Left : The black dots and their intervals correspond to the mean value of $H_{0}$ and its 68%CL, respectively, for each model. The gold band is the 68% CL on $H_{0}$ from Planck [ 9 ] , while the light-salmon one correspond

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 新しいSH0ESおよびSPT-3Gデータの組み込みにより、拡張ΛCDMモデルにおけるHubble定数の矛盾の有意水準が低下するか？
• RQ2 どの宇宙論的モデルがHubble定数の矛盾を最も効果的に低減し、その程度はどの程度か？
• RQ3 非ガウス型事後分布を含む多様なモデルにおいて、アクティブラーニングエミュレータはCMBパワースペクトルをどれほど正確に近似できるか？
• RQ4 時間変化する電子質量モデルや軽いマジョロンを含むモデルは、現在のデータに基づいてHubble定数の矛盾の解決策として妥当か？
• RQ5 どのモデルがHubble定数の矛盾を解消できるかの統計的有意水準は何か？また、どのモデルが次期共通モデルと見なせるか？

主な発見

• 時間変化する電子質量モデルは、CMBおよびBAOデータとの強い矛盾により3σ以上で除外された。
• 軽いマジョロンとニュートリノ系の相互作用を含むマジョロンモデルも3σ以上で除外された。
• 初期のダークエネルギーまたは空間曲率と時間変化する電子質量を組み合わせたモデルは、Hubble定数の矛盾を1.0–2.9σにまで低減した。
• これらの低減にもかかわらず、どのモデルに対しても次期共通モデルとして認められるに足る統計的有意水準に達していなかった。
• アクティブラーニングエミュレータは計算コストを約99%削減し、非ガウス型の事後分布に対しても正確に事後分布の等高線を再現した。
• 本研究は、Hubble定数の矛盾がすべてのテストされたモデルで継続しており、ΛCDMのどの拡張も統計的に優位な解決策を提供していないことを確認した。

Figure 2 : Tension between the $H_{0}$ measurement by the SH0ES [ 25 ] collaboration and the marginalised $H_{0}$ posterior obtained in this work for each of the considered models and data combinations. The tension is quantified by $Q_{\text{MPCL}}$ , see eq. ( 4.5 ), and is given in units of $\sigm