[論文レビュー] Testing dark energy models with $H(z)$ data

Jing-Zhao Qi, Shuang‐Nan Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2016

Cosmology and Gravitation Theories参考文献 42被引用数 10

ひとこと要約

本研究は、最新の $H(z)$ データをもとにガウス過程を用いて $Om(z)$ 臨界診断およびその1階微分 $ olimits^{(1)}_m$ を再構築し、ダークエネルギーのモデルを検証する。その結果、CPLおよびJBPモデルは1σの信頼水準で不適切であると判明し、高赤方偏移領域の $H(z)$ データは理論的予測から顕著に逸脱しており、標準的 $ olimits$CDM モデルに挑戦するものである。

ABSTRACT

$Om(z)$ is a diagnostic approach to distinguish dark energy models. However, there are few articles to discuss what is the distinguishing criterion. In this paper, firstly we smooth the latest observational $H(z)$ data using a model-independent method -- Gaussian processes, and then reconstruct the $Om(z)$ and its fist order derivative $\mathcal{L}^{(1)}_m$. Such reconstructions not only could be the distinguishing criteria, but also could be used to estimate the authenticity of models. We choose some popular models to study, such as $Λ$CDM, generalized Chaplygin gas (GCG) model, Chevallier-Polarski-Linder (CPL) parametrization and Jassal-Bagla-Padmanabhan (JBP) parametrization. We plot the trajectories of $Om(z)$ and $\mathcal{L}^{(1)}_m$ with $1 σ$ confidence level of these models, and compare them to the reconstruction from $H(z)$ data set. The result indicates that the $H(z)$ data does not favor the CPL and JBP models at $1 σ$ confidence level. Strangely, in high redshift range, the reconstructed $\mathcal{L}^{(1)}_m$ has a tendency of deviation from theoretical value, which demonstrates these models are disagreeable with high redshift $H(z)$ data. This result supports the conclusions of Sahni et al. \citep{sahni2014model} and Ding et al. \citep{ding2015there} that the $Λ$CDM may not be the best description of our universe.

研究の動機と目的

• 観測された $H(z)$ データを用いて、モデルに依存しないダークエネルギーのモデル検証法を開発すること。
• $Om(z)$ および $\mathcal{L}^{(1)}_m$ の再構築を、ダークエネルギーのモデル間の区別基準として確立すること。
• 最新の $H(z)$ データに対して、$\Lambda$CDM、GCG、CPL、JBP といった代表的なダークエネルギーのモデルの妥当性を評価すること。
• 高赤方偏移領域における理論的モデル予測と再構築された $\mathcal{L}^{(1)}_m$ の乖離を調査すること。
• 現在の $H(z)$ データが、$\Lambda$CDM パラダイムを支持するか、あるいは挑戦するかを評価すること。

提案手法

• モデルに依存しない方法で、最新の $H(z)$ 観測データをガウス過程を用いて平滑化する。
• 平滑化された $H(z)$ データから $Om(z)$ 臨界診断およびその1階微分 $\mathcal{L}^{(1)}_m$ を再構築する。
• 再構築された $Om(z)$ および $\mathcal{L}^{(1)}_m$ と誤差範囲を、モデルに依存しない区別基準として用いる。
• 1σおよび2σの信頼水準で、$\Lambda$CDM、GCG、CPL、JBP モデルの理論的軌道を再構築された $Om(z)$ および $\mathcal{L}^{(1)}_m$ と比較する。
• 理論的予測が再構築された誤差範囲内にあるかどうかを確認することで、モデルの整合性を評価する。
• 高赤方偏移領域における $\mathcal{L}^{(1)}_m$ の振る舞いを分析し、理論モデルとの潜在的な不整合を検出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 再構築された $H(z)$ データから得られる $Om(z)$ および $\mathcal{L}^{(1)}_m$ は、モデルに依存しない基準として、ダークエネルギーのモデルを区別するのに信頼できるものか？
• RQ2 1σおよび2σの信頼水準において、$\Lambda$CDM、GCG、CPL、JBP モデルは再構築された $Om(z)$ および $\mathcal{L}^{(1)}_m$ とどのように一致するか？
• RQ3 CPLおよびJBP モデルの理論的 $\mathcal{L}^{(1)}_m$ 値が低赤方偏移領域で再構築値から逸脱するのはなぜか？
• RQ4 $z > 1.5$ において再構築された $\mathcal{L}^{(1)}_m$ が0から系統的に逸脱するのは何が原因であり、これは現在のモデルに問題を示唆しているのか？
• RQ5 高赤方偏移領域の $H(z)$ データは、$\Lambda$CDM モデルおよび他の標準的ダークエネルギーのモデルをどの程度挑戦するか？

主な発見

• CPLおよびJBP モデルは、理論的 $\mathcal{L}^{(1)}_m$ 軌道が再構築値から顕著に逸脱しているため、1σの信頼水準で不適切とされる。
• $z$–$\mathcal{L}^{(1)}_m$ 平面上で、$\Lambda$CDM および GCG モデルは1σ誤差範囲内で再構築された $\mathcal{L}^{(1)}_m$ と整合している。
• 再構築された $\mathcal{L}^{(1)}_m$ は $z > 1.5$ で0からの系統的逸脱を示しており、高赤方偏移領域における理論モデルとの潜在的不整合を示唆している。
• CPL モデルの $1\sigma$ 信頼範囲の $Om(z)$ は再構築された $Om(z)$ の $2\sigma$ 範囲と重複するが、依然として $1\sigma$ 範囲から逸脱しており、整合性がないことを示している。
• 高赤方偏移領域における $\mathcal{L}^{(1)}_m$ の観測された逸脱は、現在のダークエネルギーのモデル（$\Lambda$CDM を含む）が宇宙を完全に記述できていない可能性を示唆しており、Sahni らおよびDing らの先行研究を支持する。
• この結果から、今後の高赤方偏移 $H(z)$ データが、観測された逸脱が真のものか、データの疎らさに起因するのかを検証するために不可欠であると示唆される。