[論文レビュー] Testing the Swampland: $H_0$ tension

Eoin Ó Colgáin, Hossein Yavartanoo|arXiv (Cornell University)|May 7, 2019

Cosmology and Gravitation Theories被引用数 5

ひとこと要約

この論文は、de Sitter Swampland予想を満たすクインテッセンスモデルがH₀の不一致を軽減できるかどうかを検証する。定数λを有する指数関数的ポテンシャルを用いて、λを増加させると不一致が悪化することを発見した—Planck事前分布を用いる場合、4.3σから4.7σに上昇し、Riess事前分布を用いる場合、2.8σから3.9σに上昇する。これにより、このようなモデルは有効な解決策として機能しないことが示された。

ABSTRACT

The de Sitter Swampland conjecture compels us to consider dark energy models where $\lambda(\phi) \equiv | abla_{\phi} V|/V$ is bounded below by a positive constant. Moreover, it has been argued for Quintessence models that the constant $\lambda$ scenario is the least constrained. Here we demonstrate that increasing $\lambda$ only exacerbates existing tension in the Hubble constant $H_0$. The identification of dark energy models that both evade observational bounds and alleviate $H_0$ tension constitutes a robust test for the Swampland program.

研究の動機と目的

• de Sitter Swampland予想を満たすダークエネルギー・モデルがH₀の不一致を解消できるかどうかを検証すること。
• 指数関数的クインテッセンス・ポテンシャルにおけるλの増加がH₀の不一致に与える影響を評価すること。
• 観測的H₀データに直面した場合、Swamplandに由来するモデルが依然として妥当性を保っているかどうかを評価すること。
• 宇宙論的H(z)データと事前分布を用いて、異なるλ値における不一致を定量化すること。
• H₀の不一致を、Swampland準拠のダークエネルギー・モデルの妥当性を検証するための重要な試金として確立すること。

提案手法

• 定数λを有する指数関数的ポテンシャル V(φ) = V₀e^(-λφ) を用いて、クインテッセンスをモデル化する。
• N = ln a についてのx, y, H(z) の常微分方程式系を解く。
• N*（z=0, Ωφ=0.7）からz < 1まで H′(z)/H = (3/2)(1 + x² - y²) を統合する。
• 境界条件 H(z=0) = H₀ を適用し、z < 1 のFarooqらのH(z)データにフィットさせる。
• Planck H₀ = 67.4 ± 0.5 km s⁻¹ Mpc⁻¹ および Riessら H₀ = 74.03 ± 1.42 km s⁻¹ Mpc⁻¹ を事前分布として適用する。
• 誤差加重最小二乗法を用いて、各λ値における最適なH₀を決定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Swampland準拠のクインテッセンス・モデルにおけるλの増加は、H₀の不一致を軽減するか？
• RQ2 これらのモデルにおいて、λに応じてHubbleパラメータH(z)はどのように変化するか？
• RQ3 Swampland制約下で、局所的H₀測定値とモデル予測との間に生じる不一致は何か？
• RQ4 de Sitter Swampland境界を満たすクインテッセンス・モデルは、同時に観測的制約を回避し、H₀の不一致を軽減できるか？
• RQ5 H₀の不一致は、妥当なSwampland由来のダークエネルギー・モデルを検証するための強固な試金であるか？

主な発見

• Planck H₀事前分布を用いる場合、λを0から1に増加させると、H₀の不一致は4.3σから4.7σに上昇する。
• RiessらH₀事前分布を用いる場合、λを0から1に増加させると、不一致は2.8σから3.9σに上昇する。
• H(z)の勾配はλに応じて増加し、データがH₀を下方に引きずるため、不一致が悪化する。
• Planck事前分布を用いてz < 1のデータにフィットさせた結果、λ = 1のモデルではH₀ = 67.70 ± 0.42 km s⁻¹ Mpc⁻¹が得られた。
• Riess事前分布下での最適フィットH₀は70.0 km s⁻¹ Mpc⁻¹であったが、依然として高い局所的値と一致しなかった。
• 結果として、Swampland由来のクインテッセンス・モデルはH₀の不一致を軽減せず、むしろ悪化させる可能性があることが示された。