[논문 리뷰] Vacuum energy in Quantum Field Theory and Cosmology

Adrià Gómez-Valent|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 05.

Cosmology and Gravitation Theories인용 수 11

한 줄 요약

이 학위논문은 양자장론과 천체론에서 진공 에너지의 성질을 조사하며, 러닝 진공 모델(RVMs)과 그 천체론적 함의에 중점을 두고 있다. SNIa, CMB, BAO, LSS 등의 관측 데이터를 사용하여 RVMs를 $Λ$CDM 및 XCDM 모델과 비교하여 검증한 결과, RVMs가 데이터에 더 잘 맞는 것으로 나타났으며, 특히 고적색변위 H(z) 및 $f(z)\sigma_8(z)$ 측정치를 포함할 경우 더욱 뚜렷하다. 이는 현재 천체론 관측과 일치하는 동적 진공 에너지의 존재를 시사한다.

ABSTRACT

In this thesis we present detailed analyses on various running vacuum models (RVM's), in which the vacuum energy density "runs" with the cosmic expansion. The RVM's are motivated from the renormalization group formalism of Quantum Field Theory in curved spacetime. In this theoretical framework, the vacuum energy density depends explicitly on the Hubble function and its time derivative and thus does not remain constant, in contradistinction to the standard $Λ$CDM picture. Upon studying how these models fit the data, we can determine whether this dynamical behavior is favored by observations or not. Is the vacuum energy density (or more generically, the DE density) dynamical? One of the main conclusions of this dissertation is that we have indeed strong evidences in favor of the variability of the DE density throughout the cosmic history. It is shown that this variation can also be traced through other (purely phenomenological) dynamical vacuum models, together with different parametrizations of the DE (as the XCDM and CPL), and scalar field models as the Peebles-Ratra one. The statistical confidence level of these evidences reaches in some cases the 3-4$σ$ c.l., something that is unprecedented in the literature. An exhaustive explanation of the reasons why large collaborations as BOSS, Planck and DES have not been able to detect such signal in favor of the DE dynamics is provided in this thesis too.

연구 동기 및 목표

• 러닝 진공 모델(RVMs)이 표준 $\Lambda$CDM 모델의 대안으로 천체론적으로 타당한가를 조사하는 것.
• 양자장론에서 진공 에너지의 역할과 우주 가속 팽창에 대한 함의를 평가하는 것.
• 초신성, CMB 이방성, BAO, 대규모 구조 데이터를 포함한 관측 데이터와 RVMs를 비교하는 것.
• XCDM 및 CPL과 같은 다른 어두운 에너지 매개변수화 방식과의 예측 능력을 비교하는 것.
• BAO, LSS, CMB 데이터의 제거 등 데이터 세트의 변형에 대한 결과의 강인성 탐색

제안 방법

• RVMs, $\phi$CDM, XCDM, CPL 모델을 SNIa, CMB, BAO, LSS 데이터 세트에 맞추기 위해 베이지안 통계 프레임워크를 적용한다.
• WiggleZ 및 기타 설문조사에서 확보한 $f(z)\sigma_8(z)$ 성장률 데이터를 활용하여 구조 형성의 진화를 제약한다.
• 우주 시계 측정치에서 확보한 $H(z)$ 데이터를 활용하여 다양한 모델에서 허블 파라미터의 진화를 검증한다.
• $(\Omega_m, \alpha)$ 및 $(\Omega_m, \omega)$와 같은 매개변수 공간에서 $\Delta\chi^2$와 신뢰수준(C.L.) 등고선을 사용해 모델 비교를 수행한다.
• BAO, LSS, CMB 등의 데이터 서브세트를 제거하여 모델 안정성 평가를 위한 강인성 검증을 수행한다.
• 다양한 피팅 공식을 통해 응집 시점의 복사 이동 거리 $r_s$를 계산하여 $r_s$의 계산 방법에 대한 민감도를 테스트한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 러닝 진공 모델(RVMs)이 표준 $\Lambda$CDM 모델보다 우주론적 데이터에 더 나은 적합도를 보일 수 있는가?
• RQ2 RVMs에서의 진공 에너지 동역학에 대한 제약 조건이 XCDM 및 CPL 매개변수화 방식과 비교하여 어떻게 다른가?
• RQ3 핵심 데이터 세트(예: BAO, LSS, CMB)를 제거했을 경우, 추정된 매개변수와 모델 선택에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 RVMs는 적색변위 전반에 걸쳐 관측된 $f(z)\sigma_8(z)$ 성장 데이터를 얼마나 잘 재현하는가?
• RQ5 최종 모델 제약 조건에 대한 음향 이동 거리 $r_s$ 계산 방법의 중요성은 무엇인가?

주요 결과

• RVMs는 전체 데이터 세트(S1–S7)에서 $\Lambda$CDM보다 더 나은 적합도를 보이며, 낮은 $\chi^2$ 값과 향상된 베이지안 증거를 제공한다.
• 최적의 RVM 매개변수는 $\Omega_m \approx 0.30$ 및 $\alpha \approx 0.002$를 제공하여 느리게 진화하는 진공 에너지 밀도를 시사한다.
• $f(z)\sigma_8(z)$ 데이터는 RVMs 및 $\phi$CDM와 비교할 때 $\Lambda$CDM 모델을 강하게 기각하며, 일부 경우 $\Delta\chi^2 > 10$을 기록한다.
• BAO 또는 LSS 데이터를 제거하면 $\Omega_m$에 대해 특히 두드러진 매개변수 제약 이동이 발생하여 데이터 세트 민감도를 보여준다.
• XCDM 모델은 $\omega \approx -0.95$로 좋은 적합도를 보이지만, 전체 데이터 분석에서 RVMs보다 덜 선호된다.
• 간단한 검증 결과 RVM의 선호도는 CMB 또는 LSS 데이터를 제거한 경우에도 안정적이지만, $H_0$ 갈등 문제는 해결되지 않았다.