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Enregistrement W1967126481 · doi:10.1088/1475-7516/2009/01/007

Multiple kinetic k-essence, phantom barrier crossing and stability

2009· article· en· W1967126481 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDark energyKinetic energyImaging phantomSupernovaInstabilityEnergy (signal processing)Stability (learning theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate models of dark energy with purely kinetic multiple k-essence sources that allow for the crossing of the phantom divide line, without violating the conditions of stability. It is known that with more than one kinetic k-field one can possibly construct dark energy models whose equation of state parameter w X crosses -1 (the phantom barrier) at recent red-shifts, as indicated by the Supernova Ia and other observational probes. However, such models may suffer from cosmological instabilities, as the effective speed of propagation c X of the dark energy density perturbations may become imaginary while the w X = −1 barrier is crossed. Working out the expression for c X we show that multiple kinetic k-essence fields do indeed lead to a w X = −1 crossing dark energy model, satisfying the stability criterion c X 2 ⩾ 0 as well as the condition c X ⩽ 1 (in natural units), which implies that the dark energy is not super-luminal. As a specific example, we construct a phantom barrier crossing model involving three k-fields for which c X is a constant, lying between 0 and 1. The model fits well with the latest Supernova Ia Union data, and the best fit shows that w X crosses -1 at red-shift z ∼ 0.2, whereas the dark energy density nearly tracks the matter density at higher red-shifts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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