A new method to determine large scale structure from the luminosity distance
Notice bibliographique
Résumé
The luminosity distance can be used to determine the properties of large scale structure around the observer. To this purpose we develop a new inversion method to map luminosity distance to a Lemaitre–Tolman–Bondi (LTB) metric based on the use of the exact analytical solution for Einstein equations. The main advantages of this approach are an improved numerical accuracy and stability, an exact analytical setting of the initial conditions for the differential equations which need to be solved and the validity for any sign of the functions determining the LTB geometry. Given the fully analytical form of the differential equations, this method also simplifies the calculation of the red-shift expansion around the apparent horizon point where the numerical solution becomes unstable. We test the method by inverting the supernovae Ia luminosity distance function corresponding to the best fit Λ CDM model. We find that only a limited range of initial conditions is compatible with observations, or a transition from red to blue-shift can occur at relatively low red-shift. Despite LTB solutions without a cosmological constant have been shown not to be compatible with all different set of available observational data, those studies normally fit data assuming a special functional ansatz for the inhomogeneity profile, which often depend only on few parameters. Inversion methods on the contrary are able to fully explore the freedom in fixing the functions which determine a LTB solution. Another important possible application is not about LTB solutions as cosmological models, but rather as tools to study the effects on the observations made by a generic observer located in an inhomogeneous region of the Universe where a fully non perturbative treatment involving exact solutions of Einstein equations is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».