THE CARNEGIE SUPERNOVA PROJECT: FIRST NEAR-INFRARED HUBBLE DIAGRAM TO<i>z</i>∼ 0.7
Notice bibliographique
Résumé
The Carnegie Supernova Project (CSP) is designed to measure the luminosity distance for Type Ia supernovae (SNe Ia) as a function of redshift, and to set observational constraints on the dark energy contribution to the total energy content of the Universe. The CSP differs from other projects to date in its goal of providing an I-band {rest-frame} Hubble diagram. Here we present the first results from near-infrared (NIR) observations obtained using the Magellan Baade telescope for SNe Ia with 0.1 < z < 0.7. We combine these results with those from the low-redshift CSP at z <0.1 (Folatelli et al. 2009). We present light curves and an I-band Hubble diagram for this first sample of 35 SNe Ia and we compare these data to 21 new SNe Ia at low redshift. These data support the conclusion that the expansion of the Universe is accelerating. When combined with independent results from baryon acoustic oscillations (Eisenstein et al. 2005), these data yield Omega_m = 0.27 +/- 0.0 (statistical), and Omega_DE = 0.76 +/- 0.13 (statistical) +/- 0.09 (systematic), for the matter and dark energy densities, respectively. If we parameterize the data in terms of an equation of state, w, assume a flat geometry, and combine with baryon acoustic oscillations, we find that w = -1.05 +/- 0.13 (statistical) +/- 0.09 (systematic). The largest source of systematic uncertainty on w arises from uncertainties in the photometric calibration, signaling the importance of securing more accurate photometric calibrations for future supernova cosmology programs. Finally, we conclude that either the dust affecting the luminosities of SNe Ia has a different extinction law (R_V = 1.8) than that in the Milky Way (where R_V = 3.1), or that there is an additional intrinsic color term with luminosity for SNe Ia independent of the decline rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».