Planck constraints on holographic dark energy
Notice bibliographique
Résumé
We perform a detailed investigation on the cosmological constraints on the holographic dark energy (HDE) model by using the Plank data. We find that HDE can provide a good fit to the Plank high-ℓ (ℓ ≳ 40) temperature power spectrum, while the discrepancy at ℓ ≃ 20-40 found in the ΛCDM model remains unsolved in the HDE model. The Plank data alone can lead to strong and reliable constraint on the HDE parameter c . At the 68% confidence level (CL), we obtain c = 0.508 ± 0.207 with Plank +WP+lensing, favoring the present phantom behavior of HDE at the more than 2σ CL. By combining Plank +WP with the external astrophysical data sets, i.e. the BAO measurements from 6dFGS+SDSS DR7(R)+BOSS DR9, the direct Hubble constant measurement result ( H 0 = 73.8 ± 2.4 kms −1 Mpc −1 ) from the HST , the SNLS3 supernovae data set, and Union2.1 supernovae data set, we get the 68% CL constraint results c = 0.484 ± 0.070, 0.474 ± 0.049, 0.594 ± 0.051, and 0.642 ± 0.066, respectively. The constraints can be improved by 2%-15% if we further add the Plank lensing data into the analysis. Compared with the WMAP -9 results, the Plank results reduce the error by 30%-60%, and prefer a phantom-like HDE at higher significant level. We also investigate the tension between different data sets. We find no evident tension when we combine Plank data with BAO and HST . Especially, we find that the strong correlation between Ω m h 3 and dark energy parameters is helpful in relieving the tension between the Plank and HST measurements. The residual value of χ 2 Plank+WP+ HST −χ 2 Plank+WP is 7.8 in the ΛCDM model, and is reduced to 1.0 or 0.3 if we switch the dark energy to w model or the holographic model. When we introduce supernovae data sets into the analysis, some tension appears. We find that the SNLS3 data set is in tension with all other data sets; for example, for the Plank +WP, WMAP -9 and BAO+ HST , the corresponding Δχ 2 is equal to 6.4, 3.5 and 4.1, respectively. As a comparison, the Union2.1 data set is consistent with these three data sets, but the combination Union2.1+BAO+ HST is in tension with Plank +WP+lensing, corresponding to a large Δχ 2 that is equal to 8.6 (1.4% probability). Thus, combining internal inconsistent data sets (SNIa+BAO+ HST with Plank +WP+lensing) can lead to ambiguous results, and it is necessary to perform the HDE data analysis for each independent data sets. Our tightest self-consistent constraint is c = 0.495 ± 0.039 obtained from Plank +WP+BAO+ HST +lensing.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».