Testing Hu–Sawicki<i>f</i>(<i>R</i>) gravity with the effective field theory approach
Notice bibliographique
Résumé
We show how to fully map a specific model of modified gravity into the Einstein–Boltzmann solver eftcamb. This approach consists in few steps and allows to obtain the cosmological phenomenology of a model with minimal effort. We discuss all these steps, from the solution of the dynamical equations for the cosmological background of the model to the use of the mapping relations to cast the model into the effective field theory language and use the latter to solve for perturbations. We choose the Hu–Sawicki f(R) model of gravity as our working example. After solving the background and performing the mapping, we interface the algorithm with eftcamb and take advantage of the effective field theory framework to integrate the full dynamics of linear perturbations, returning all quantities needed to accurately compare the model with observations. We discuss some observational signatures of this model, focusing on the linear growth of cosmic structures. In particular we present the behaviour of fσ8 and EG that, unlike the Λ cold dark matter (ΛCDM) scenario, are generally scale dependent in addition to redshift dependent. Finally, we study the observational implications of the model by comparing its cosmological predictions to the Planck 2015 data, including cosmic microwave background lensing, the WiggleZ galaxy survey and the Canada–France–Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS), weak-lensing survey measurements. We find that while WiggleZ data favour a non-vanishing value of the Hu–Sawicki model parameter, |$\log _{10}(-f^0_{R})$|, and consequently a large value of σ8, CFHTLenS drags the estimate of |$\log _{10}(-f^0_{R})$| back to the ΛCDM limit.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».