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Enregistrement W2773418845 · doi:10.3847/1538-4357/aaaf6b

Future Cosmological Constraints From Fast Radio Bursts

2018· article· en· W2773418845 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedshiftDark energyBaryonEquation of stateIntensity mappingCurvatureCOSMIC cancer databaseConstraint (computer-aided design)Oscillation (cell signaling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We consider the possible observation of fast radio bursts (FRBs) with planned future radio telescopes, and investigate how well the dispersions and redshifts of these signals might constrain cosmological parameters. We construct mock catalogs of FRB dispersion measure (DM) data and employ Markov Chain Monte Carlo analysis, with which we forecast and compare with existing constraints in the flat ΛCDM model, as well as some popular extensions that include dark energy equation of state and curvature parameters. We find that the scatter in DM observations caused by inhomogeneities in the intergalactic medium (IGM) poses a big challenge to the utility of FRBs as a cosmic probe. Only in the most optimistic case, with a high number of events and low IGM variance, do FRBs aid in improving current constraints. In particular, when FRBs are combined with CMB+BAO+SNe+ H 0 data, we find the biggest improvement comes in the constraint. Also, we find that the dark energy equation of state is poorly constrained, while the constraint on the curvature parameter, Ω k , shows some improvement when combined with current constraints. When FRBs are combined with future baryon acoustic oscillation (BAO) data from 21 cm Intensity Mapping, we find little improvement over the constraints from BAOs alone. However, the inclusion of FRBs introduces an additional parameter constraint, , which turns out to be comparable to existing constraints. This suggests that FRBs provide valuable information about the cosmological baryon density in the intermediate redshift universe, independent of high-redshift CMB data.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations108
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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