On the road to percent accuracy: non-linear reaction of the matter power spectrum to dark energy and modified gravity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a general method to compute the non-linear matter power spectrum for dark energy (DE) and modified gravity scenarios with per cent-level accuracy. By adopting the halo model and non-linear perturbation theory, we predict the reaction of a lambda cold dark matter (ΛCDM) matter power spectrum to the physics of an extended cosmological parameter space. By comparing our predictions to N-body simulations we demonstrate that with no-free parameters we can recover the non-linear matter power spectrum for a wide range of different w0–wa DE models to better than 1 per cent accuracy out to k ≈ 1 $h \,{\rm Mpc}^{-1}$. We obtain a similar performance for both DGP and f(R) gravity, with the non-linear matter power spectrum predicted to better than 3 per cent accuracy over the same range of scales. When including direct measurements of the halo mass function from the simulations, this accuracy improves to 1 per cent. With a single suite of standard ΛCDM N-body simulations, our methodology provides a direct route to constrain a wide range of non-standard extensions to the concordance cosmology in the high signal-to-noise non-linear regime.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».