Observational constraints on Gauss-Bonnet cosmology
Notice bibliographique
Résumé
We analyze a fully geometric approach to dark energy in the framework of $F(R,{\cal G})$ theories of gravity, where $R$ is the Ricci curvature scalar and ${\cal G}$ is the Gauss-Bonnet topological invariant. The latter invariant naturally exhausts, together with $R$, the whole curvature content related to curvature invariants coming from the Riemann tensor. In particular, we study a class of $F(R, {\cal G})$ models with power law solutions and find that, depending on the value of the geometrical parameter, a shift in the anisotropy peaks position of the temperature power spectrum is produced, as well as an increasing in the matter power spectrum amplitude. This fact could be extremely relevant to fix the form of the $F(R, {\cal G})$ model. We also perform a MCMC analysis using both Cosmic Microwave Background data by the Planck (2015) release and the Joint Light-Curve Analysis of the SNLS-SDSS collaborative effort, combined with the current local measurements of the Hubble value, $H_0$, and galaxy data from the Sloan Digital Sky Survey (BOSS CMASS DR11). We show that such a model can describe the CMB data with slightly high $H_0$ values, and the prediction on the amplitude matter spectrum value is proved to be in accordance with the observed matter distribution of the universe. At the same time, the value constrained for the geometric parameter implies a density evolution of such a components that is growing with time.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».