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时间:2019-03-01
《超新星色变参数β的时间演化对全息暗能量数值拟合的影响》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、万方数据分类号UDC学位论文密级超新星色变参数p的时间演化对全息暗能量数值拟合的影响作者姓名:胡一亮指导教师:张鑫教授东北大学理学院申请学位级别:硕士学科类别:理学学科专业名称:理论物理论文提交日期:2014年7月学位授予日期:评阅人:论文答辩日期:2014年6月答辩委员会主席:协岛枷纠寺东北大学2014年6月万方数据AThesisinTheoreticalPhysicsEffectsoftheTime..VaryingColorParameter疗ofTypeIaSuPernovaonNumerical壬
2、/-’l。t--t--mo--ge,J-oftheHbiographicDarkEnergyByHuYi—LiangSupervisor:ProfessorZhangXinNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论
3、文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年口一年口一年半/两年口学位论文作者签名:悄,钊签字日期:Ⅵ14'.6,3’导师签名:签字日期:蚴,.io吁.e.豁r诫弘名。.堑圳秘p文小彩期位学日万方数据东北大学硕士学位论文摘要超新星色变参数p的时间演化对全息暗能量
4、数值拟合的影响摘要Ia型超新星是探测宇宙加速膨胀的最重要也是最有力的工具之一,但由于当今研究表明超新星的结构和成分复杂,爆发后具体的演化机制不十分清楚,超新星本身并不能被看作标准烛光,分析过程中需要进行标准化处理,因而存在着大量的系统误差会对宇宙学拟合产生较大的影响。在这篇文章中,我们重在讨论色变参数口在宇宙学拟合中所引起的系统误差。为了消除在各个参数间的简并现象,我们这里使用了最新的Planck数据和星系结团数据。另外,我们也研究了不同的光变曲线在参数估计中的效应。我们发现色变参数p并非一个常数,其置信度
5、为6盯,所以我们考虑了一个随时间线性演化的Z(z)。此外,相比于常数的卢一个线性演化的色变参数会导致较大的Qm和c,较小的h。而且,2盯置信度的参数空间区域也是十分不同的。这表明了忽视演化的口的影响会导致较大的系统误差。通过对比可知,在宇宙学拟合中,作为常数的色变参数卢与随时间演化的色变参数p(z)之间的参数拟合值差距,远大于使用不同光变曲线拟合模型间的差距。关键词:宇宙学;Ia型超新星;色变参数万方数据EffectsoftheTime-VaryingColorParameter8ofTypeIaSuper
6、novaonNumericalFittingoftheHolographicDarkEnergyAbstractTypeIaSupernovaobservationdataisoneoftheimportantandeffectiveindicatorincosmology,howevertoday’SresearchshowsthatIaSupernovacannotbetreatedasstandardcandle,becausethestructureandcompositionofSupernova
7、arecomplicated,andspecificmechanismsofSupernovaisnotclear.Itneedstobenormalizedintheanalysisprocess.Therefore,thereexistalargenumberofsystematicuncertainties,andsomeofthesehavegreateffectoncosmologyfitting.Inthispaper,weexploretheeffectsofvarying8oncosmolo
8、gyconstraintsonholographicdarkenergy.Tobreakthedegeneracybetweenvariousmodelparameters.weincludethePlanckdistancepriordata.Wealsostudytheeffectsofdifferentlight—curvefittersonparameterestimation.Wefindthat口de
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