Jan 01, 1970
Assouplissement des contraintes cosmologiques sur les masses actuelles des neutrinos : estimation des paramètres par@cosmological
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Assouplissement des contraintes cosmologiques sur les masses actuelles des neutrinos : estimation des paramètres
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Dans cet article, les chercheurs présentent un modèle de neutrinos à masse variable piloté par l’énergie noire du champ scalaire, assouplissant la limite supérieure de la masse actuelle des neutrinos.Cet article est disponible sur arxiv sous licence CC 4.0.
Auteurs:
(1) Vitor da Fonseca, Instituto de Astrof´ısica e Ciˆencias do Español, Faculdade de Ciˆencias da Universidade de Lisboa ;
(2) Tiago Barreiro, Instituto de Astrof´ısica e Ciˆencias do Español, Faculdade de Ciˆencias da Universidade de Lisboa et 2ECEO, Universidade Lus´ofona ;
(3) Nelson J. Nunes, Instituto de Astrof´ısica e Ciˆencias do Español, Faculdade de Ciˆencias da Universidade de Lisboa.
Tableau des liens
- Résumé et introduction
- Couplage de l’énergie noire aux neutrinos
- Impact du couplage sur les perturbations et les observables
- Estimation des paramètres
- Discussion
- Remerciements, annexe et références
IV. ESTIMATION DES PARAMÈTRES
A. Méthodologie
Les vraisemblances sont minimisées à l'aide du code Monte Carlo du progiciel d'estimation des paramètres MontePython [62, 63], qui échantillonne l'espace des paramètres et les distributions de probabilité a posteriori à l'aide d'un algorithme de Metropolis-Hastings avec les a priori plats spécifiés dans le tableau I. Les intervalles antérieurs sont suffisants pour que les postérieurs correspondants s'y situent de manière exponentielle, à l'exception du paramètre β comme nous le verrons plus tard.
B. Principaux résultats
Les résultats de l'analyse de vraisemblance sont résumés dans le tableau II, qui répertorie les contraintes sur les paramètres cosmologiques obtenus avec l'ensemble de données Plk18 + BAO pour le modèle de champ scalaire non couplé (β = 0) et le modèle MaVaN couplé. Ils conduisent à plusieurs conclusions remarquables.
L O A D I N G
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