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宇宙模型的简并与分立
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作者 肖子岚 陈昭莹 +1 位作者 张舒仪 张同杰 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期362-369,共8页
探讨了宇宙学模型的简并与分立,改进了区分度因子的定义;利用马尔可夫链-蒙特卡罗(MC-MC)方法对2组哈勃常数的观测数据进行了拟合;检查了改进后的区分度因子对模型拟合的影响.结果显示:CC哈勃常数数据集的区分度因子普遍小于BAO哈勃常... 探讨了宇宙学模型的简并与分立,改进了区分度因子的定义;利用马尔可夫链-蒙特卡罗(MC-MC)方法对2组哈勃常数的观测数据进行了拟合;检查了改进后的区分度因子对模型拟合的影响.结果显示:CC哈勃常数数据集的区分度因子普遍小于BAO哈勃常数数据集,且CC数据集的置信区间大于BAO数据集,说明区分度因子的确能够反映出数据点对宇宙学模型的区分度;BAO+CC合并数据集的置信区间小于2个原始的数据集,说明使用区分度因子比较数据集的区分能力时,所用数据集的数据点个数不能相差过大. 展开更多
关键词 宇宙学 标准宇宙学模型 哈勃常数 简并与分立 区分度因子
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