Modelos cosmológicos com matéria e energia escura: análise estatística da evolução do background e das perturbações de densidade

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Anderson Almeida Escobal [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Cosmologia; Campo escalar; Energia escura; Interação matéria escura - energia escura; Perturbação de densidade; Estatística bayesiana; Processos gaussianos; Relações de consistência; Parâmetros cinemáticos; Energia escura (Astronomia); Cosmology; Scalar field; Dark energy; Dark matter - Dark energy interaction; Density perturbation; Bayesian statistics; Gaussian processes; Consistency relations; Kinematic parameters
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/257532; https://orcid.org/0000-0001-8343-1786

Em busca de formulações alternativas para a descrição da energia escura, vamos começar estudando os Campos Escalares, que surgiram como candidatos naturais para representar a energia escura como campos quintessenciais ou fantasmas, pois são o principal ingrediente das teorias de inflação. Inicialmente, em vez de assumir alguma forma para o potencial associado ao campo escalar, vamos buscar reconstruir o potencial diretamente dos dados observacionais utilizando {dados de $H(z)$ e SNe Ia} a partir do método dos Processos Gaussianos. Em seguida, vamos analisar a possibilidade de um Universo, que está atualmente em expansão acelerada no contexto de uma cosmologia de campo escalar quintessencial, poder desacelerar em um futuro distante. Essa possível evolução concebível é testada a partir dados SNe Ia e $H(z)$ e através de um método independente de modelo baseado em Processos Gaussianos. Outra possibilidade para descrição do setor escuro do Universo são os modelos com interação entre energia escura e matéria escura, nesse contexto, a proporção entre essas componentes {não é constante e muda} do início ao fim dos tempos de tal forma que o modelo pode resolver ou aliviar o problema da coincidência cósmica (PC). No contexto do modelo $\Lambda(t)$CDM-plano, foram analisados os modelos de interação com termo de interação fenomenológico que depende do parâmetro de Hubble e da densidade de energia da energia escura. Os modelos também foram analisados no contexto das evoluções lineares das perturbações de densidade. As restrições foram obtidas com base na análise conjunta dos dados de Sne Ia, espaço de distorção dos \textit{redshifts} e $H(z)$. Em um outra linha, buscamos desenvolver testes de relação de consistência para diversos modelos cosmológicos, incluindo os modelos $\Lambda$CDM-plano e com curvatura, bem como o modelo XCDM-plano. A análise usa o método não paramétrico dos Processos Gaussianos para reconstruir quantidades cosmológicas fundamentais, como o parâmetro de Hubble $H(z)$ e suas derivadas com base nos dados de $H(z)$, e a distância comóvel e suas derivadas a partir de dados SNe Ia. Construímos relações de consistência a partir dessas quantidades, que deveriam ser válidas apenas no contexto de cada modelo, e as testamos com os dados observacionais. Conseguimos encontrar um método geral para construir tais relações de consistência no contexto da reconstrução de $H(z)$. No caso da reconstrução da distância comóvel, não foi possível obter um método geral de construção para as relações de consistência e por isso determinamos uma relação de consistência específica para cada modelo. Também reconstruímos a evolução dos parâmetros cinemáticos $H(z)$, $q(z)$, jerk e snap com base nos Processos Gaussianos. Nesse contexto, foi permitido um prior na curvatura espacial com base nas restrições do Planck 18. No caso de SNe Ia, foi necessário modificar o pacote python (GaPP) para obter a reconstrução da quarta derivada de uma função, permitindo-nos, assim, obter o snap com a distância comóvel. Além disso, usando um método de amostragem de importância, combinamos as reconstruções de $H(z)$ e SNe Ia para encontrar restrições conjuntas para os parâmetros cinemáticos.