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title: "Testando Universos Inomogêneos com as supernovas tipo IA e as oscilações acústicas de Bárions • CBPF Index"
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**Tese de doutorado****Defendida**

# **Testando Universos Inomogêneos com as supernovas tipo IA e as oscilações acústicas de Bárions**

**Winfried Ernst Wilheim Zimdahl; Martín Makler; S. B. Duarte**

18/07/2016

[**Baixar PDF **3,1 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbd7de/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:denise@cbpf.br?subject=Testando%20Universos%20Inomog%C3%AAneos%20com%20as%20supernovas%20tipo%20IA%20e%20as%20oscila%C3%A7%C3%B5es%20ac%C3%BAsticas%20de%20B%C3%A1rions)

## **Resumo**

Com o objetivo de descrever modelos cosmológicos inomogêneos, usamos a solução esfericamente simétrica de Lemaître-Tolman-Bondi (LTB). Estes modelos são categorizados em duas subclasses: de Big Bang não simultâneo e de Big Bang simultâneo. Ressaltamos a importância destes modelos em conseguir reproduzir a relação distância luminosidade-redshift do modelo ɅCDM sem a adição ad hoc de uma constante cosmológica. No contexto ++dos modelos de Big Bang não simultâneo, consideramos dois modelos para valores positivos e negativos da derivada da função Big Bang, t'B (r). Enquanto nos modelos de Big Bang simultâneo consideramos três perfis de matéria que representam vazios locais. Discutimos explicitamente os modelos de Big Bang inomogêneo com parcial sucesso, contudo também apresentam perigos potenciais na sua aplicabilidade ao universo real. Além disso confirmamos que as medições do desvio temporal do redshift são uma boa ferramenta para discriminar os modelos inomogêneos com o modelo padrão ɅCDM. A amostra JLA (Joint Light-curve Analysis) é ajustada com os modelos de Big Bang não simultâneo, enquanto para os modelos de Big Bang simultâneo, acrescentamos a análise BAO (Baryon Acoustic Oscillations) de modo a restringir o espaço de parâmetros do modelo. Nós realizamos uma calibração minuciosa das supernovas com uma dinâmica apropriada de fundo inomogêneo. Além disso, usamos duas abordagens para a estimação de parâmetros, a saber, a aproximação tradicional χ2 e a função de verossimilhança. Os modelos inomogêneos são um claro exemplo de que estas duas abordagens não são equivalentes. Finalmente fazemos uma comparação de modelos com os critérios de informação AIC (Akaike Information Criterion) e BIC (Bayesian Information Criterion), a partir da qual obtemos que o modelo \_ɅCDM é claramente superior aos modelos de LTB.

## **Dados da publicação**

<dl>

<dt>Autores</dt>
<dd>Winfried Ernst Wilheim Zimdahl; Martín Makler; S. B. Duarte</dd>

<dt>Tipo</dt>
<dd>Tese de doutorado</dd>

<dt>Status</dt>
<dd>Defendida</dd>

<dt>Data de publicação</dt>
<dd>18/07/2016</dd>

<dt>Instituição</dt>
<dd>CBPF</dd>

<dt>Data de defesa</dt>
<dd>18/07/2016</dd>

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