Linear perturbations in spherically symmetric dust cosmologies including a cosmological constant
Linear perturbations in spherically symmetric dust cosmologies including a cosmological constant
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球对称尘埃宇宙学中的线性扰动，包括宇宙学常数
DOI：
10.1088/1475-7516/2017/12/025
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发表时间：
2017
影响因子：
6.4
通讯作者：
Matthias Bartelmann
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sven Meyer;Matthias Bartelmann
本文研究了包含一个宇宙常数的球对称尘埃宇宙学中规范不变线性微扰的动力学行为。与空间均匀FLRW模型相比，空间对称度的降低导致规范不变量的非平凡动力学耦合已经在一阶微扰理论和这种耦合的时空演化的强度和影响进行了研究。我们提出的结果的基本动力学方程增加了宇宙常数，并将它们数值积分。我们还提出了一种方法来获得宇宙学相关的初始变量，这种设置。每个度量变量的角功率谱的估计计算和评价的中央观察员的过去零锥。通过比较完整演化与自由演化的初始轮廓，将确定先前工作中获得的最佳拟合径向非均匀贴片的耦合强度（参见[1]）。我们发现，在宇宙方差极限内，耦合效应并不明显，因此对于相关的宇宙学场景可以安全地忽略。相反，我们发现非常强的耦合效应，在一个最佳拟合的球形空洞模型匹配的距离红移关系的SNe，这是根据以前的研究结果，使用参数空洞模型。
We study the dynamical behaviour of gauge-invariant linear perturbations in spherically symmetric dust cosmologies including a cosmological constant. In contrast to spatially homogeneous FLRW models, the reduced degree of spatial symmetry causes a non-trivial dynamical coupling of gauge-invariant quantities already at first order perturbation theory and the strength and influence of this coupling on the spacetime evolution is investigated here. We present results on the underlying dynamical equations augmented by a cosmological constant and integrate them numerically. We also present a method to derive cosmologically relevant initial variables for this setup. Estimates of angular power spectra for each metric variable are computed and evaluated on the central observer's past null cone. By comparing the full evolution to the freely evolved initial profiles, the coupling strength will be determined for a best fit radially inhomogeneous patch obtained in previous works (see [1]). We find that coupling effects are not noticeable within the cosmic variance limit and can therefore safely be neglected for a relevant cosmological scenario. On the contrary, we find very strong coupling effects in a best fit spherical void model matching the distance redshift relation of SNe which is in accordance with previous findings using parametric void models.
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