Non-Gaussian signatures of multi-field inflation from string theory
弦理论中多场暴涨的非高斯特征
基本信息
- 批准号:210170592
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:德国
- 项目类别:Research Grants
- 财政年份:2012
- 资助国家:德国
- 起止时间:2011-12-31 至 2015-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Multi-field inflationary models are natural in string theory, yet their predictions are degenerate. If non-Gaussianities are observed in fluctuations of the cosmic microwave background radiation (CMBR) by the Planck satellite, simple single-field models are ruled out. Lifting this degeneracy is thus a most pressing task. Multi-field scenarios often include additional effects during inflation, such as the decay of fields or particle production and the associated backreaction. These effects can lead to unique, non-Gaussian signatures in higher order correlation functions of fluctuations in the CMBR. We propose to use non-Gaussianities, especially the shape function of the bi- and trispectrum, to identify those models that are most likely responsible for inflation. We plan to use and improve upon a recently proposed mode decomposition retaining information of the full shape function and investigate the efficiency of the mode decomposition for constructing initial conditions for cosmological simulations.
多场暴胀模型在弦论中是自然的,但它们的预言是退化的。如果普朗克卫星在宇宙微波背景辐射(CMBR)的波动中观察到非高斯性,那么简单的单场模型就被排除了。因此,解除这种简并是一项最紧迫的任务。多场情景通常包括暴胀期间的额外效应,例如场的衰变或粒子产生以及相关的反反应。这些效应可以导致CMBR中波动的高阶相关函数中的独特的非高斯签名。我们建议使用非高斯性,特别是双谱和三谱的形状函数,来识别那些最有可能导致通货膨胀的模型。我们计划使用和改进后,最近提出的模式分解保留信息的完整形状的功能和调查的效率模式分解构造初始条件的宇宙学模拟。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Professor Dr. Jens Niemeyer其他文献
Professor Dr. Jens Niemeyer的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Professor Dr. Jens Niemeyer', 18)}}的其他基金
Structure Formation with Ultralight Axion Dark Matter
使用超轻 Axion 暗物质形成结构
- 批准号:
392423878 - 财政年份:2018
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Research Grants
Subgrid-scale modeling of turbulence regulated star formation in simulations of galaxy evolution
星系演化模拟中湍流调节恒星形成的亚网格尺度建模
- 批准号:
48923236 - 财政年份:2008
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Research Grants
A new modeling approach for turbulent astrophysical flows
湍流天体物理流的新建模方法
- 批准号:
14045207 - 财政年份:2005
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Research Grants
Mehrdimensionale Simulationen von Explosionen Weißer Zwergsterne
白矮星爆炸的多维模拟
- 批准号:
5434555 - 财政年份:2004
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Research Grants
Einfluss von Planckskalen-Physik auf die Entstehung primordialer Störungen in der kosmologischen Inflation
普朗克尺度物理对宇宙膨胀中原初扰动出现的影响
- 批准号:
5434642 - 财政年份:2004
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Research Grants
相似国自然基金
强磁场下基于Hylleraas-Gaussian基的双电子双原子分子的谱结构
- 批准号:11504315
- 批准年份:2015
- 资助金额:19.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
相似海外基金
CAREER: Gaussian Processes for Scientific Machine Learning: Theoretical Analysis and Computational Algorithms
职业:科学机器学习的高斯过程:理论分析和计算算法
- 批准号:
2337678 - 财政年份:2024
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Continuing Grant
CDS&E/Collaborative Research: Local Gaussian Process Approaches for Predicting Jump Behaviors of Engineering Systems
CDS
- 批准号:
2420358 - 财政年份:2024
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Standard Grant
REAGAN - Real-life applications with Gaussian boson sampling
REAGAN - 高斯玻色子采样的现实应用
- 批准号:
EP/Y029631/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Fellowship
Gaussian Process Emulation for Mathematical Models of the Heart
心脏数学模型的高斯过程仿真
- 批准号:
2894114 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Applications of Algebraic Geometry to Multivariate Gaussian Models
代数几何在多元高斯模型中的应用
- 批准号:
2306672 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Continuing Grant
Collaborative Research: Bayesian Residual Learning and Random Recursive Partitioning Methods for Gaussian Process Modeling
合作研究:高斯过程建模的贝叶斯残差学习和随机递归划分方法
- 批准号:
2348163 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Standard Grant
Development of flood prediction method using particle filter and gaussian process regression
使用粒子滤波器和高斯过程回归开发洪水预测方法
- 批准号:
23K04052 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Collaborative Research: Adaptive Data Assimilation for Nonlinear, Non-Gaussian, and High-Dimensional Combustion Problems on Supercomputers
合作研究:超级计算机上非线性、非高斯和高维燃烧问题的自适应数据同化
- 批准号:
2403552 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Continuing Grant
Understanding Laguerre-Gaussian laser-plasma interactions for applications in inertial fusion
了解拉盖尔-高斯激光-等离子体相互作用在惯性聚变中的应用
- 批准号:
2887040 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Studentship
Gaussian process regression for Bayesian inverse problems
贝叶斯逆问题的高斯过程回归
- 批准号:
EP/X01259X/1 - 财政年份:2023
- 资助金额:
-- - 项目类别:
Research Grant