暗能量模型的甄别与动力学分析-理论物理专业毕业论文

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1、摘要摘要1998年人们通过对la型超新星观测发现,宇宙正在加速膨胀。物理学家认为存在一种被称为“暗能量”的奇异物质,它在宇宙中几乎是均匀分布,并且最大的特点就是暗能量的压强为负,以此来解释宇宙的加速膨胀。为此,物理学家己经建立了各种各样的暗能量模型。由于暗能量模型越来越多,怎样区别不同的暗能量模型就显得很重耍。本文中,我们运用两种几何方法,包括Statefinder诊断法和麵诊断法,S别SpatialRicciscalardarkenergymodel模型和LCDM暗能量模型。我们両出了s-r平面演化图,发

2、现在68.3%置信区,当z«l时,Statefinder可以区别SpatialRicciscalardarkenergymodel和LCDM暗能量模型。我们也作出了平面演化图,我们也发现在68.3%的罝信区内,可以区别Ricciscalardarkenergymodel模型和LCDM暗能量模型。另外我们还研究了广义快子场模型的动力学演化,我们得到了自洽的动力学演化方程。由于广义快子场的动力学方程不能得到解析解,所以我们讨论了(3=1和p=2两种情况,找到了其临界点并且研究了临界点的稳定性。同时我们也分析了这

3、两种情况下系统的稳定性。其中所有的临界点可以分为三类:临界点不稳定但模型稳定;临界点稳定但模型不稳定;临界点和模型都稳定。从物理学的角度来看,第一种和第二种情况都是没有意义的。本文还研究了宇宙的最终可能状态。关键词几何甄别;相空间分析;广义快子场;暗能量AbstractAbstractIn1998,theUniverseisexperiencingacceleratedexpansionwhichbefoundbyobservationsofSupernova.Anunknownenergycomponen

4、tcalleddarkenergy,isproposedtoexplainthisacceleratedexpansion,whichalmostequallydistributesintheUniverse,anditsthebiggestfeatureispressureisnegative.Byfar,alotofdarkenergymodelhavebeenpresented.Becausemoreandmoredarkenergymodelshavebeenproposed,theproblemo

5、fidentifyingbetweenvariousdarkenergymodelsisimportant.Inthispaper,weappliedbothgeometricaldiagnosticsincludeStatcfindcrandOmtodistinguishbetweenSpatialRicciscalardarkenergymodel(SRDE)andcosmologicalconstantmodel(LCMD).Wehaveplottedtheevolutiontrajectoriesi

6、nstatefinders-rplane.WefoundthatthestatefindercoulddistinguishtheSRDEmodelfromLCDMmodelat68.3%confidencelevelforz«1.AtthesametimewealsoplottedtheevolutiontrajectoriesinOmplane.WefoundthattheOmcoulddistinguishtheSRDEmodelfromLCDMmodelat68.2%confidencelevelf

7、orz«1.Inaddition,wealsoresearchthedynamicsofgeneralizedtachyonfield.Weobtaintheautonomousdynamicalsystemforthegeneralcase.Becausethegeneralautonomousdynamicalsystemcannotbesolvedanalytically,wediscusstwocasesindetail:(3=1and3=2.Wefindthecriticalpointsandst

8、udytheirstability.Atthesecriticalpoints,wealsoconsiderthestabilityofthegeneralizedtachyonfield.Allofthecriticalpointscouldbedividedintothreecategories:pointsunstablebutthemodelstable,bothpointsandthemodelstab

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