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金须吉里;普拉比尔·鲁德拉

宇宙计时器、BAO和CMB数据集对立方和（f（P）重力的约束：机器学习算法的使用。 （英语） Zbl 1495.83071号

编号。物理。，B类 978，文章ID 115746，23 p.（2022）.
小结：在这项工作中，我们对爱因斯坦立方引力和（f（P）引力进行了观测数据分析，目的是限制理论的参数空间。我们使用30点（z-H（z））宇宙计时器数据作为我们分析的观测工具，以及BAO和CMB峰值参数。将（chi^2）统计用于拟合分析，并将其最小化，以获得自由模型参数的最佳拟合值。我们使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来获得自由参数的界。为了实现这一点，我们使用了公开可用的CosmoMC公司代码设置参数边界，然后用不同的置信区间为其生成等高线图。除了从重力模型理论上根据红移（z）找到哈勃参数（H）之外，我们还使用了相关系数和两个机器学习估计H（z）的模型，即线性回归（LR）和人工神经网络（ANN）。为此，我们开发了一个蟒蛇用于查找参数空间的包，使用机器学习执行后续的统计分析和预测分析。我们将（H（z））的理论值和估计值与观测值进行了比较。与观察结果相比，我们的机器学习理论模型和估计模型表现得非常好。

MSC公司：

83个F05 相对论宇宙学
83二氧化碳 爱因斯坦方程（一般结构、正则形式主义、柯西问题）
83D05号 爱因斯坦以外的相对论引力理论，包括非对称场理论
83立方40 引力能与守恒定律；运动组
70小时45 约束动力学，狄拉克约束理论
32T40型 峰值函数
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
78A45型 衍射、散射
62时20分 关联度量（相关性、典型相关性等）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
82立方32 神经网络在含时统计力学问题中的应用

软件：

蟒蛇;CosmoMC公司;森斯利瓦斯塔瓦
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Giri}和\textit{P.Rudra}，Nucl。物理。，B 978，文章编号115746，23 p.（2022；Zbl 1495.83071）
全文： 内政部 arXiv公司

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