Banca de DEFESA: DINORAH BARBOSA DA FONSÊCA TEIXEIRA
04/03/2020 17:26
O descobrimento da aceleração cósmica no final do século passado fomentou odesenvolvimento de uma pluralidade de teorias que buscavam desvendar sua natureza física.Contudo, inúmeros modelos exibem dificuldades experimentais de se distinguirem da constantecosmológica . Por outro lado, as parametrizações de fluido em sua maioria dependem de uma oumais variáveis, o que resulta em limitações de vinculação destes parâmetros. Em virtude disso,as mesmas priorizam funções matematicamente simples. Não obstante, a parametrização defluido proposta por Slepian et al. em 2014 é embasada em outra era de expansão acelerada douniverso: a Era Inflacionária. O modelo de Slepian e colaboradores introduz por meio da teoriade rolamento lento (slow-rolling) uma parametrização de variável única , cujo propósito ébuscar possíveis deviações do modelo cosmológico padrão. Ao estudar modelos cosmológicos,é essencial a utilização de ferramentas computacionais que nos fornecem a distribuiçãoestatística dos parâmetros de interesse. Na presente tese, nos preocupamos em aprender amanusear tais ferramentas robustas para tratar a teoria de Slepian et al. Recorremos à métodoscomputacionais como o código CLASS, empregado para os cálculos do espectro e anisotropiasda CMB, e o Monte Python, ferramenta computacional que implementa o método estatísticoMarkov Chain Monte Carlo (MCMC) na linguagem Python. Utilizamos a base de dadosCMB+BHS, contendo os mais novos dados divulgados pelo satélite Planck, em 2018. Obtemosa distribuição estatística para nossos parâmetros de interesse, resultando em um médio , de ondeencontramos e . Nossos resultados apresentam concordâncias com as previsões desenvolvidasno paper original de Slepian et al. e as análises publicadas pela equipe do Planck com dados de2015.
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