博士生导师
硕士生导师
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学科：天体物理. 空间物理学. 等离子体物理
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[Title] Gamma-ray bursts calibrated from the observational H(z) data in artificial neural network framework
影响因子：10.5
DOI码：10.1016/j.jheap.2025.100377
教研室：天体物理
发表刊物：Journal of High Energy Astrophysics
关键字：gamma-ray bursts;general cosmology;dark energy；observations
摘要：In this paper,we calibrate the luminosity relation of gamma-ray bursts (GRBs) from an Artificial Neural Network (ANN) framework for reconstructing the Hubble parameter H(z) from the latest observational Hubble data (OHD) obtained with the cosmic chronometers method in a cosmology-independent way. We introduce the covariance matrix and KL divergence into the loss function to calibrate the Amati relation with the A219 and J220 GRB samples at low redshift. Combining GRBs at high redshift with the Pantheon+ supernovae sample and baryon acoustic oscillation data,we find that the ΛCDM model is preferred over the wCDM and CPL models according to the Akaike and Bayesian information criteria.
合写作者：Xiong ZG,Luo X,Wang GZ,Liu Y,Liang N
第一作者：Huang Z
论文编号：012
学科门类：理学
一级学科：天文学
卷号：47
页面范围：9
ISSN号：2214-4048
是否译文：否
发表时间：2025-07-01