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 by Using Artificial Neural Networks from the Pantheon+ Sample
影响因子：2.6
DOI码：10.3390/universe11080241
教研室：天体物理
发表刊物：Universe
关键字：gamma-ray bursts;general cosmology;dark energy cosmology;observations
摘要：In this paper,we calibrate the luminosity relation of gamma-ray bursts (GRBs) by employing artificial neural networks (ANNs) to analyze the Pantheon+ sample of type Ia supernovae (SNe Ia) in a manner independent of cosmological assumptions. The A219 GRB dataset is used to calibrate the Amati relation (Ep–Eiso) at low redshift with the ANN framework,facilitating the construction of the Hubble diagram at higher redshifts. Cosmological models are constrained with GRBs at high redshift and the latest observational Hubble data (OHD) via the Markov chain Monte Carlo numerical approach. For the Chevallier–Polarski–Linder (CPL) model within a flat universe,we obtain Ωm = 0.321+0.078−0.069,h = 0.654+0.053−0.071,w0 = −1.02+0.67−0.50,and wa = −0.98+0.58−0.58 at the 1σ confidence level,which indicates a preference for dark energy with potential redshift evolution (wa ≠ 0). These findings using ANNs align closely with those derived from GRBs calibrated using Gaussian processes (GPs).
合写作者：Luo X,Zhang B,Feng JC,Wu PX,Liu Y,Liang N
第一作者：Huan Z
论文编号：010
学科门类：理学
一级学科：天文学
卷号：11
页面范围：241
ISSN号：2218-1997
是否译文：否
发表时间：2025-07-23