Непараметрическая реконструкция космологических наблюдаемых с использованием гауссовской регрессии процессов

Современное ускоренное расширение Вселенной остается одной из наиболее интригующих проблем современной космологии, стимулируя поиск инновационных статистических методов. Последние достижения в области машинного обучения существенно расширили возможности его применения в различных научных дисциплинах, включая физику и, в особенности, космологию, где анализ данных играет важную роль в решении задач. В данной работе представлен непараметрический регрессионный метод на основе гауссовских процессов, а также несколько его применений для реконструкции космологических наблюдаемых, таких как параметр замедления и уравнение состояния темной энергии, с целью получения информации, способной помочь прояснить поведение Вселенной. Было установлено, что результаты согласуются с моделью ΛCDM, а предсказанное значение параметра Хаббла при красном смещении, равном нулю, составляет H₀ = 68,798 ± 6,340 (1σ) км с⁻¹ Мпк⁻¹.