Deutsche Übersetzung des Titels: Kosmologische Modelle im Vergleich mit Beobachtungen

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Abstract

In this work we give a detailed discussion of the basic theory and current observational status of cosmology. We introduce gauge-invariant perturbation theory to derive the linear perturbation equations and use a matrix formalism to find suitable initial conditions for numerical integration. With the cosmological software package Cmbeasy we compute model predictions and compare these with experimental data. For constraining cosmological models quickly and conveniently we employ Markov Chain Monte Carlo simulation. We describe both the theory and the specific implementation in Cmbeasy. These tools are then used to constrain a standard LambdaCDM cosmology and a model with a non-zero equation of state of dark matter. We also consider the effect of a variation of the fundamental couplings on primordial element abundances, introducing a model-independent formulation that may be used to obtain predictions for any given model that relates the fundamental couplings to each other.

Übersetzung des Abstracts (Deutsch)

Wir diskutieren detailliert die zugrundeliegende Theorie und den derzeitigen Stand der Beobachtungen in der Kosmologie. Wir benutzen eichinvariante Störungsrechnung um die linearen Störungsgleichungen herzuleiten und verwenden einen Matrixformalismus um die Anfangsbedingungen für numerische Integration zu erhalten. Mit der Software Cmbeasy können wir die Modellvorhersagen berechnen und mit experimentellen Daten vergleichen. Um kosmologische Modelle schnell und bequem einzuschränken verwenden wir Markov Chain Monte Carlo Simulation. Wir beschreiben die Theorie und die spezielle Implementation in Cmbeasy. Diese Werkzeuge werden dann benutzt um ein LambdaCDM-Modell sowie ein Modell mit einer nichtverschwindenden Zustandsgleichung der Dunklen Materie einzuschränken. Wir betrachten ebenfalls die Auswirkungen einer Änderung der fundamentalen Kopplungen auf die Elementhäufigkeiten und formulieren eine modellunabhängige Herangehensweise, die verwendet werden kann, um die Vorhersage für jedes Modell zu erhalten, welches die fundamentalen Kopplungen zueinander in Beziehung setzt.