在这项工作中，我们研究了逃逸强子化作用并作为均匀散布的完美流体而幸存的一小部分夸克和胶子能否同时发挥暗物质和暗能量的作用。 如[1]所述，这种流体的特征在于两个主要参数：β，与作为暗物质的夸克和胶子的数量有关； 和γ，作为宇宙常数。 我们使用Ia型超新星（SNeIa），长伽玛射线暴（LGRB）类型和直接观测的哈勃数据，在宇宙尺度上探索该模型的可行性。 我们发现：（i）通常，β不能受SNeIa数据或LGRB或H（z）数据的约束； （ii）γ可以被所有三个数据集很好地约束，对能量物质含量的贡献约为78％； （iii）当假设（仅）重质物质先验强时，模型的两个参数被成功约束。

在过去的几十年中，不同的数据集揭示了宇宙的加速膨胀，这是由所谓的暗能量驱动的，而暗能量现在支配着宇宙中物质能量的总量。 Glavan，Prokopec和Starobinsky在最近的一篇论文中提出了一个有趣的暗能量模型，该模型追踪了从很早的量子时代到现在的宇宙演化。 在这里，我们执行高红移分析以检查此新模型是否与当今的观测数据兼容，并将该模型的预测与标准$$ \ varLambda $$ΛCDM宇宙学模型的预测进行比较。 在我们的分析中，我们仅使用最可靠的观测数据，即与所选SNIa的距离，GRB哈勃图和28个哈勃常数直接测量值。 此外，我们还考虑了与密度扰动的增长率有关的非几何数据。 我们探索两个模型的宇宙学参数的概率分布。 为了建立自己的置信区域，我们使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法最大化适当的似然函数。 我们的统计分析表明，这些非常不同的暗能量模型与当今的观测数据兼容，并且相对于$$ \ varLambda \ hbox {CDM模型} $$ΛCDM模型，GPS模型似乎略受青睐。 但是，要进一步限制暗能量的不同模型，必须提高高红移下的哈勃图的精度，并对暗能量对形成大型结构的

我们在物质和标量场分别守恒的情况下，在非平面D维分形宇宙的背景下探索了非规范标量场模型。 势能V，标量场$$ \ phi $$ ϕ，函数f，密度，哈勃参数和减速度参数可以根据红移z表示，它们取决于状态参数$$ w _ {\ phi} $的等式。 $ wϕ。 我们还研究了四种众所周知的参数化模型的宇宙学分析。 在图形上，我们分析了电势，标量场，函数f，密度，哈勃参数和减速度参数的性质。 结果，由于联合数据分析（SNIa + BAO + CMB + Hubble），参数化模型的未知参数（$$ w_ {0}，w_ {1} $$ w0，w1）的最佳拟合值具有 被发现。 此外，已经获得了$$ \ chi ^ {2} $$χ2函数的最小值。 通过固定其他参数，我们还绘制了（$$ w_ {0}，〜w_ {1} $$ w0，w1）的不同置信度分别为66％，90％和99％轮廓的图形。

这是我在网上找的关于添加能量模型的过程，经过我实验，很有效。

本工作的动机是通过无量纲暗能量函数X（z）重建暗能量模型，该函数是以其当前值为单位的暗能量密度。 在本文中，我们证明了具有现象学选择的X（z）的标量场ϕ可以引起宇宙从减速到加速膨胀的过渡。 通过将我们的理论模型与最新的Ia型超新星（SN Ia），重子声振荡（BAO）和宇宙微波背景进行比较，我们研究了约束各种宇宙学参数（例如减速参数和状态参数的有效方程）的可能性 （CMB）辐射观测。 使用SN Ia + BAO / CMB数据集的联合分析，我们还从参数化X（z）重构了标量势。 找到相关的电势，potential中的一个多项式。 从我们的分析中发现，当前模型在1σ置信度内偏爱标准ΛCDM模型。

NS2中加入能量模型的最权威过程，能量模型添加到mflood协议中，过程很详细，大家有不会的可以给我留言。希望大家遇到问题 能多花时间去调试。有一些地方，我也是憋了好久才解决。

用的人不多，呵呵，所以分稍微高点. 该代码是用来测试OLSR协议性能的，另外还带了能量模型

比较了集中能量模型的能耗，包括能量多路径算法，leach算法,LDEE-DGA算法的能量模型