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Stochastic inflation with gradient interactions
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AI
DOI：10.1088/1475-7516/2025/12/024.png)
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摘要
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随机暴胀建立在分离宇宙近似的基础上，即描述暴胀宇宙中长波长扰动的能力，将其视为背景动力学中的均匀扰动。尽管该近似在大多数情况下是有效的，但最近有人指出，在吸引子相和非吸引子相之间的过渡期，它会出现失效。此类过渡在单场模型中普遍存在，会导致小尺度上扰动增强，从而形成原初黑洞。因此，目前无法将随机暴胀方案应用于此类模型，是研究原初黑洞情景中后效作用角色的主要障碍之一。在本工作中，我们展示了如何通过一组更高维度的朗之万方程，将梯度相互作用纳入随机暴胀中。我们将该形式化方法应用于几个有趣案例，包括一个具有尖锐过渡的案例。在所有情况下，在经典极限中，我们展示了如宇宙扰动理论所预测的梯度修正得到了正确恢复。我们发现存在一种“回拉”效应，通过该效应，首次通过时间分布的尾部因梯度相互作用而衰减。最后，我们讨论了在存在梯度相互作用时后效作用的角色。
AI总结
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期刊
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5.9
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