弦理論の風景

1987年、スティーブン・ワインバーグは、観測された宇宙定数の値が非常に小さいのは、宇宙定数がはるかに大きい宇宙では生命が発生することが不可能だからだと提唱した。^{[ 9 ]}

ワインバーグは確率論的議論に基づいて宇宙定数の大きさを予測しようと試みた。同様の推論を素粒子物理学のモデルに適用しようとする試みも他にも行われている。^{[ 10 ]}

こうした試みは、ベイズ確率の一般的な考え方に基づいています 。分布から1つのサンプルしか抽出できない状況で確率を解釈することは、頻度主義確率では問題となりますが、繰り返し発生する事象の頻度に基づいて定義されていないベイズ確率では問題ありません。

このような枠組みでは、確率は${\displaystyle P(x)}$いくつかの基本的なパラメータを観測すること${\displaystyle x}$は、

${\displaystyle P(x)=P_{\mathrm {prior} }(x)\times P_{\mathrm {selection} }(x),}$

どこ${\displaystyle P_{\mathrm {prior} }}$は、基本理論に基づくパラメータの事前確率である。${\displaystyle x}$そして${\displaystyle P_{\mathrm {selection} }}$は、パラメータを持つ宇宙に存在する「観測者」の数によって決定される「人間原理的選択関数」である。${\displaystyle x}$。

これらの確率論的議論は、この分野において最も議論を呼んでいる側面である。これらの提案に対する技術的な批判では、以下の点が指摘されている。

• 機能${\displaystyle P_{\mathrm {prior} }}$これは弦理論において全く未知のものであり、合理的な確率論的方法で定義したり解釈したりすることは不可能かもしれない。
• 機能${\displaystyle P_{\mathrm {selection} }}$生命の起源についてはほとんど分かっていないため、その数は全く不明である。観測者の数の代用として、（銀河の数などの）簡略化された基準を用いる必要がある。さらに、観測可能な宇宙のパラメータとは根本的に異なるパラメータについては、それを計算することは決してできないかもしれない。

Tegmarkらは最近これらの反論を検討し、アクシオン暗黒物質の単純化された人間原理シナリオを提案し、これらの問題のうち最初の2つは当てはまらないと主張している。^{[ 11 ]}

Vilenkin と共同研究者は、与えられた真空の確率を定義する一貫した方法を提案した。^{[ 12 ]}

人々が試みてきた多くの単純化されたアプローチの問題点は、宇宙定数を（仮定に応じて）10～1000桁も大きく「予測」してしまうため、宇宙の加速が観測されているよりもはるかに速いことを示唆してしまうことである。^{[ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]}

準安定な真空領域が多数存在することに異論を唱える者はほとんどいない。しかし、人為的景観の存在、意味、そして科学的意義については、依然として議論の的となっている。

弦のランドスケープの概念は、弱いスケールの超対称性の概念やリトル階層問題に適用できる。低エネルギー有効場理論としてMSSM（最小超対称標準模型）を含む弦真空の場合、超対称性破れ場のすべての値はランドスケープ上で等しく出現すると予想される。このことから、ダグラス^{[ 16 ]}らは、超対称性破れスケールがランドスケープ上でべき乗則に従って分布すると提唱した。${\displaystyle P_{prior}\sim m_{soft}^{2n_{F}+n_{D}-1}}$どこ${\displaystyle n_{F}}$は F 破壊場の数 (複素数として分布) であり、${\displaystyle n_{D}}$は D を破る場の数 (実数として分布) です。次に、導出された弱いスケールが我々の測定値の数倍の範囲内にあるという Agrawal、Barr、Donoghue、Seckel (ABDS) 人間原理の要件^{[ 17 ]}を課すことができます (我々が知っている生命に必要な原子核が不安定にならないように (原子原理))。これらの効果を大きなソフト SUSY 破れ項への緩やかなべき乗則の引き寄せと組み合わせることで、ランドスケープから期待されるヒッグス粒子と超粒子の質量を計算できます。^{[ 18 ]} ヒッグス質量の確率分布は 125 GeV 付近でピークに達しますが、超粒子 (軽いヒッグシーノを除く) は現在の LHC 探索限界をはるかに超える傾向があります。このアプローチは、弦理論の自然さの適用例です。