在此篇論文中，我們提出了一個有系統有來由的新暗能量參數化方式，並使用這新的參數化方式去分析現有的192顆 Ia 型超新星爆炸數據，來得到在不同的信心水準下我們新參數化方式中參數的中心值以及誤差範圍。我們也同樣地使用這新的參數化方式去分析192顆虛擬超新星爆炸數據：我們使用常數w模型去製造192顆虛擬超新星爆炸數據，然後使用我們的新參數化方式去分析它們，得到參數的中心值以及誤差範圍。由上述分析所得到的結果我們發現，當常數w模型的w值間隔為0.2時，使用我們的新參數化方式去分析192顆虛擬超新星爆炸數據，在1-sigma信心水準下，常數w模型可以被完全區分。同樣地我們也使用這新的參數化方式去分析未來SNAP預計觀測的超新星爆炸數據：我們使用常數w模型去製造2366顆虛擬超新星爆炸數據，然後使用我們的新參數化方式去分析它們，得到參數的中心值以及誤差範圍。由上述分析所得到的結果我們發現，當常數w模型的w值間隔為0.05時，使用我們的新參數化方式去分析2366顆虛擬超新星爆炸數據，在2-sigma信心水準下，常數w模型可以被完全區分；當常數w模型的w值間隔為0.1時，在5-sigma信心水準下，常數w模型可以被完全區分。

We propose a new parametrization on dark energy, which is particularly reasonable and controllable. We invoke this parametrization to analyze the current supernova
(SN) data and obtain the constraints in the parameter space at different confidence levels. We also invoke this parametrization to analyze the future observational re-
sults expected by SNAP. We use the constant-w models to generate 2366 simulated SN data, use our new parametrization to analyze them, and then obtain the contours in the parameter space as the representations of those models. When the contours are disjoint, those constant-w are distinguishable. We show that when the interval between the two constant-w models is 0.05, the constant-w models can be distinguished completely by the simulated 2366-SN data with our new parametrization at
the 2-sigma confidence level. When the interval becomes 0.1, the constant-w models can be distinguished at the 5-sigma confidence level.

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