We bring together two popular formalisms which generically parameterise deviations from General Relativity on astrophysical and cosmological scales, namely the parameterised post-Newtonian (PPN) formalism and the effective field theory (EFT) of dark energy and modified gravity. These separate formalisms are successfully applied to independently perform tests of gravity in their respective regimes of applicability on vastly different length scales. Nonlinear screening mechanisms indeed make it imperative to probe General Relativity across a wide range of scales. For a comprehensive interpretation of the complementary measurements it is important to connect them to effectively constrain the vast gravitational model space. We establish such a connection within the framework of Horndeski scalar-tensor theories restricted to a luminal propagation speed of gravitational waves. This is possible via the reconstruction of the family of linearly degenerate covariant Horndeski actions from the set of EFT functions and the subsequent derivation of the PPN parameters from the reconstructed theory. We outline the required conditions which ensure a reconstructed Horndeski model possesses a screening mechanism that enables significant modifications on cosmological scales while respecting stringent astrophysical bounds. Employing a scaling method, we then perform the general post-Newtonian expansion of the reconstructed models to derive their PPN parameters $\gamma$ and $\beta$ in their screened regimes.

中文翻译：

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通过筛选重建的 Horndeski 理论，暗能量有效场论的参数化后牛顿形式主义

我们汇集了两种流行的形式主义，它们在天体物理学和宇宙学尺度上对广义相对论的偏差进行了一般参数化，即参数化后牛顿 (PPN) 形式主义和暗能量和修正引力的有效场论 (EFT)。这些单独的形式主义成功地应用于在其各自的适用范围内在截然不同的长度尺度上独立执行重力测试。非线性筛选机制确实使得在广泛的范围内探索广义相对论势在必行。对于互补测量的综合解释，重要的是将它们连接起来以有效地约束巨大的引力模型空间。我们在受限制于引力波的腔内传播速度的 Horndeski 标量张量理论的框架内建立了这种联系。这可以通过从 EFT 函数集重建线性退化协变 Horndeski 动作族以及随后从重建理论推导 PPN 参数来实现。我们概述了确保重建的 Horndeski 模型具有筛选机制所需的条件，该机制能够在遵守严格的天体物理界限的同时对宇宙学尺度进行重大修改。采用缩放方法，然后我们对重建模型执行一般的后牛顿扩展，以在其筛选方案中导出它们的 PPN 参数 $\gamma$ 和 $\beta$。这可以通过从 EFT 函数集重建线性退化协变 Horndeski 动作族以及随后从重建理论推导 PPN 参数来实现。我们概述了确保重建的 Horndeski 模型具有筛选机制所需的条件，该机制能够在遵守严格的天体物理界限的同时对宇宙学尺度进行重大修改。采用缩放方法，然后我们对重建模型执行一般的后牛顿扩展，以在其筛选方案中导出它们的 PPN 参数 $\gamma$ 和 $\beta$。这可以通过从 EFT 函数集重建线性退化协变 Horndeski 动作族以及随后从重建理论推导 PPN 参数来实现。我们概述了确保重建的 Horndeski 模型具有筛选机制所需的条件，该机制能够在遵守严格的天体物理界限的同时对宇宙学尺度进行重大修改。采用缩放方法，然后我们对重建模型执行一般的后牛顿扩展，以在其筛选方案中导出它们的 PPN 参数 $\gamma$ 和 $\beta$。我们概述了确保重建的 Horndeski 模型具有筛选机制所需的条件，该机制能够在遵守严格的天体物理界限的同时对宇宙学尺度进行重大修改。采用缩放方法，然后我们对重建模型执行一般的后牛顿扩展，以在其筛选方案中导出它们的 PPN 参数 $\gamma$ 和 $\beta$。我们概述了确保重建的 Horndeski 模型具有筛选机制所需的条件，该机制能够在遵守严格的天体物理界限的同时对宇宙学尺度进行重大修改。采用缩放方法，然后我们对重建模型执行一般的后牛顿扩展，以在其筛选方案中导出它们的 PPN 参数 $\gamma$ 和 $\beta$。