宇宙膨胀正在加速膨胀,但没人知道这是为什么。为应对这一难题,暗能量巡天项目(DES)的研究人员想出了一种策略:将物质、星系和星系团的分布测量值整合在一起。然而,事实证明,要实现这个目标相当棘手。


现在,由美国能源部SLAC国家加速器实验室、斯坦福大学和亚利桑那大学的研究人员领导的团队提出了一种可能的解决方案。相关研究论文于4月6日刊发在《物理评论快报》上。他们借此得到了物质的平均密度及聚集倾向这两个关键参数的更精确估算结果,将进一步帮助物理学家探明暗物质和暗能量的本质。


探测暗物质的本质又往前迈了一步!两个关键参数更加精确

从左到右依次为:星系密度;物质密度;星系团密度。红色区域的密度高于平均水平,而蓝色区域的密度低于平均水平。


2013年,当DES刚开展测绘任务时,其目标是收集四种数据:特定类型的超新星(即爆炸恒星)与地球的距离、物质在宇宙中的分布、星系的分布以及星系团的分布。这些数据会告诉研究人员宇宙的演变信息。在理想情况下,科学家应该把这四类数据源放在一起进行比较,以提高估值的精确度。但这种方法忽视了一个问题:物质、星系和星系团的分布都是密切相关的。


论文第一作者、SLAC和斯坦福大学的研究生Chun-Hao To强调,如果研究人员不把这些关系考虑进去,最终结果中就会出现“重复计算”的成分。


为了避免在信息处理时出错,亚利桑那大学天体物理学家Elisabeth Krause和同事们开发了一种最新数据模型,该模型可以正确地解读物质、星系和星系团这三个数值分布的关联性。借助它,他们首次得以正确地整合所有数据集。


探测暗物质的本质又往前迈了一步!两个关键参数更加精确


据To解释,在DES分析中加入该模型有两大作用。首先,物质、星系和星系团的分布测量值往往会出现不同误差,而将三者结合则有助于识别这些误差,从而让分析结果更可靠。其次,这三种测量值对于物质平均密度及其块状性的敏感度不同,因而将三者结合有利于提高DES测量暗物质和暗能量时的精度。To、Krause和同事们将该方法应用到DES第一年的测绘数据中。To指出,其团队现在可以在分析结果中同时整合物质、星系和星系团,而添加超新星数据也将会相对简单。


To表示:“下一步,我们计划将模型应用到DES第三年的观测数据中,而这些数据覆盖的天空面积是之前的3倍。”然而,这并不像听起来那么简单。尽管基本思路一致,但研究人员必须进一步优化模型,才能使其与更高质量的数据相匹配。


文章来源: 《物理评论快报》

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