Эта реконструкция космической сети с использованием 37 662 галактик из Sloan Digital Sky Survey (SDSS) была произведена с помощью машины Монте-Карло Physarum, алгоритма, основанного на моделях роста слизистой плесени. Вверху: крупномасштабная визуализация возникающей структуры, идентифицируемой алгоритмом слизи. Эта сложная нитевидная сеть реконструируется с учетом только координат галактики SDSS, красных смещений и масс. Внизу: три отдельных области, показывающие лежащие в основе галактики SDSS слева и наложенное поле плотности филаментов справа.
Вычислительный подход, основанный на моделях роста ярко-желтой слизистой плесени, позволил команде астрономов и компьютерщиков в Калифорнийском университете в Санта-Крус проследить волокна космической паутины, соединяющей галактики по всей Вселенной.
На изображении реконструкция космической сети с использованием 37 662 галактик из Sloan Digital Sky Survey (SDSS), которая была произведена с помощью машины Монте-Карло Physarum, алгоритма, основанного на моделях роста слизистой плесени. Вверху: крупномасштабная визуализация возникающей структуры, идентифицируемой алгоритмом слизи. Эта сложная нитевидная сеть реконструируется с учетом только координат галактики SDSS, красных смещений и масс. Внизу: три отдельных области, показывающие лежащие в основе галактики SDSS слева и наложенное поле плотности филаментов справа.
Их результаты, опубликованные 10 марта в Astrophysical Journal Letters, дают первую убедительную связь между диффузным газом в пространстве между галактиками и крупномасштабной структурой космической сети, предсказанной космологической теорией.
Согласно преобладающей теории, поскольку вселенная развивалась после большого взрыва, материя стала распределяться в сети, похожей на сеть, из взаимосвязанных нитей, разделенных огромными пустотами. Светящиеся галактики, полные звезд и планет, образовались на пересечениях, в самых плотных областях нитей, где материя наиболее сконцентрирована. Нити диффузного газообразного водорода, проходящие между галактиками, в основном невидимы, хотя астрономам удалось разглядеть их части.
Кажется, что это не имеет ничего общего с слизистой плесенью, называемой Physarum polycephalum, обычно растущей на гниющих бревнах и опавших листьях на лесной подстилке и иногда образующей губчатые желтые массы на газонах. Но Physarum имеет удивительную способность создавать оптимальные распределительные сети и решать вычислительно сложные задачи пространственной организации.
Джо Бурчетт, астроном из Калифорнийского университета в Санта-Крус, искал способ визуализации космической сети в больших масштабах, но он скептически отнесся к тому, когда Оскар Элек, доктор наук в вычислительной информатике, предложил использовать Physarum.
Берчетт дал Элеку набор данных из 37 000 галактик из Sloan Digital Sky Survey (SDSS), и когда они применили к нему новый алгоритм, в результате получилось довольно убедительное представление космической сети.
«Это был своего рода момент Эврики, и я убедился, что модель слизистой формы была для нас способом продвижения вперед», – сказал Бурчетт.
Элек отметил, что «разработанная нами модель находится в нескольких слоях абстракции от ее первоначального вдохновения».
Конечно, сильное визуальное сходство результатов модели с ожидаемой структурой космической сети ничего не доказывает. Исследователи выполнили множество тестов, чтобы подтвердить модель, поскольку они продолжали улучшать ее.
До сих пор лучшие представления о космической паутине возникали из компьютерного моделирования эволюции структуры во вселенной, показывая распределение темной материи в больших масштабах, включая массивные гало темной материи, в которых образуются галактики, и нити, которые их соединяют. Темная материя невидима, но она составляет около 85 процентов вещества во Вселенной, и гравитация заставляет обычную материю следовать за распределением темной материи.
Команда Бурчетта использовала данные космологического моделирования Большого Планка, разработанного Джоэлем Примаком, заслуженным профессором физики в Калифорнийском университете в Санта-Крус и другими, для тестирования машины Монте-Карло Физарум. После извлечения каталога гало темной материи из моделирования, они запустили алгоритм, чтобы восстановить сеть нитей, соединяющих их. Когда они сравнили результаты алгоритма с исходным моделированием, они обнаружили тесную корреляцию. Модель слизи по существу копировала паутину нитей в моделировании темной материи, и исследователи смогли использовать моделирование для точной настройки параметров своей модели.
«Начиная с 450 000 ореолов темной материи, мы можем получить почти идеальное соответствие полям плотности в космологическом моделировании», – сказал Элек.
Берчетт также выполнил то, что он назвал «проверкой работоспособности», сравнив наблюдаемые свойства галактик SDSS с плотностями газа в межгалактической среде, предсказанными моделью слизи. Активность звездообразования в галактике должна коррелировать с плотностью ее галактического окружения, и Бурчетт с облегчением увидел ожидаемые корреляции.
Теперь у команды была предсказанная структура для космической сети, соединяющей 37 000 галактик SDSS, которую они могли проверить с помощью астрономических наблюдений. Для этого они использовали данные космического космического телескопа Хаббла. Межгалактический газ оставляет характерную поглотительную характеристику в спектре света, проходящего через него, и линии взгляда сотен далеких квазаров пронизывают объем пространства, занимаемого галактиками SDSS.
«Мы знали, где должны находиться нити космического полотна, благодаря плесени слизи, поэтому мы могли перейти к заархивированным спектрам Хаббла для квазаров, которые исследуют это пространство и ищут сигнатуры газа», – объяснил Бурчетт. «Везде, где мы видели нить накала в нашей модели, спектры Хаббла показывали сигнал газа, а сигнал становился сильнее к середине нити, где газ должен быть плотнее».
Однако в самых плотных регионах сигнал пропал. Это слишком соответствовало ожиданиям, сказал он, потому что нагревание газа в этих областях ионизирует водород, отщепляя электроны и устраняя сигнатуру поглощения.
«Впервые мы можем количественно определить плотность межгалактической среды от удаленных окраин волокон космической паутины до горячих, плотных внутренних областей скоплений галактик», – сказал Бурчетт. «Эти результаты не только подтверждают структуру космической сети, предсказанную космологическими моделями, они также дают нам возможность улучшить наше понимание эволюции галактики, соединяя ее с газовыми резервуарами, из которых образуются галактики».
Берчетт и Элек встретились через соавтора Ангуса Форбса, доцента вычислительной среды и директора лаборатории творческого кодирования UCSC в Школе инженерии Баскин. Берчетт и Форбс начали сотрудничать после встречи на вечере открытого микрофона для музыкантов в Санта-Крузе, сосредоточившись первоначально на приложении для визуализации данных, которое они опубликовали в прошлом году.
Соавтор Дж. Ксавье Прочаска, профессор астрономии и астрофизики в UCSC, который проделал новаторскую работу с использованием квазаров для исследования структуры межгалактической среды, сказал:
«Эта креативная техника и ее неожиданный успех подчеркивают ценность междисциплинарного сотрудничества, где совершенно разные перспективы и опыт используются для решения научных проблем».
Исследование: http://dx.doi.org/10.3847/2041-8213/ab700c
Триллионы микроорганизмов, обитающих в желудочно-кишечном тракте человека, - микробиом кишечника - оказывают мощное влияние на… Читать далее
В реальных числовых данных вероятность того, что первая цифра любого числа будет равна 1, составляет… Читать далее
Белки, витамины и минеральные вещества в мясе делают его наиболее подходящей пищей для оптимального физического… Читать далее
Группа исследователей из Китая впервые сообщила о рождении живой обезьяны, содержащей высокую долю клеток, полученных… Читать далее
При исследовании гранул из переработанного пластика, собранных в 13 странах, ученые обнаружили сотни токсичных химических… Читать далее
Паук-серебрянка, или водяной паук(лат. Argyroneta aquatica) - уникальный воздуходышащий паук, который практически всю жизнь живет… Читать далее