Иллюстрация основной идеи и результатов Wang et al. 1 кредит
Ученые Национальной астрономической обсерватории Китайской академии наук (NAOC) и их международные сотрудники недавно разработали новый метод эффективного извлечения информации из обзоров галактик. Результаты их исследований опубликованы в журнале Communications Physics.
Масштабные исследования красного смещения галактик являются мощными инструментами для исследования Вселенной в эпоху точной космологии. Наблюдая большое количество спектров далеких галактик, астрономы могут создавать поля плотности галактик в разные эпохи существования Вселенной. Эти поля плотности несут важную информацию о кластеризации галактик, которая количественно определяется двухточечными и N-точечными (N>2) корреляционными функциями.
«Информационное содержание N-точечных функций в значительной степени дополняет содержание двухточечных функций», — сказал Чжао Гунбо, один из ведущих авторов исследования и исследователь NAOC. «Функции N-точки играют важную роль в изучении природы темной энергии, темной материи и гравитации».
Однако на практике использовать N-точечные функции сложно из-за различных сложностей, в том числе измерения и моделирования этих величин.
Проработав несколько лет над этой сложной задачей, Чжао и его сотрудники разработали новый метод извлечения информации в N-точечных функциях из двухточечных функций.
Этот новый метод, основанный на технологии, называемой реконструкцией плотности, позволяет извлекать первичную информацию в трехточечных и четырехточечных функциях путем совместного анализа двухточечных функций, измеренных до и после восстановленные поля плотности соответственно.
«Это открывает новое окно для эффективного использования информации высокого порядка в исследованиях галактик, и это важно для космологических последствий для будущих исследований галактик, включая спектроскопический инструмент темной энергии (DESI), спектрограф первичного фокуса (PFS) и Китайскую космическую станцию. Телескоп (CSST)», — сказал Чжао.
Информация от: Китайской академией наук
