Symulacja kosmicznej sieci

Pomysł, że gwiazdy gromadzą się razem we wszechświatach wyspowych, jest stosunkowo nowy w astronomii. Dopiero w latach 20. i 30. astronomowie zgodzili się między sobą, że galaktyki muszą być oddzielone ogromnymi odległościami.

Ale dopiero w ciągu ostatnich 10 lat astronomowie odkryli, że same galaktyki formują się w znacznie większą strukturę. 100 miliardów galaktyk, o których wiemy, jest utkanych w delikatny, przypominający pajęczynę układ składający się z gęstych, zwartych gromad, wydłużonych włókien i ścian przypominających arkusze, pośród dużych, prawie pustych obszarów.

Ta struktura stała się znana jako Kosmiczna Sieć, a jednym z największych wyzwań współczesnej kosmologii jest jej dokładne modelowanie i symulowanie.

Okazuje się to trudne.

Jedną z ważnych cech Kosmicznej Sieci jest to, że jej struktury rozciągają się na wiele rzędów wielkości. A ponieważ największe struktury, takie jak elementy przypominające ściany, powstają z mniejszych, takich jak włókna i skupiska, ważne jest, aby każdy model mógł poradzić sobie z zależnościami między nimi we wszystkich tych skalach.

Łatwiej powiedzieć niż zrobić. Jednym ze sposobów na wyobrażenie sobie problemu jest myślenie o oddaleniu się od określonej gromady galaktyk, aby pokazać większe struktury, raczej w stylu słynnego filmu Powers of Ten z lat 70. XX wieku.

Ponieważ struktury w małej skali stają się zbyt małe, aby można je było rozwiązać, większość modeli komputerowych stosuje pewien rodzaj statystycznego procesu wygładzania, aby ułatwić obliczenia w dużej skali.

Ale po ponownym powiększeniu nie ma sposobu na odzyskanie informacji utraconych w procesie wygładzania, poza ponownym odbudowaniem obrazu z oryginalnych danych.

W porządku, jeśli chcesz tylko trójwymiarowego modelu wszechświata. Ale jest to problem, jeśli chcesz zasymulować, w jaki sposób struktury o dużej skali tworzą się z mniejszych struktur i jak z kolei kształt dużych struktur wpływa na sposób, w jaki ewoluują mniejsze struktury.

Tego rodzaju procesu sprzężenia zwrotnego nie da się zamodelować, gdy proces wygładzania między różnymi skalami zasadniczo niszczy wszelkie znaczące powiązania między nimi.

Wpisz Rien van de Weygaert i Willem Schaap z Uniwersytetu w Groningen w Holandii. Ci faceci opracowali sposób modelowania struktur w wielu skalach bez nienaturalnego wygładzania, którego używają inne podejścia.

Ich sztuczka polega na myśleniu o galaktykach jako o punktach w przestrzeni 3D i wypełnianiu przestrzeni między nimi czworościanami. Te czworościany muszą być skonstruowane w taki sposób, że gdyby kula była napompowana wewnątrz każdej z nich, aż dotknie boków, nie byłoby galaktyk wewnątrz każdej kuli.

Jest to znane jako teselacja Delauneya. Cechą szczególną teselacji Delauneya jest to, że wraz ze wzrostem skali istnieją zasady łączenia czworościanów w większe. Zasady te są szczególne, ponieważ są odwracalne, co oznacza, że ​​ważne cechy oryginalnej struktury można odtworzyć po ponownym powiększeniu.

To znacznie ułatwia symulację sprzężenia zwrotnego między strukturami w różnych skalach.

Nic więc dziwnego, że astronomowie są podekscytowani potencjałem tak zwanego estymatora pola teselacji Delaunaya (DTFE). Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, de Weygaert i kilku kolegów przedstawia obszerny zarys idei dotyczącej arXiv dzisiaj.

Powinno to oznaczać, że będziemy mieli znacznie lepszy model wielkoskalowej struktury wszechświata.

Powinno to również oznaczać, że możemy zaktualizować film Powers of Ten, który, co zrozumiałe, biorąc pod uwagę jego wiek, nie pokazuje żadnych szczegółów we wszechświecie poza naszą lokalną gromadą galaktyk.

Nr ref.: arxiv.org/abs/0912.3448 : Geometria i morfologia kosmicznej sieci: Analiza wzorców przestrzennych we Wszechświecie

ukryć