Небо › Астрономия1 мин чтения

«Джеймс Уэбб» построил 3D-карту темной материи на площади 0,54 квадратного градуса

Астрофизики реконструировали распределение скрытой массы до красного смещения z ≈ 2 по данным обсерватории «Джеймс Уэбб».

James Webb telescope maps dark matter in 3D across 0.54 square degrees
Фото: Naked Science

Специалисты из Лаборатории реактивного движения NASA, Калифорнийского технологического института и Университета Дьюка построили трехмерную карту распределения темной материи в области COSMOS-Web площадью 0,54 квадратного градуса, сообщает Naked Science naked-science.ruNaked Sciencenaked-science.ruОткрыть источник ↗. Наблюдения охватили структуры вплоть до красного смещения z ≈ 2, что соответствует эпохе около 10 миллиардов лет назад. Достигнутая глубина вдвое превышает показатели аналогичных трехмерных карт, которые ранее составляли по материалам космического телескопа «Хаббл» naked-science.ruNaked Sciencenaked-science.ruОткрыть источник ↗. Препринт работы опубликован на сервере arXiv.org.

Алгоритмическая реконструкция

Классические оптические наблюдения дают двумерные проекции, в которых объекты на разных расстояниях визуально накладываются друг на друга вдоль луча зрения. Для преодоления этого ограничения исследователи объединили данные космического телескопа «Джеймс Уэбб» с генеративными диффузионными моделями, обученными на космологических симуляциях naked-science.ruNaked Sciencenaked-science.ruОткрыть источник ↗. Разработанный вычислительный подход позволил разложить скрытую массу на 20 слоев по глубине и восстановить объемную структуру изучаемого сектора.

Архитектура космической паутины

Полученная модель отображает геометрию космической паутины в эпоху активного звездообразования, называемую «космическим полднем» naked-science.ruNaked Sciencenaked-science.ruОткрыть источник ↗. Примененный метод обеспечил разделение перекрывающихся в проекции структур и выявил массивные скопления темной материи, совпадающие с удаленными галактическими кластерами, которые отсутствовали на предыдущих картах. Как сообщили авторы проекта, алгоритм также учитывает неопределенности в определении пространственного положения и формы наблюдаемых объектов naked-science.ruNaked Sciencenaked-science.ruОткрыть источник ↗.

Источники · 1

Нашли ошибку?
  1. ↩
Добавить RealTech как предпочитаемый источник в Google

Читайте также

Далее

Следующая статья откроется сама

Ещё
Мы в соцсетях

Введите хотя бы две буквы — результаты появятся сразу

↑↓выбрать↵открытьescзакрыть