Das Universum messen: Einblicke von DESI
Diese Studie analysiert baryonische akustische Oszillationen mit Daten vom Dark Energy Spectroscopic Instrument.
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Inhaltsverzeichnis
Die Untersuchung der Struktur und Expansion des Universums ist ein bedeutendes Forschungsfeld in der modernen Astrophysik. Ein wichtiges Instrument in dieser Forschung ist die Messung der Baryonischen Akustischen Oszillation (BAO). BAOs sind regelmässige, periodische Schwankungen in der Dichte der sichtbaren Materie im Universum. Sie liefern entscheidende Informationen über die Expansionsgeschichte des Universums, was uns hilft, seine Zusammensetzung und die Kräfte, die es formen, zu verstehen.
In diesem Artikel werden wir die Messung der BAOs aus dem Lyman-Alpha-Wald von hochrotverschobenen Quasaren mithilfe von Daten des Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) diskutieren. Diese Arbeit vereint die Bemühungen vieler Forscher und Institutionen, um eine riesige Menge an astronomischen Daten zu analysieren.
Das Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI)
DESI ist eine gross angelegte astronomische Untersuchung, die darauf abzielt, die Rotverschiebungen von Millionen von Himmelsobjekten zu messen. Das Projekt begann im Mai 2021 und ist darauf ausgelegt, über einen Zeitraum von fünf Jahren Daten zu sammeln. Am Ende des Projekts plant DESI, Informationen von 40 Millionen Galaxien und Quasaren über ein grosses Gebiet des Himmels zu sammeln.
Eines der Hauptziele von DESI ist es, BAOs über einen breiten Bereich von Rotverschiebungen präzise zu messen. Damit können Forscher bessere Vorhersagen über das Verhalten der Dunklen Energie und die grossflächige Struktur des Universums machen.
Der Datensatz
Die Analyse, die in diesem Artikel präsentiert wird, basiert auf dem ersten Jahr der von DESI gesammelten Daten. Dieser Datensatz umfasst etwa 13 Millionen Galaxien, 1,5 Millionen Quasare und 4 Millionen Sterne. Die im Datensatz enthaltenen Quasare sind entscheidend für die Untersuchung des Lyman-Alpha-Waldes, der das Absorptionsmuster ist, das in den Quasar-Spektren aufgrund von intervenierendem Wasserstoffgas zu sehen ist.
Der Lyman-Alpha-Wald besteht aus vielen Absorptionsmerkmalen, die durch neutrales Wasserstoff verursacht werden, das den Raum zwischen uns und entfernten Quasaren füllt. Das Verständnis der Dichte und Verteilung dieser Merkmale ist entscheidend für die Messung der BAOs.
Methodologie
Datensammlung
Die Daten wurden mit dem Mayall 4-Meter-Teleskop am Kitt Peak National Observatory in Arizona gesammelt. Ein neues Multifaser-Spektrograf wird verwendet, um das Licht von Tausenden von Objekten gleichzeitig einzufangen. Dieses Instrument hat ein breites Sichtfeld und ist in der Lage, Licht in seine Komponentenfarben zu zerlegen, was eine detaillierte Analyse der spektralen Merkmale ermöglicht.
Spektralanalyse
Um die Quasar-Spektren zu analysieren, verwendete das Forschungsteam ausgeklügelte Algorithmen, um den mittleren übertragenen Fluss aus den beobachteten Spektren zu extrahieren. Der übertragene Fluss wird als das Verhältnis des beobachteten Flusses zum erwarteten Fluss von einem Quasar definiert, der nicht von intervenierender Absorption betroffen ist.
Messung von Korrelationen
Die Forscher massen die Korrelationen zwischen den Schwankungen im Lyman-Alpha-Wald und den Positionen der Quasare. Durch die Analyse dieser Korrelationen konnten sie Informationen über BAOs ableiten. Die Methodologie beinhaltete strenge Tests mit synthetischen Daten, um die Robustheit der Ergebnisse sicherzustellen.
Blindierungsstrategie
Um Verzerrungen in der Analyse zu eliminieren, wurde eine Blindierungsstrategie angewendet. Das bedeutet, dass die Forscher ihre Methoden mit synthetischen Daten entwickelten und testeten, ohne die tatsächlichen Messungen zu kennen. Sie haben die Ergebnisse erst nach Bestehen einer Reihe von Validierungstests aufgedeckt.
Ergebnisse
BAO-Messungen
Die Analyse ergab präzise Messungen des BAO-Skala entlang und quer zur Sichtlinie. Die Forscher fanden heraus, dass die BAO-Skala bei einer bestimmten Rotverschiebung verwendet werden kann, um die Expansionsrate und die Entfernung im Universum zu messen.
Geschichte der kosmischen Expansion
Die Ergebnisse tragen zu unserem Verständnis der kosmischen Expansionsgeschichte bei. Durch den Vergleich dieser Messungen mit früheren Daten und Modellen konnten die Forscher ihre Schätzungen zur Expansion des Universums und den Energiedichteparametern, die sie steuern, verfeinern.
Fazit
Die Arbeit mit dem DESI-Datensatz markiert einen wichtigen Fortschritt im Bereich der Kosmologie. Die Messungen der BAOs bieten kritische Einblicke in die Natur des Universums und helfen den Forschern, das komplexe Zusammenspiel der Kräfte zu verstehen, die im gesamten kosmischen Verlauf wirken. Da weitere Daten gesammelt werden, erwarten wir, ein noch klareres Bild von der Trajektorie des Universums und der zugrunde liegenden Physik, die es steuert, zu gewinnen. Indem wir unser Verständnis von BAOs und anderen kosmologischen Phänomenen weiter verbessern, können wir die grundlegenden Gesetze der Natur und unseren Platz im Kosmos besser begreifen.
Titel: DESI 2024 IV: Baryon Acoustic Oscillations from the Lyman Alpha Forest
Zusammenfassung: We present the measurement of Baryon Acoustic Oscillations (BAO) from the Lyman-$\alpha$ (Ly$\alpha$) forest of high-redshift quasars with the first-year dataset of the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI). Our analysis uses over $420\,000$ Ly$\alpha$ forest spectra and their correlation with the spatial distribution of more than $700\,000$ quasars. An essential facet of this work is the development of a new analysis methodology on a blinded dataset. We conducted rigorous tests using synthetic data to ensure the reliability of our methodology and findings before unblinding. Additionally, we conducted multiple data splits to assess the consistency of the results and scrutinized various analysis approaches to confirm their robustness. For a given value of the sound horizon ($r_d$), we measure the expansion at $z_{\rm eff}=2.33$ with 2\% precision, $H(z_{\rm eff}) = (239.2 \pm 4.8) (147.09~{\rm Mpc} /r_d)$ km/s/Mpc. Similarly, we present a 2.4\% measurement of the transverse comoving distance to the same redshift, $D_M(z_{\rm eff}) = (5.84 \pm 0.14) (r_d/147.09~{\rm Mpc})$ Gpc. Together with other DESI BAO measurements at lower redshifts, these results are used in a companion paper to constrain cosmological parameters.
Autoren: DESI Collaboration, A. G. Adame, J. Aguilar, S. Ahlen, S. Alam, D. M. Alexander, M. Alvarez, O. Alves, A. Anand, U. Andrade, E. Armengaud, S. Avila, A. Aviles, H. Awan, S. Bailey, C. Baltay, A. Bault, J. Bautista, J. Behera, S. BenZvi, F. Beutler, D. Bianchi, C. Blake, R. Blum, S. Brieden, A. Brodzeller, D. Brooks, E. Buckley-Geer, E. Burtin, R. Calderon, R. Canning, A. Carnero Rosell, R. Cereskaite, J. L. Cervantes-Cota, S. Chabanier, E. Chaussidon, J. Chaves-Montero, S. Chen, X. Chen, T. Claybaugh, S. Cole, A. Cuceu, T. M. Davis, K. Dawson, R. de la Cruz, A. de la Macorra, A. de Mattia, N. Deiosso, A. Dey, B. Dey, J. Ding, Z. Ding, P. Doel, J. Edelstein, S. Eftekharzadeh, D. J. Eisenstein, A. Elliott, P. Fagrelius, K. Fanning, S. Ferraro, J. Ereza, N. Findlay, B. Flaugher, A. Font-Ribera, D. Forero-Sánchez, J. E. Forero-Romero, C. Garcia-Quintero, E. Gaztañaga, H. Gil-Marín, S. Gontcho A Gontcho, A. X. Gonzalez-Morales, V. Gonzalez-Perez, C. Gordon, D. Green, D. Gruen, R. Gsponer, G. Gutierrez, J. Guy, B. Hadzhiyska, C. Hahn, M. M. S Hanif, H. K. Herrera-Alcantar, K. Honscheid, C. Howlett, D. Huterer, V. Iršič, M. Ishak, S. Juneau, N. G. Karaçayli, R. Kehoe, S. Kent, D. Kirkby, A. Kremin, A. Krolewski, Y. Lai, T. -W. Lan, M. Landriau, D. Lang, J. Lasker, J. M. Le Goff, L. Le Guillou, A. Leauthaud, M. E. Levi, T. S. Li, E. Linder, K. Lodha, C. Magneville, M. Manera, D. Margala, P. Martini, M. Maus, P. McDonald, L. Medina-Varela, A. Meisner, J. Mena-Fernández, R. Miquel, J. Moon, S. Moore, J. Moustakas, E. Mueller, A. Muñoz-Gutiérrez, A. D. Myers, S. Nadathur, L. Napolitano, R. Neveux, J. A. Newman, N. M. Nguyen, J. Nie, G. Niz, H. E. Noriega, N. Padmanabhan, E. Paillas, N. Palanque-Delabrouille, J. Pan, S. Penmetsa, W. J. Percival, M. M. Pieri, M. Pinon, C. Poppett, A. Porredon, F. Prada, A. Pérez-Fernández, I. Pérez-Ràfols, D. Rabinowitz, A. Raichoor, C. Ramírez-Pérez, S. Ramirez-Solano, M. Rashkovetskyi, C. Ravoux, M. Rezaie, J. Rich, A. Rocher, C. Rockosi, N. A. Roe, A. Rosado-Marin, A. J. Ross, G. Rossi, R. Ruggeri, V. Ruhlmann-Kleider, L. Samushia, E. Sanchez, C. Saulder, E. F. Schlafly, D. Schlegel, M. Schubnell, H. Seo, R. Sharples, J. Silber, F. Sinigaglia, A. Slosar, A. Smith, D. Sprayberry, T. Tan, G. Tarlé, S. Trusov, R. Vaisakh, D. Valcin, F. Valdes, M. Vargas-Magaña, L. Verde, M. Walther, B. Wang, M. S. Wang, B. A. Weaver, N. Weaverdyck, R. H. Wechsler, D. H. Weinberg, M. White, J. Yu, Y. Yu, S. Yuan, C. Yèche, E. A. Zaborowski, P. Zarrouk, H. Zhang, C. Zhao, R. Zhao, R. Zhou, H. Zou
Letzte Aktualisierung: 2024-09-27 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2404.03001
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.03001
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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Referenz Links
- https://github.com/igmhub/picca
- https://github.com/igmhub/picca/tree/v9.0.0
- https://github.com/esheldon/fitsio
- https://github.com/andreicuceu/vega
- https://github.com/andreicuceu/vega/tree/v1.0.0
- https://www.desi.lbl.gov/collaborating-institutions
- https://github.com/desihub/desisim
- https://github.com/desihub/desisim/tree/0.38.0
- https://github.com/desihub/fastspecfit
- https://github.com/desihub/fastspecfit/tree/2.4.2
- https://data.desi.lbl.gov/doc/releases/
- https://zenodo.org