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# Física# Cosmología y astrofísica no galáctica

Conectando galaxias con los secretos del universo

Los investigadores estudian galaxias para descubrir los efectos de la materia oscura y la energía oscura.

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En el estudio de las galaxias, los investigadores analizan cómo están conectadas las galaxias con las estructuras más grandes a su alrededor, como la Materia Oscura y la Energía Oscura. Esta conexión nos ayuda a entender mejor el universo. La materia oscura y la energía oscura componen la mayor parte del universo, y podemos estudiar sus efectos a través de diferentes métodos, incluyendo encuestas de galaxias.

¿Qué Son la Materia Oscura y la Energía Oscura?

La materia oscura es un tipo de materia que no emite luz, por lo que es invisible. Representa alrededor del 27% del universo. Los científicos saben que está ahí por sus efectos gravitacionales sobre la materia visible, como las galaxias. La energía oscura, por otro lado, se cree que es responsable de la expansión del universo. Esto representa alrededor del 68% del contenido energético del universo. El resto está compuesto de materia normal, que incluye todo lo que podemos ver.

Encuestas de Galaxias

Las encuestas de galaxias son herramientas súper importantes para los astrónomos. Implican tomar mediciones detalladas de un gran número de galaxias. Estas encuestas permiten a los científicos mapear la distribución de las galaxias y estudiar sus propiedades. Hay varios tipos de encuestas de galaxias, incluyendo encuestas espectroscópicas que analizan la luz de las galaxias para obtener información sobre sus distancias y composiciones.

¿Qué es la Oscilación Acústica de Baryones (BAO)?

BAO se refiere a fluctuaciones regulares y periódicas en la densidad de la materia baryónica visible (materia normal) del universo. Es una característica significativa en la radiación cósmica de fondo de microondas, que es el resplandor que quedó del Big Bang. Estudiar estas oscilaciones ayuda a los investigadores a determinar la historia de expansión del universo.

¿Qué es la Distorsión en el Espacio de Corrimiento al Rojo (RSD)?

La distorsión en el espacio de corrimiento al rojo ocurre cuando observamos la luz de galaxias distantes que ha sido afectada por su movimiento. A medida que las galaxias se alejan de nosotros, su luz se estira, lo que la desplaza hacia el extremo rojo del espectro. Cuando analizamos la distribución de galaxias, este efecto puede crear un agrupamiento aparente que nos ayuda a entender el crecimiento de las estructuras en el universo.

La Importancia de Medir Parámetros Cósmicos

Al estudiar BAO y RSD, los científicos pueden obtener mediciones precisas de parámetros cósmicos importantes, como la tasa de expansión del universo, la cantidad de materia que contiene y la influencia de la energía oscura. Las encuestas de galaxias recientes han hecho posible medir estos parámetros con gran precisión.

El Instrumento Espectroscópico de Energía Oscura (DESI)

DESI es un proyecto de encuesta importante que busca medir los efectos de la energía oscura observando galaxias en una gran área del cielo. El proyecto utiliza un telescopio especializado que puede observar miles de espectros al mismo tiempo. Esta capacidad permite a los investigadores recopilar una gran cantidad de datos en un tiempo relativamente corto.

Observaciones y Recolección de Datos

DESI comenzó su campaña de observación ejecutando una serie de observaciones de prueba para asegurar que todos los sistemas estuvieran funcionando correctamente. Las primeras etapas de la encuesta involucraron chequeos detallados y la recolección inicial de datos de varios tipos de galaxias.

Encuesta del Uno por Ciento

La Encuesta del Uno por Ciento es un aspecto específico del proyecto DESI, enfocándose en una pequeña sección del cielo y recolectando datos sobre diferentes tipos de galaxias, incluyendo galaxias rojas luminosas, galaxias de líneas de emisión y cuásares. Esta encuesta tiene como objetivo recopilar suficiente información para analizar las propiedades de agrupamiento de estas galaxias.

Entendiendo el Agrupamiento de Galaxias

El agrupamiento de galaxias se refiere a la tendencia de las galaxias a agruparse debido a la atracción gravitacional. Al estudiar estos grupos, podemos obtener información sobre la distribución subyacente de materia oscura y la evolución del universo.

Correspondencia de Abundancia de Subhalos (SHAM)

SHAM es un método utilizado por los investigadores para relacionar galaxias con sus halos de materia oscura. Esta técnica asigna galaxias a halos basado en propiedades observadas, modelando efectivamente la forma en que las galaxias ocupan el espacio. Al emplear SHAM, los científicos pueden crear galaxias simuladas que coinciden con los patrones de agrupamiento observados.

La Relación Entre Galaxias y Halos

Entender cómo las galaxias se relacionan con los halos de materia oscura es crucial para modelar la formación y evolución de las galaxias. Los investigadores usan observaciones para establecer una relación funcional que describe cómo se distribuyen las galaxias dentro de sus halos.

Análisis Estadístico en Estudios de Galaxias

Los métodos estadísticos juegan un papel vital en el análisis de datos de galaxias. Los investigadores utilizan técnicas para minimizar el ruido y tener en cuenta las incertidumbres en las mediciones, asegurando que sus hallazgos sean sólidos y confiables.

El Rol de las Simulaciones N-cuerpos

Las simulaciones N-cuerpos ayudan a los científicos a entender el comportamiento de la materia oscura y la formación de estructuras a gran escala en el universo. Estas simulaciones implican realizar cálculos complejos en supercomputadoras para modelar la evolución de galaxias y halos a lo largo del tiempo.

La Importancia de Entender los Sesgos

Al estudiar galaxias, los científicos también deben considerar los sesgos que pueden afectar sus mediciones. Por ejemplo, el método de selección de galaxias puede influir en los resultados. Identificar y corregir estos sesgos es esencial para sacar conclusiones precisas.

Analizando la Incertidumbre del Corrimiento al Rojo

Medir el corrimiento al rojo con precisión es esencial para entender qué tan lejos están las galaxias. Los investigadores analizan observaciones repetidas para estimar la incertidumbre en las mediciones de corrimiento al rojo, lo que puede afectar los análisis de agrupamiento.

Conclusión

Estudiar las conexiones entre las galaxias y las estructuras cósmicas a su alrededor proporciona valiosas perspectivas sobre la naturaleza del universo. Al utilizar técnicas avanzadas de observación y métodos estadísticos, los investigadores continúan expandiendo nuestro entendimiento de la materia oscura, la energía oscura y la formación de galaxias.

Fuente original

Título: The DESI One-Percent Survey: Exploring A Generalized SHAM for Multiple Tracers with the UNIT Simulation

Resumen: We perform SubHalo Abundance Matching (SHAM) studies on UNIT simulations with \{$\sigma, V_{\rm ceil}, v_{\rm smear}$\}-SHAM and \{$\sigma, V_{\rm ceil},f_{\rm sat}$\}-SHAM. They are designed to reproduce the clustering on 5--30$\,\hmpc$ of Luminous Red Galaxies (LRGs), Emission Line Galaxies (ELGs) and Quasi-Stellar Objects (QSOs) at $0.4

Autores: Jiaxi Yu, Cheng Zhao, Violeta Gonzalez-Perez, Chia-Hsun Chuang, Allyson Brodzeller, Arnaud de Mattia, Jean-Paul Kneib, Alex Krolewski, Antoine Rocher, Ashley Ross, Yunchong Wang, Sihan Yuan, Hanyu Zhang, Rongpu Zhou, Jessica Nicole Aguilar, Steven Ahlen, David Brooks, Kyle Dawson, Alex de la Macorra, Peter Doel, Kevin Fanning, Andreu Font-Ribera, Jaime Forero-Romero, Satya Gontcho A Gontcho, Klaus Honscheid, Robert Kehoe, Theodore Kisner, Anthony Kremin, Martin Landriau, Marc Manera, Paul Martini, Aaron Meisner, Ramon Miquel, John Moustakas, Jundan Nie, Will Percival, Claire Poppett, Anand Raichoor, Graziano Rossi, Hee-Jong Seo, Gregory Tarlé, Zhimin Zhou, Hu Zou

Última actualización: 2023-11-14 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2306.06313

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.06313

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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