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Investigando a Densidade de Reversão em Estruturas Cósmicas

Pesquisas mostram como a densidade de reversão ajuda a entender o universo.

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Insights sobre aInsights sobre aDensidade de Retornocruciais da estrutura cósmica.Novas descobertas revelam aspectos
Índice

Nos últimos anos, cientistas têm tentado entender melhor o universo estudando suas estruturas em grande escala, como os aglomerados de galáxias. Uma forma de fazer isso é analisando a densidade de retorno, que mede a quantidade média de matéria em uma área específica ao redor desses aglomerados. O raio de retorno é a distância do centro de um aglomerado onde a expansão do universo começa a ser perceptível. Entender como essa densidade muda ao longo do tempo pode dar pistas importantes sobre a estrutura e o conteúdo do universo.

Métodos de Definição de Limites

Existem duas abordagens principais para definir os limites das estruturas em grande escala no universo. A primeira abordagem considera critérios de superdensidade, onde o limite é definido em pontos onde a densidade média de matéria ultrapassa um certo valor. Isso se baseia em um modelo que assume formas esféricas para as estruturas. A segunda abordagem foca no movimento da matéria, especialmente como a matéria cai em aglomerados existentes. Recentemente, um novo limite chamado raio de splashback foi introduzido para definir áreas onde as estruturas ainda estão juntando matéria.

O raio de retorno é uma combinação dessas duas ideias. Ele representa a distância onde um aglomerado para de se expandir e começa a cair de volta para o universo ao redor. Esse raio pode ser usado para avaliar a densidade de matéria em diferentes modelos cosmológicos.

A Densidade de Retorno como uma Sonda Cosmológica

A densidade encontrada dentro do raio de retorno (densidade de retorno) tem propriedades que a tornam uma ferramenta valiosa para cosmologistas. Para um determinado ponto no tempo, essa densidade pode variar, mas permanece em grande parte inalterada pelo tamanho da estrutura observada. Ela pode fornecer informações sobre a densidade de matéria do universo e como ela evolui ao longo do tempo.

No entanto, a suposição de que as estruturas são esféricas pode complicar essa medição, já que as estruturas reais frequentemente aparecem de forma irregular. Apesar disso, os cientistas descobriram que medições razoáveis da densidade de retorno podem ainda ser feitas usando simulações avançadas que representam o comportamento da Matéria Escura no universo.

Explorando o Desvio

Pesquisadores notaram uma leve diferença entre os valores previstos de densidade de retorno e os que foram medidos nas simulações. Essa diferença, ou desvio, levanta questões sobre se ela muda ao longo do tempo e se varia entre diferentes modelos cosmológicos. O objetivo é determinar se esse desvio pode ser compreendido e corrigido.

Usando simulações que incorporam vários parâmetros cosmológicos, os pesquisadores analisaram como a densidade de retorno muda ao longo do tempo. Eles examinaram instantâneas das simulações em diferentes momentos e avaliaram a velocidade radial das partículas de matéria escura para determinar o raio e a densidade de retorno.

Os estudos encontraram um desvio que muda ligeiramente ao longo do tempo. Esse desvio parece estar fortemente relacionado a quão simétrica é a distribuição de matéria escura ao redor do aglomerado. Os pesquisadores usaram um método para quantificar quão semelhante ou diferente essa distribuição é de uma esfera perfeita. Eles estabeleceram que, ao focar em estruturas com distribuição quase esférica, o desvio poderia ser efetivamente eliminado.

Simulações Cosmológicas e Análise de Dados

Para conduzir sua análise, os pesquisadores usaram várias simulações cosmológicas com diferentes parâmetros. Essas simulações ajudam os cientistas a entender como a matéria se comporta durante a evolução do universo. Ao examinar grandes amostras de halos de matéria escura, eles puderam analisar a densidade de retorno em uma variedade de condições.

As simulações de diferentes projetos, embora variando em detalhes, geralmente seguiram os mesmos princípios de comportamento e dinâmica da matéria. Eles consideraram halos de diferentes tamanhos e massas, focando nos maiores halos para analisar como a densidade de retorno mudava ao longo de diferentes períodos.

Descobertas e Implicações

Uma grande descoberta dessas simulações é que a densidade de retorno pode estar correlacionada com a massa dos halos e suas distâncias radiais dos centros nas simulações. Os pesquisadores descobriram que, à medida que as estruturas se tornavam menos esféricas, o desvio da densidade esperada também aumentava. Havia uma tendência clara indicando que, quando a estrutura ao redor era mais esférica, a densidade medida correspondia mais de perto às previsões.

Com critérios de seleção mais claros, os pesquisadores puderam filtrar halos que não se encaixavam nos critérios de serem quase Esféricos, eliminando assim o desvio e permitindo que as medições de densidade se alinhassem com precisão às previsões do modelo de colapso esférico.

Isso implica que, quando os pesquisadores usam amostras bem selecionadas, a densidade de retorno pode, de fato, atuar como uma sonda cosmológica confiável. Ela pode informar os cientistas sobre o conteúdo de matéria no universo e ajudar a diferenciar entre vários modelos cosmológicos.

Conclusão

O estudo da densidade de retorno e sua evolução fornece insights valiosos sobre a estrutura e a dinâmica do universo. Ao empregar simulações avançadas e focar em como a densidade muda ao longo do tempo, os pesquisadores estão descobrindo informações críticas sobre como as estruturas em grande escala se formam e evoluem.

À medida que os pesquisadores continuam a refinar seus métodos, a densidade de retorno provavelmente se tornará uma ferramenta importante para entender o passado do universo e seu potencial futuro. Ao superar os desafios impostos pelos desvios e desvios da simetria esférica, os cientistas podem interpretar melhor as implicações de suas descobertas e aplicá-las a questões cosmológicas mais amplas.

Fonte original

Título: Turnaround density evolution encodes cosmology in simulations

Resumo: The mean matter density within the turnaround radius, which is the boundary that separates a nonexpanding structure from the Hubble flow, was recently proposed as a novel cosmological probe. According to the spherical collapse model, the evolution with cosmic time of this turnaround density, $\rm \rho_{ta}(z)$, can be used to determine both $\rm \Omega_m$ and $\Omega_\Lambda$, independently of any other currently used probe. The properties of $\rm \rho_{ta}$ predicted by the spherical collapse model were also shown to persist in the presence of full three-dimensional effects in $\rm \Lambda$CDM N-body cosmological simulations when considering galaxy clusters at the present time, $z=0$. However, a small offset was discovered between the spherical-collapse prediction of the value of $\rho_{ta}$ at $z=0$ and its value measured in simulations. In this letter, we explore whether this offset evolves with cosmic time; whether it differs in different cosmologies; whether its origin can be confidently identified; and whether it can be corrected. We found that the offset does evolve slightly with redshift, and that it correlates strongly with the deviation from spherical symmetry of the dark matter halo distribution inside and outside of the turnaround radius. We used an appropriate metric to quantify deviations in the environment of a structure from spherical symmetry. We found that using this metric, we can construct a sphericity-selected sample of halos for which the offset of $\rho_{ta}$ from the spherical collapse prediction is zero, independently of redshift and cosmology. We found that a sphericity-selected halo sample allows us to recover the simulated cosmology, and we conclude that the turnaround density evolution indeed encodes the cosmology in N-body simulations.

Autores: Giorgos Korkidis, Vasiliki Pavlidou, Konstantinos Tassis

Última atualização: 2023-04-27 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2304.14434

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.14434

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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