Картографирование космического сдвига для освещения темной энергии

На этом снимке Хаббла изображено скопление галактик, которое, кажется, улыбается. Два глаза — это эллиптические галактики, а дуги рта и лица — далекие галактики, гравитационно линзированные материей перед ними. Хотя на этом снимке видно сильное гравитационное линзирование, это явление существует и в более слабых, менее заметных масштабах. Автор: NASA, ESA, Michael Gladders (University of Chicago), Judy Schmidt

Гравитационное линзирование часто вызывает образы космического кривого зеркала: дублированные галактики, драматические дуги и искаженные формы. Но паутинная крупномасштабная структура во всей вселенной также изгибает свет более слабым, менее очевидным образом. Это явление, известное как космический сдвиг, может дать подсказки о роли темной энергии в формировании вселенной.

В недавнем исследовании, опубликованном в The Astrophysical Journal, исследователи из Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса (LLNL) разработали инновационный подход к картированию космического сдвига с использованием линейной алгебры, статистики и высокопроизводительных вычислений.

С помощью этой модели они преобразовали смоделированные данные сдвига из определенных точек в прогнозы сдвига по небу, эффективно заполняя пробелы в наблюдениях. Метод может обрабатывать наборы данных примерно в 1000 раз больше, чем предыдущие подходы.

Команда сосредоточилась на количественной оценке конвергенции — меры того, какая масса отвечает за линзирование в заданном месте.

«По сути, наши карты создают визуальное представление конвергенции в разных точках окна неба, в которое мы смотрим», — сказал ученый и автор LLNL Грег Саллаберри. «Если мы построим эти карты конвергенции в разных точках космического времени [на разных расстояниях от нас], мы сможем начать собирать воедино историю того, как структура развивалась во Вселенной, и раскрыть роль, которую играет темная энергия».

Однако создание этих карт становится все более сложным в вычислительном плане по мере роста объема данных. С появлением широкополосных обзоров следующего поколения, таких как обзоры обсерватории Веры К. Рубин, исследователям понадобится масштабируемый метод для обработки беспрецедентного потока данных.

Чтобы решить эту проблему, команда оптимизировала свою модель, сосредоточившись только на близлежащих точках данных. Каждое измерение конвергенции рассматривалось как находящееся под влиянием в первую очередь его ближайших соседей, а не как привязанное к каждому другому месту на небе.

«Вычислительная среда и программный стек, которые делают возможным масштабное внедрение нашей модели на высокопроизводительных вычислительных системах, создавались в течение десятилетия», — сказал ученый и автор LLNL Мин Прист. «Они включают в себя множество библиотек программного обеспечения общего назначения, разработанных в лаборатории для крупномасштабных задач».

В исследовании использовались упрощенные данные моделирования, которые могут не полностью отражать сложность реальных астрономических обзоров. Авторы стремятся сделать их более обобщаемыми в будущем.

«Конечная цель — получить метод и связанный с ним продукт, которые могут работать сразу после установки и генерировать карты сдвига в реалистичной среде», — сказал Саллаберри.

Больше информации: Gregory Sallaberry et al, A Scalable Gaussian Process Approach to Shear Mapping with MuyGPs, The Astrophysical Journal (2025). DOI: 10.3847/1538-4357/adb0b7

Источник: Lawrence Livermore National Laboratory