新发现挑战宇宙学模型
新发现挑战宇宙学模型Original 不二北斗
原理 2023-02-04 04:33
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宇宙物质的演化
宇宙中所有的物质都始于大约138亿年前的大爆炸。自那之后，这些物质一直向外扩散、冷却，并聚集在一起，它们不断演化，逐渐形成了我们今天熟知和喜爱的行星、恒星和星系。
一直以来，科学家都热衷于追踪这些物质的路径，通过观察所有物质的最终位置，绘制这些物质的分布，就可以试图推演出它们在什么样的力的作用下经历了怎样的变化，从而来了解究竟是什么塑造了宇宙的演化。
宇宙学参数描述了宇宙中物质的演化。科学家用这些参数来描述宇宙的性质，比如宇宙的膨胀率和曲率等等。要测量这些参数，第一步就是利用天文望远镜来收集大量数据。然而，用于确定这些参数的测量中的噪声，会给数据带来不确定性，从而导致对参数值的不精确推断。
1月31日，来自暗能量巡天（DES）合作组和南极点望远镜（SPT）合作组的科学家在《物理评论D》上发表了三篇论文。150多名研究人员通过联合分析来自DES、SPT和普朗克卫星（Planck）的巡天数据，发布了迄今为止关于宇宙中物质分布的最精确测量结果之一，对一些关键的宇宙学参数提出了最新的约束。
来自不同望远镜的数据
DES位于智利的山顶，对天空进行了6年的巡天观测，目标是为推动者宇宙加速膨胀的暗能量的性质提供更好的约束。
SPT则是一座位于南极的亚毫米天文台，其使命是探寻暗能量，以及寻找如今仍弥漫在天空中的宇宙微波背景（CMB）。
DES和SPT的观测范围有所重叠，但它们是截然不同的天文调查。欧洲空间局的Planck则是欧洲首个旨在研究CMB的天文任务。
将这三种不同的观测数据结合起来的做法是一种更加可靠的测量方法，因为它可以缩小因其中一种测量形式存在错误而导致的不准确观测结果的可能性，起到交叉检查的作用。
研究人员对这些数据的分析都着眼于一种被称为引力透镜的现象。这是一种当光在宇宙中传播时，在经过具有很大引力的天体（比如星系）时，光的路径会发生轻微弯曲的现象。利用这种方法，可以同时捕捉到普通物质和暗物质，因为这两种物质都会产生引力。
科学家严格分析了来自三个不同的天文望远镜的观测数据，并推断了所有物质最终在宇宙中的位置。与过去的一些分析相比，新研究的测量结果更加精确，也就是说，它进一步缩小了物质的可能形成范围。
“裂缝”的痕迹
整体说来，新研究所提供的大多数结果，都与目前公认的最佳宇宙理论完全吻合。但也有“裂缝”存在的迹象。这些“裂缝”意味着目前宇宙中的涨落似乎比宇宙学的标准模型所预测的要少一些。
https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/tqOuxs8dsHOdiccAbb7zkWGvnpzemicfhtp2rMC1keMGeehnEtGib0HNzEG8TWbeoAjqLqTNNyhEwqcg1Jv1cZJMw/640?wx_fmt=png通过比较暗能量巡天望远镜（左）与南极点望远镜和普朗克卫星(右)的数据，研究小组可以推断出物质是如何分布的。（图/Yuuki Omori）
简单说来，这就好比你有一个包含目前所有公认的物理定律的模型，然后从宇宙之初开始运行这个模型，让其随着时间向前推演至今，最终你得到的结果看起来与实际测量的结果略有不同。
具体来说，这种不同就在于，宇宙并不像宇宙学标准模型所预测的那样呈“团块”（聚集在某些区域，而非均匀分布）。这样的结果进一步证明了，目前我们所拥有的最好的宇宙学模型，仍可能存在缺失的部分。
有望带来更多惊喜的策略
科学家表示，如果未来在其他研究中继续发现这样的结果，将意味着我们现有的宇宙模型中可能真的有遗漏的信息。但这些结果还没有达到科学家所认为的牢不可破的统计学水平。因此还需进一步确认。
然而，这是一项里程碑式的成果，因为它从非常不同的望远镜数据中获得了有用的信息。这对天体物理学家来说是一个鼓舞，因为在未来几十年里，会有更多的大型望远镜投入使用，这意味着越来越多的研究可以采用这样一种分析策略。
这次的研究成果既让科学家体会到了进行这些分析所面临的挑战，也让更多科学家知道了进行这些分析的好处。当将这些从不同的角度观察宇宙的数据结合在一起时，我们有望发现更多的惊喜。
#创作团队：
撰文：不二北斗排版：雯雯
#参考来源：
https://news.uchicago.edu/story/scientists-release-newly-accurate-map-all-matter-universehttps://physics.aps.org/articles/v16/s12#图片来源：
封面图&首图：Dark Energy Survey / DOE / FNAL / DECam / CTIO / NOIRLab / NSF / AURA; Acknowledgments: T.A. Rector / M. Zamani / D. de Martin
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