Qravitasiya linzaları tez-tez kosmik əyləncə evi güzgüsünün şəkillərini oyadır: təkrarlanan qalaktikalar, dramatik qövslər və təhrif olunmuş formalar. Lakin bütün kainatdakı şəbəkəyə bənzər, geniş miqyaslı quruluş da işığı daha zəif, daha az aşkar şəkildə bükür. Kosmik sürüşmə kimi tanınan bu fenomen, kainatın formalaşmasında qaranlıq enerjinin rolu haqqında ipucu verə bilər.

The Astrophysical Journal -da dərc olunan son araşdırmada Lawrence Livermore Milli Laboratoriyasının (LLNL) tədqiqatçıları xətti cəbr , statistika və yüksək performanslı hesablamalardan istifadə edərək kosmik kəsimin xəritəsini çıxarmaq üçün yenilikçi bir yanaşma inkişaf etdirdilər.

Bu modellə , onlar müşahidə boşluqlarını effektiv şəkildə dolduraraq, xüsusi nöqtələrdən simulyasiya edilmiş kəsmə məlumatlarını səma boyunca kəsilmə proqnozlarına çevirdilər. Metod əvvəlki yanaşmalardan təxminən 1000 dəfə böyük olan verilənlər bazasını idarə edə bilir.

Komanda, konvergensiyanın kəmiyyətinin müəyyən edilməsinə , müəyyən bir yerdə obyektivləşdirmə üçün nə qədər kütlənin məsuliyyət daşıdığının ölçüsünə diqqət yetirdi.

LLNL alimi və müəllifi Qreq Sallaberi “Əslində xəritələrimiz baxdığımız səmanın pəncərəsində müxtəlif nöqtələrdə yaxınlaşmanın vizual təsvirini yaradır” dedi. “Əgər biz bu yaxınlaşma xəritələrini kosmik zamanın müxtəlif nöqtələrində [bizdən fərqli məsafələrdə] qursaq, strukturun kainatda necə təkamül etdiyinin tarixini birləşdirməyə və qaranlıq enerjinin oynadığı rolu üzə çıxara bilərik.”

Bununla belə, məlumatların həcmi artdıqca bu xəritələrin yaradılması getdikcə daha çox hesablama çətinliyinə çevrilir. Vera C. Rubin Rəsədxanası kimi yeni nəsil geniş sahəli tədqiqatların meydana çıxması ilə tədqiqatçılar misli görünməmiş məlumat axınını idarə etmək üçün genişlənə bilən metoda ehtiyac duyacaqlar.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=188&slotname=8188791252&adk=1687169288&adf=4054963813&pi=t.ma~as.8188791252&w=750&abgtt=6&fwrn=4&lmt=1741940097&rafmt=11&format=750×188&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2025-03-cosmic-illuminate-dark-energy.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM0LjAuNjk5OC44OSIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJDaHJvbWl1bSIsIjEzNC4wLjY5OTguODkiXSxbIk5vdDpBLUJyYW5kIiwiMjQuMC4wLjAiXSxbIkdvb2dsZSBDaHJvbWUiLCIxMzQuMC42OTk4Ljg5Il1dLDBd&dt=1741940095677&bpp=1&bdt=288&idt=121&shv=r20250305&mjsv=m202503120101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Df22668bce9793ae4%3AT%3D1735196613%3ART%3D1741940064%3AS%3DALNI_Mb4Xpwl1SO1AcvqroR6xccDm_sheQ&gpic=UID%3D00000f7c5320f40b%3AT%3D1735196613%3ART%3D1741940064%3AS%3DALNI_Mb1dz_DHiT2yDzXLMaB9CDkQl4XGg&eo_id_str=ID%3Dcdf7f2f01784f52d%3AT%3D1735196613%3ART%3D1741940064%3AS%3DAA-Afjb8kbeupLLyQ0QHQmZxpM4v&prev_fmts=0x0%2C1905x945&nras=2&correlator=4803840150499&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=3&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=1903&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=95354313%2C95354338%2C95354598%2C31090986%2C31090357&oid=2&pvsid=4082463941947521&tmod=1151282108&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fpage2.html&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7Co%7CpeEbr%7C&abl=NS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=1872

Bunu həll etmək üçün komanda yalnız yaxınlıqdakı məlumat nöqtələrinə diqqət yetirərək modelini optimallaşdırdı. Konvergensiyanın hər bir ölçülməsinə səmadakı hər bir başqa yerə bağlı olmaqdansa, ilk növbədə onun ən yaxın qonşuları tərəfindən təsirlənmiş kimi qəbul edilirdi.

LLNL alimi və müəllifi Min Priest deyib: “Modelimizi yüksək performanslı hesablama sistemlərində miqyasda tətbiq etməyi mümkün edən hesablama mühiti və proqram təminatı yığını on il ərzində hazırlanıb”. “Bura laboratoriyada genişmiqyaslı problemlər üçün hazırlanmış bir çox ümumi təyinatlı proqram kitabxanaları daxildir.”

Tədqiqatda sadələşdirilmiş simulyasiya məlumatlarından istifadə edilib ki, bu da real astronomik tədqiqatların mürəkkəbliklərini tam əks etdirməyə bilər. Müəlliflər onu gələcəkdə daha ümumiləşdirilə bilən hala gətirməyi hədəfləyirlər.

“Oyunun sonu ondan ibarətdir ki, biz real mühitdə kəsmə xəritələri yaratmaq üçün qutudan kənar işləyə bilən bir üsula və əlaqəli məhsula sahib olmaq istəyirik” dedi Sallaberry.

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

Jurnal məlumatı: Astrophysical Journal 

Lawrence Livermore Milli Laboratoriyası tərəfindən təmin edilmişdir