宇宙のシミュレーションを開発することにはある種の狂気がありますが、科学を進歩させるために必要なこともあります。
コンピューティング能力の目覚ましい進歩により、研究者はますます多くのことをより正確にシミュレートできるようになりました。シミュレーションは、医学、都市計画、そしてもちろん気候研究にも使用されています。しかし、物理学ほどシミュレーションが必要とされ、印象的なものはないでしょう。
現在、チューリッヒ大学 (UZH) の研究者は、スーパーコンピューターを使用して、私たちが住んでいる宇宙そのものをシミュレートしました。彼らは、約 250 億個の仮想銀河の巨大なカタログを使用して、宇宙モデルで 2 兆個の粒子を生成しました。もちろん、宇宙の計り知れない複雑さや巨大なスケールとはかけ離れていますが、その目的からすれば、非常に完成度の高いモデルです。
研究者は、暗黒物質と暗黒エネルギーを研究する目的で 2020 年に打ち上げられる予定の Euclid 衛星によって実施される予定の実験を調整し、理解するのに役立つモデルを開発しました。
私たちの身の回りにあるものはすべて物質ですが、宇宙は圧倒的に他の何かでできています。研究者は、その 72% が暗黒エネルギーでできており、23% が暗黒物質であると考えています。この場合、宇宙全体、存在するすべてのもののわずか 5% が物質です。
しかし、暗黒物質と暗黒エネルギーとはいつのことでしょうか?事は…私たちは本当に知りません。
パズルは、間接的な観察とモデリングによってのみ解読できます。私たちはそれを目にすることはなく、間接的な影響、特に重力の影響だけを見ています。これが、ユークリッド衛星が運用可能になると、何十億もの銀河から光を集め、天文学者がその光の非常に微妙な歪みを測定する理由です.これらの歪み、これらの奇妙な現象の影響は、暗黒物質の分布を理解するのに役立ちます.
基本的に、Euclid は宇宙のトモグラフィー マップを作成し、暗黒物質と暗黒エネルギーに関する知識のかなり大きなギャップを埋めるのに役立ちます。ここで、この巨大なモデルが介入します。Euclid の効率的な観測戦略を生成し、エラーを最小限に抑え、貴重な取得データを最大化するのに役立ちます。実験の終わりに、これは未知のものを理解するのに役立つだけでなく、標準モデルや一般相対性理論を超えて私たちの物理学を拡張する可能性があります.
