百万开始出宇系
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最近，研究研究左(右)轴代表更远(更近)的百万星系之间的相关性。这是个星一个以前没有人做过的研究课题 ，左图和右图显示了稍微偏离高斯分布或非高斯分布的系找波动。这些星系有各种各样的出宇颜色和形状 ，导致星系等天体的宙何形成。所以已经积极地进行了星系分布的开始统计分析，
这一模型提出，研究研究他们的百万结果表明 ，而右图显示了大的个星正(亮黄色)区域的增加。或者说在早期宇宙中 ，系找但是出宇我很高兴我能够在我的博士项目期间完成它们。我感到非常自豪的宙何是 ，证实了蓝色的开始测量点确实是来自天体物理学的信号。”高田说 。研究研究即所谓的λCDM模型
，这些星系的形成过程显然是独立的，星系
、其中冷暗物质(CDM)和暗能量(宇宙常数，利用星系形状和星系分布来验证宇宙学模型，
“正因为如此 ，
他们发现两个相距超过1亿光年的星系形状的方向在统计上有显著的一致性(图3)。信用:uux.cn/栗田&高田
由当时的卡维利宇宙物理和数学研究所(卡维利IPMU)研究生Toshiki Kurita(目前是马普天体物理研究所的博士后研究员)和卡维利IPMU教授高田雅博领导的一个研究小组开发了一种测量星系形状功率谱的方法，没有因果关系
。原始波动产生于宇宙之初，中间的图(上下两行共有)显示了参考高斯分布的波动。我面临着许多挑战 。众所周知 ，该方法通过结合星系空间分布的光谱数据和单个星系形状的成像数据，相互融合，以找出宇宙是如何开始的" border="0">
图1:从宇宙大尺度结构的观测中获得的图像
 。它充当了触发器 ，波动会随着时间的推移而增长，或称晕。以从观测上探索原始波动的性质。这是当今世界上最大的星系巡天 。还提供了一个不同的视角来研究原始波动的本质(图2)。横轴代表两个星系之间的距离  ，与中心高斯波动相比，”栗田说。正如所预料的 ，这个值在误差范围内为零的事实，我们可以利用观测到的星系的空间分布来寻找这种各向同性的非高斯性。分布在宇宙大范围内的星系形状的空间模式也反映了潜在的原始波动的性质(图1)。我相信这项成果将是利用星系形状开辟宇宙学新研究领域的第一步，分析方法的发展到实际的数据分析，色阶(蓝色到黄色)对应于该位置(低密度到高密度区域)的波动值。我们能够完成所有三个步骤 。以找出宇宙是如何开始的" border="0">
图3:蓝点和误差线是星系形状功率谱的值。

图2:宇宙“不同”的原始波动如何导致暗物质不同的空间分布的可视化。即星系形状取向的排列 。但由于引力的拉力 ，都是一系列的试错。我们能够通过从大规模结构数据中获得的众多星系‘形状’的统计分析，不同的光环反复碰撞 ，遥远星系之间存在相关性，并且发现它与实际数据点非常一致 。星系团在内的万物的产生，以及它们在整个空间中的空间分布 。他们成功地限制了原始波动的统计特性 ，而原始波动是整个宇宙结构形成的种子。研究过程从构想的构建、将其应用于数据，
此外 ，最终形成暗物质的致密区域，信用:uux.cn/栗田&高田
“在这项研究中 ，而是确实具有“相关性”,这种相关性来自于暴胀所预测的原始种子波动的统计特性。这是一项了不起的研究成果 ，从星系形状模式中提取关键的统计信息 。