L’univers se développe à un rythme toujours plus rapide et, même si personne ne sait pourquoi, les chercheurs Enquête sur l’énergie sombre (DES) avait au moins une stratégie pour le comprendre: ils combineraient des mesures de la distribution de la matière, des galaxies et des amas de galaxies pour mieux comprendre ce qui se passe.
Atteindre cet objectif s’est avéré assez délicat, mais maintenant une équipe dirigée par des chercheurs du SLAC National Accelerator Laboratory du Département de l’Énergie, de l’Université de Stanford et de l’Université de l’Arizona a trouvé une solution. Leur analyse, publiée dans Lettres d’examen physique, donne des estimations plus précises de la densité moyenne de la matière ainsi que de sa propension à s’agglutiner – deux paramètres clés qui aident les physiciens à sonder la nature de la matière noire et de l’énergie noire, les substances mystérieuses qui composent la grande majorité de l’univers.
Une carte du ciel montrant la densité des amas de galaxies, des galaxies et de la matière dans l’univers sur la partie du ciel observée par le Dark Energy Survey. Le panneau de gauche montre la densité des galaxies dans cette partie du ciel, tandis que le panneau du milieu montre la densité de matière et la droite montre la densité des amas de galaxies. Les zones rouges sont plus denses et les zones bleues sont moins denses que la moyenne. Crédit d’image: Chun-Hao To / Stanford University, SLAC
«C’est l’une des meilleures contraintes de l’un des meilleurs ensembles de données à ce jour», déclare Chun-Hao To, auteur principal du nouvel article et étudiant diplômé du SLAC et de Stanford travaillant avec Institut de Kavli pour l’astrophysique et la cosmologie des particules Réalisateur Risa Wechsler.
Un objectif précoce
Lorsque DES a entrepris en 2013 de cartographier un huitième du ciel, l’objectif était de rassembler quatre types de données: les distances jusqu’à certains types de supernovae, ou étoiles explosives; la distribution de la matière dans l’univers; la distribution des galaxies; et la distribution des amas de galaxies. Chacun raconte aux chercheurs quelque chose sur la façon dont l’univers a évolué au fil du temps.
Idéalement, les scientifiques rassembleraient les quatre sources de données pour améliorer leurs estimations, mais il y a un hic: les distributions de la matière, des galaxies et des amas de galaxies sont toutes étroitement liées. Si les chercheurs ne tiennent pas compte de ces relations, ils finiront par «compter deux fois», en accordant trop de poids à certaines données et pas assez à d’autres, dit To.
Pour éviter de mal gérer toutes ces informations, To, astrophysicienne de l’Université de l’Arizona Elisabeth Krause et ses collègues ont développé un nouveau modèle qui pourrait correctement rendre compte des connexions dans les distributions des trois quantités: matière, galaxies et amas de galaxies. Ce faisant, ils ont pu produire la toute première analyse permettant de combiner correctement tous ces ensembles de données disparates afin d’en apprendre davantage sur la matière noire et l’énergie noire.
Améliorer les estimations
L’ajout de ce modèle dans l’analyse DES a deux effets, dit To. Premièrement, les mesures des distributions de la matière, des galaxies et des amas de galaxies ont tendance à introduire différents types d’erreurs. La combinaison des trois mesures facilite l’identification de telles erreurs, ce qui rend l’analyse plus robuste. Deuxièmement, les trois mesures diffèrent par leur sensibilité à la densité moyenne de la matière et à son agglutination. En conséquence, la combinaison des trois peut améliorer la précision avec laquelle le DES peut mesurer la matière noire et l’énergie noire.
Dans le nouvel article, To, Krause et ses collègues ont appliqué leurs nouvelles méthodes à la première année de données DES et ont affiné la précision des estimations précédentes pour la densité et l’agglutination de la matière.
Maintenant que l’équipe peut intégrer la matière, les galaxies et les amas de galaxies simultanément dans leur analyse, l’ajout de données de supernova sera relativement simple, car ce type de données n’est pas aussi étroitement lié aux trois autres, dit To.
«La prochaine étape immédiate», dit-il, «consiste à appliquer les mécanismes aux données de la troisième année du DES, qui couvrent trois fois plus le ciel.» Ce n’est pas aussi simple que cela puisse paraître: bien que l’idée de base soit la même, les nouvelles données nécessiteront des efforts supplémentaires pour améliorer le modèle afin de rester à la hauteur de la qualité supérieure des nouvelles données, explique To.
«Cette analyse est vraiment passionnante», a déclaré Wechsler. «Je m’attends à ce qu’il établisse une nouvelle norme dans la manière dont nous pouvons analyser les données et en apprendre davantage sur l’énergie noire à partir de grandes enquêtes, non seulement pour DES, mais aussi dans l’attente des données incroyables que nous obtiendrons de l’enquête sur l’héritage de l’observatoire Vera Rubin. de l’espace et du temps dans quelques années.
La source: Université de Stanford
