공극 (천문학)

Void (astronomy)
기타 용도는 Void를 참조하십시오.
Structure of the Universe
우주의 입방정계에 물질이 분포되어 있습니다.파란색 섬유 구조는 물질(주로 암흑 물질)을 나타내고 그 사이의 빈 영역은 우주 공간을 나타냅니다.
시리즈의 일부(on)
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구성요소 · 구조
구성 요소들
구조.
실험
사이언티스트
과목이력

우주 공간(cosmic voids)은 은하가 거의 없거나 전혀 없는 필라멘트(우주에서 가장 큰 규모의 구조물) 사이의 광대한 공간입니다.공극 영역의 우주론적 진화는 우주 전체의 진화와 크게 다릅니다. 곡률항이 지배하는 긴 단계가 있고, 이는 은하단과 거대한 은하의 형성을 막습니다.따라서 가장 빈 공간에도 우주의 평균 물질 밀도의 ~15% 이상이 포함되어 있지만 관측자에게는 빈 공간이 거의 비어 있는 것처럼 보입니다.[1]공극은 일반적으로 직경이 10 ~ 100 메가파섹(3천만 ~ 3억 광년)입니다. 특히 큰 공극은 풍부한 초은하단의 부재로 정의되며, 때때로 초은하단이라고 불립니다.그들은 1978년 스티븐 그레고리와 레어드 A에 의해 선구적인 연구로 처음 발견되었습니다. 키트 피크 국립 천문대의 톰슨입니다.[2]

공극은 빅뱅의 중입자 음향 진동, 질량의 붕괴, 그리고 압축된 중입자 물질의 붕괴에 의해 형성된 것으로 추정됩니다.초기 우주의 양자 변동에 따른 작은 이방성에서 시작하여, 이방성은 시간이 지남에 따라 규모가 커졌습니다.밀도가 높은 지역은 중력에 의해 더 빠르게 붕괴되었고, 결국 오늘날 볼 수 있는 공극과 은하 필라멘트의 대규모 거품 같은 구조 또는 "우주 그물"을 초래했습니다.고밀도 환경에 위치한 공극은 우주의 저밀도 공간에 위치한 공극보다 작습니다.[3]

삭스-울프 효과 때문에 공극은 우주 마이크로파 배경(CMB)의 관측 온도와 상관관계가 있는 것으로 보입니다.추운 지역은 공극과, 더운 지역은 중력 적색 이동으로 인해 필라멘트와 상관관계가 있습니다.삭스-울프 효과는 우주가 방사선 또는 암흑 에너지에 의해 지배되는 경우에만 중요하기 때문에, 공극의 존재는 암흑 에너지에 대한 물리적 증거를 제공하는 데 중요합니다.[4][5]

대규모 구조물

은하공극 지도

우주의 구조는 우주의 각 지역의 특징을 설명하는 데 도움을 줄 수 있는 구성 요소로 나눌 수 있습니다.우주망의 주요 구조적 구성요소는 다음과 같습니다.

  • 공극 – 우주 평균 밀도가 매우 낮고 직경이 최대 100 메가파섹(Mpc)[7]인 광대하고 대부분 구형[6] 영역.
  • 벽 – 전형적인 우주 평균 물질 밀도를 포함하는 영역.벽은 더 작은 두 가지 구조적 특징으로 나눌 수 있습니다.
    • 군집 – 벽이 만나고 교차하는 고농축 영역으로 로컬 벽의 유효 크기를 증가시킵니다.
    • 필라멘트 – 수십 메가파섹까지 늘어날 수 있는 벽의 가지 팔.[8]

공극의 평균 밀도는 우주 평균 밀도의 10분의 1도 안 됩니다.이는 회피를 구성하는 것에 대한 합의된 정의가 하나도 없음에도 불구하고 작동하는 정의로 기능합니다.우주 평균 밀도를 설명하는 데 사용되는 물질 밀도 값은 일반적으로 단위 부피에 포함된 물질의 총 질량이 아니라 단위 부피당 은하 수의 비율에 기초합니다.[9]

디스커버리

천체물리학 분야에서 우주공극에 대한 연구는 1970년대 중반 적색편이 조사를 통해 은하와 에이벨 성단의 분포에서 초은하단과 공극을 확인하기 위해 1978년 두 개의 다른 천체물리학자 팀을 이끌면서 시작되었습니다.[10][11]새로운 적색편이 조사는 우주의 최초의 3차원 지도를 가능하게 하면서 종종 [7]빽빽하고 겹쳐진 우주 구조의 2차원 지도에 깊이를 더함으로써 천문학 분야에 혁명을 일으켰습니다.적색편이 조사를 통해 이들의 깊이는 허블의 법칙에 따라 우주의 팽창으로 인한 은하들의 개별 적색편이로부터 계산되었습니다.[12]

타임라인

우주 공극 분야의 초기부터 최근까지의 중요한 사건들을 요약한 타임라인은 다음과 같습니다.

  • 1961년 – 초은하단의 특정 유형인 "2차 성단"과 같은 대규모 구조적 특징들이 천문학계의 주목을 받았습니다.[13]
  • 1978 – 대규모 구조의 공극에 대한 주제에 대한 최초의 두 논문은 코마/A1367 성단의 전경에서 발견된 공극을 참조하여 발표되었습니다.[10][14]
  • 1981년 – 하늘의 Boötes 지역에서 지름이 거의 50h−1 Mpc에 달하는 큰 구멍이 발견됨(이후 약 34h−1 Mpc로 다시 계산됨).[15][16]여기에 무차원 허블 파라미터 약 0.7이 있습니다.
  • 1983년 – 컴퓨터 시뮬레이션은 대규모 구조의 성장과 진화의 비교적 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있을 정도로 정교해졌고 대규모 은하 분포의 주요 특징에 대한 통찰력을 얻었습니다.[17][18]
  • 1985 – 페르세우스-물고기자리 지역의 초은하단 및 공극 구조에 대한 세부 사항을 조사했습니다.[19]
  • 1989 – 천체물리학 센터 적색편이 조사는 큰 공극, 날카로운 필라멘트, 그리고 그것들을 둘러싸고 있는 벽이 우주의 대규모 구조를 지배한다고 밝혔습니다.[20]
  • 1991년 – Las Campanas Redshift Survey는 우주의 대규모 구조에서 공극이 풍부함을 확인했습니다(Kirshner et al. 1991).[21]
  • 1995 – 광학적으로 선택한 은하 조사를 비교한 결과 표본 선택에 관계없이 같은 빈 공간이 발견되었습니다.[22]
  • 2001년 – 완성된 2단계 현장 은하 적색편이 조사는 알려진 모든 우주 공극의 데이터베이스에 상당한 양의 공극을 추가합니다.[23]
  • 2009 – Sloan Digital Sky Survey(SDSS) 데이터는 이전의 대규모 조사와 결합하여 우주 공극의 세부 구조를 가장 완벽하게 파악할 수 있습니다.[24][25][26]

찾는 방법

우주에 대한 대규모 조사의 결과로 빈 공간을 찾는 여러 가지 방법이 있습니다.다양한 알고리즘 중에서 사실상 모든 것이 세 가지 일반적인 범주 중 하나에 속합니다.[27]첫 번째 클래스는 국부 은하 밀도를 기반으로 공간의 빈 영역을 찾으려는 보이드 파인더로 구성됩니다.[28]두 번째 부류는 은하가 제시한 암흑 물질 분포의 기하학적 구조를 통해 공극을 찾으려는 것입니다.[29]세 번째 등급은 암흑 물질의 분포에서 중력적으로 불안정한 점을 사용하여 구조를 동적으로 식별하는 발견자로 구성됩니다.[30]우주공극 연구를 통해 가장 인기 있는 세 가지 방법은 다음과 같습니다.

VoidFinder 알고리즘

이 1등급 방법은 카탈로그의 각 은하를 대상으로 사용한 다음 가장 가까운 이웃 근사법을 사용하여 세 번째로 가까운 은하까지의 거리에 따라 구면 반지름에 포함된 영역의 우주 밀도를 계산합니다.[31]El Ad & Piran은 보이드의 카탈로그화를 표준화하기 위한 빠르고 효과적인 방법을 허용하기 위해 1997년에 이 방법을 도입했습니다.모든 구조 데이터에서 구형 셀을 채굴하면, 각 셀은 저밀도가 평균 예상 벽 밀도 값으로 돌아올 때까지 확장됩니다.[32]공극 영역의 유용한 특징 중 하나는 그 경계가 매우 뚜렷하고 정의된다는 것입니다. 우주 평균 밀도는 본체에서 10%에서 시작하여 가장자리에서 20%로 빠르게 증가하고 그 다음 가장자리 바로 바깥쪽 벽에서 100%로 증가합니다.나머지 벽과 중첩된 공극 영역은 각각 필라멘트, 성단 및 거의 빈 공극으로 구분되고 서로 얽혀 있는 영역으로 격자화됩니다.이미 알려진 공극과 10% 이상 중첩되는 부분은 이미 알려진 공극 내의 부분 영역으로 간주됩니다.확인된 모든 빈 공간이 샘플링 오류로 인해 실수로 목록화되지 않도록 하기 위해 카탈로그에 허용된 모든 빈 공간은 최소 반경 10Mpc를 사용했습니다.[31]

ZOBOV (Zone Border Bounding Boidness) 알고리즘

이 특별한 2급 알고리즘은 보로노이 테셀레이션(Voronoi tesellation) 기법과 모의 경계 입자를 사용하여 편향량이 매우 낮은 고밀도 대조 경계를 기준으로 지역을 분류합니다.[33]Neyrink는 2008년에 자유 매개변수 또는 추정된 형상 테셀레이션을 포함하지 않는 방법을 도입하기 위한 목적으로 이 알고리즘을 도입했습니다.따라서 이 기술은 보다 정확한 모양과 크기의 공극 영역을 생성할 수 있습니다.이 알고리즘은 모양과 크기 면에서 몇 가지 장점이 있지만, 때때로 느슨하게 정의된 결과를 제공한다는 점에서 종종 비판을 받아왔습니다.자유 매개변수가 없기 때문에 알고리즘은 발견한 각각의 빈 공간에 통계적 유의성을 부여하지만, 대부분 작고 사소한 빈 공간을 찾습니다.최소 밀도 대 평균 밀도 비율을 최소 1:5로 포함하여 사소한 보이드의 수를 줄이기 위해 물리적 유의성 매개 변수를 적용할 수 있습니다.하위 보이드는 또한 이 프로세스를 사용하여 식별되며, 이 프로세스는 무엇이 보이드로 간주되는지에 대한 철학적인 질문을 제기합니다.[34]VIDE와[35] 같은 보이드 파인더는 ZOBOV를 기반으로 합니다.

동적공극해석(DIVA) 알고리즘

이 3등급 방법은 나열된 이전의 두 알고리즘과는 확연히 다릅니다.가장 눈에 띄는 점은 회피한다는 것이 무엇을 의미하는지에 대한 다른 정의가 필요하다는 것입니다.공극이 우주 평균 밀도가 낮은 공간의 영역이라는 일반적인 개념 대신, 그것은 공극을 물질이 빠져나가는 영역으로 정의합니다; 그것은 암흑 에너지 상태 방정식, w에 해당합니다.그렇다면 공극 중심은 S로ψ 표시되는 변위장의 최대 공급원으로 간주됩니다.이러한 정의 변경의 목적은 2009년 Lavaux와 Wandelt에 의해 그들의 동적 및 기하학적 특성에 대해 정확한 해석 계산이 이루어질 수 있도록 우주 공극을 산출하는 방법으로 제시되었습니다.이를 통해 DIVA는 공극의 타원성과 그들이 대규모 구조에서 어떻게 진화하는지를 집중적으로 탐구할 수 있으며, 그 결과 세 가지 유형의 공극을 분류하게 됩니다.이 세 가지 형태학적 클래스는 참 공극, 팬케이크 공극 및 필라멘트 공극입니다.또 다른 주목할 만한 특징은 DIVA에도 1등급 방법과 마찬가지로 선택 함수 바이어스가 포함되어 있지만, 이러한 바이어스가 정확하게 보정될 수 있도록 DIVA가 고안되어 훨씬 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다는 것입니다.이 라그랑지안-울러리안 하이브리드 접근법의 여러 가지 단점이 있습니다.한 가지 예는 이 방법의 결과적인 공백이 다른 방법에 의해 발견된 것과 본질적으로 다르다는 것이며, 이는 상이한 알고리즘의 결과 간에 모든 데이터 포인트를 포괄적으로 비교하는 것을 매우 어렵게 만듭니다.[27]

의의

공극은 암흑 에너지에 대한 현재의 이해를 조명하는 것부터 우주 진화 모델을 정제하고 제한하는 것에 이르기까지 적용 분야가 다양하여 우주에 대한 현대적 이해에 크게 기여했습니다.[5]은하수 은하는 KBC Void라는 이름의 우주 공간 안에 있습니다.[36]인기 있는 애플리케이션 몇 가지를 아래에서 자세히 설명합니다.

암흑에너지

알려진 가장 큰 공극과 은하단이 동시에 존재하려면 오늘날 우주에 약 70%의 암흑 에너지가 필요하며, 이는 우주 마이크로파 배경의 최신 데이터와 일치합니다.[5]공극은 배경 우주의 변화에 민감한 우주의 기포 역할을 합니다.이것은 공극의 형태의 진화가 부분적으로는 우주의 팽창의 결과라는 것을 의미합니다.이 가속도는 암흑 에너지에 의해 발생하는 것으로 생각되기 때문에, 일정 기간 동안 공극의 형태 변화를 연구하는 것은 표준 λCDM 모델을 제약하거나, 5중성 + 차가운 암흑 물질(QCDM) 모델을 더욱 정교화하고 보다 정확한 암흑 에너지 상태 방정식을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.또한 공극의 풍부함은 암흑 에너지 상태 방정식을 제약하는 유망한 방법입니다.[40][41]

중성미자

중성미자는 질량이 매우 작고 다른 물질과의 상호작용이 매우 약하기 때문에 중성미자의 평균이 없는 경로보다 작은 공극을 들락날락하게 됩니다.이것은 공극의 크기와 깊이 분포에 영향을 미치며, 향후 천문학적 조사(예: 유클리드 위성)를 통해 공극 표본의 통계적 특성을 이론적 예측과 비교함으로써 모든 중성미자 종의 질량의 합을 측정하는 것이 가능해질 것으로 예상됩니다.[41]

은하 형성 및 진화 모델

Large-scale structure formation
43×43×43 메가파섹 큐브는 적색편이 30에서 시작하여 적색편이 0으로 끝나는 로그 기간 동안 대규모 구조의 진화를 보여줍니다.이 모델은 물질이 벽과 필라멘트로 날아갈 때 우주 공간의 팽창을 돕는 동시에 물질 밀도가 높은 지역이 집단 중력력 아래에서 어떻게 수축하는지를 분명히 합니다.

우주 공간에는 은하와 우주의 다른 지역과는 약간 다른 물질들이 섞여 있습니다.이 독특한 혼합은 가우스 단열 저온 암흑 물질 모델에서 예측된 편향된 은하 형성 그림을 지원합니다.이 현상은 이러한 공극과의 불일치를 유지하는 형태-밀도 상관 관계를 수정할 기회를 제공합니다.형태-밀도 상관관계와 같은 관찰은 은하가 대규모로 어떻게 형성되고 진화하는지에 대한 새로운 측면을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.[42]좀 더 국소적인 규모에서, 공극에 존재하는 은하는 벽에 위치한 은하와 다른 형태적 및 스펙트럼 특성을 가지고 있습니다.발견된 한 가지 특징은 벽에 있는 은하의 샘플과 비교했을 때 공극이 젊고 뜨거운 별들의 폭발적인 은하의 비율을 상당히 높게 포함하고 있는 것으로 나타났다는 것입니다.[43]

공극은 은하간 자기장의 세기를 연구할 수 있는 기회를 제공합니다.예를 들어, 2015년의 한 연구는 공극을 통해 이동하는 블레이저 감마선 방출의 편향에 근거하여 은하간 공간이 적어도-17 10G 이상의 세기의 자기장을 포함하고 있다는 결론을 내렸습니다.우주의 특정한 대규모 자기 구조는 원시적인 "자기 생성"을 암시하는데, 이것은 다시 은하계 내의 자기장 형성에 역할을 할 수 있고, 또한 초기 우주에서의 재결합 연대의 추정치를 바꿀 수 있습니다.[44][45]

이방성의 이상 징후

윌킨슨 마이크로파 이방성 탐사선이 발견한 WMAP 냉점과 같은 우주 마이크로파 배경의 냉점은 가능한 해결책에서 후기 통합 삭스-울프 효과가 설명되는 한 반경이 ~120 Mpc인 극도로 큰 우주 공극에 의해 설명될 수 있습니다.CMB 검사의 이상 징후는 현재 냉점이 놓여 있는 가시선 아래에 위치한 큰 공극의 존재를 통해 잠재적으로 설명되고 있습니다.[46]

Cosmic Microwave Background screening of Universe.
우주의 CMB 스크리닝.

팽창

비록 암흑 에너지가 현재 우주의 팽창에서 가속화에 대한 가장 일반적인 설명이지만, 또 다른 이론은 우리 은하가 매우 크고 밀도가 높지 않은 우주 공간의 일부일 가능성에 대해 상세히 설명하고 있습니다.이 이론에 따르면, 그러한 환경은 관측된 가속도의 문제를 해결하기 위한 암흑 에너지의 수요로 순진하게 이끌 수 있습니다.이 주제에 대해 더 많은 데이터가 공개됨에 따라 현재의 λCDM 해석을 대체하는 현실적인 해결책이 될 가능성이 크게 낮아졌지만 모두 폐기된 것은 아닙니다.

중력 이론

특히 은하단의 풍부함과 결합할 때 공극의 풍부함은 대규모 및 저밀도 영역에서 일반 상대성 이론으로부터의 편차를 정밀하게 테스트할 수 있는 유망한 방법입니다.[48][49]

공극 내부는 종종 알려진 우주의[citation needed] 것과 다른 우주론적 매개변수를 고수하는 것처럼 보입니다.우주 공간이 거대한 실험실들로 하여금 우주 공간의 매개 변수가 외부 우주와 다른 값을 가질 때 중력의 군집성과 성장 속도가 국부 은하와 구조에 미치는 영향을 연구하도록 만든 것은 이 독특한 특징 때문입니다.더 큰 공극은 주로 선형 영역에 남아 있으며, 대부분의 구조는 낮은 밀도의 환경에서 구형 대칭을 나타냅니다. 즉, 낮은 밀도는 정상 은하 밀도의 영역에서 발생할 거의 무시할 수 있는 입자-입자 중력 상호 작용으로 이어집니다.공극에 대한 테스트 모델은 매우 높은 정확도로 수행할 수 있습니다.이러한 공극에서 차이가 나는 우주론적 매개변수는 ω, ω, H입니다.

참고 항목

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