UniverseMachine - UniverseMachine
Bir dizinin parçası | |||
Fiziksel kozmoloji | |||
---|---|---|---|
Erken evren
|
|||
Bileşenler · Yapı
|
|||
UniverseMachine (olarak da bilinir Universe Machine ) devam eden bir dizi bir projedir astrofiziksel süper simülasyonları mümkün çeşitli modellerinin evrenler de gökbilimci Peter Behroozi ve araştırma ekibi tarafından oluşturulmuştur, Steward Gözlemevi ve Arizona Üniversitesi . Bu nedenle, mevcut evrenimizin olası başlangıcı ve daha sonraki evrimine ilişkin içgörüler geliştirmek için farklı fiziksel özelliklere sahip çok sayıda evren simüle edilebilir. Projenin ana hedeflerinden biri, karanlık maddenin evrenin gelişimindeki rolünü daha iyi anlamaktır . Behroozi'ye göre, "Bilgisayarda, birçok farklı evren yaratabilir ve bunları gerçek olanla karşılaştırabiliriz ve bu, hangi kuralların gördüğümüze götürdüğünü anlamamızı sağlar."
Araştırma ekibi üyeleri arasında baş araştırmacı Behroozi'nin yanı sıra Harvard Üniversitesi'nden astronom Charlie Conroy , Argonne Ulusal Laboratuvarı'ndan fizikçi Andrew Hearin ve Stanford Üniversitesi'nden fizikçi Risa Wechsler bulunmaktadır . Proje için destek fonu NASA , Ulusal Bilim Vakfı ve Münih Astro ve Parçacık Fiziği Enstitüsü tarafından sağlanmaktadır.
Açıklama
Bilgisayarları ve ilgili kaynakları kullanarak yanında NASA Ames Araştırma Merkezi'nde ve Leibniz-RECHENZENTRUM içinde Garching, Almanya , araştırma ekibi kullanılan Arizona Üniversitesi Yüksek Performanslı Bilgi İşlem küme . İki bin işlemci, verileri üç hafta boyunca aynı anda işledi. Bu şekilde, araştırma ekibi 8 milyondan fazla evren üretti ve en azından 9,6 × 10 13 galaksi. Bu nedenle, UniverseMachine programı sürekli olarak milyonlarca evren üretti, her biri 12 milyon galaksi içeren simüle edilmiş evren ve ortaya çıkan her bir simüle edilmiş evren, Büyük Patlama'dan 400 milyon yıl sonra , günümüze kadar gelişmesine izin verdi .
Ekip üyesi Wechsler'e göre, "Bu çalışmanın gerçekten harika yanı, galaksi evrimi hakkında sahip olduğumuz tüm verileri - galaksi sayılarını, kaç yıldıza sahip olduklarını ve bu yıldızları nasıl oluşturduklarını - kullanabilmemiz ve bunları bir araya getirebilmemiz . evrenin son 13 milyar yılının kapsamlı bir resmi. " Wechsler ayrıca, "Benim için en heyecan verici şey, artık tüm bu soruları çalışan bir çerçevede sormaya başlayabileceğimiz bir modelimiz olması ... Hesaplama açısından yeterince ucuz olan, yapabileceğimiz bir modelimiz var. Esasen yaklaşık bir saniyede bütün bir evreni hesaplayın. O zaman bunu milyonlarca kez yapmaya ve tüm parametre uzayını keşfetmeye gücümüz yeter. "
Sonuçlar
Çalışmanın sonuçlarından biri, erken evrendeki daha yoğun karanlık maddenin başlangıçta düşünüldüğü gibi yıldız oluşum oranlarını olumsuz etkilemediğini gösteriyor . Yapılan araştırmalara göre, belirli bir büyüklükteki galaksilerin çok daha uzun ve yüksek oranda yıldız oluşturma olasılığı daha yüksekti. Araştırmacılar, projeyle ilgili çalışmalarını yıldızların süpernovalarda ne sıklıkla sona erdiğini , karanlık maddenin galaksilerin şeklini nasıl etkileyebileceğini ve nihayetinde en azından evrenin işleyişini, yaşamın nasıl ortaya çıktığını daha iyi anlayarak genişletmeyi umuyorlar .
Ayrıca bakınız
- Hesaplamalı akışkanlar dinamiği - Sıvı akışlarını içeren sorunları çözmek ve analiz etmek için sayısal analiz ve veri yapılarını kullanan akışkanlar mekaniği dalı
- Hesaplamalı simülasyon
- Galaksi - Yerçekimine bağlı astronomik yapı
- Galaksi oluşumu ve evrimi - Homojen bir başlangıçtan itibaren heterojen bir evren oluşturan süreçler, ilk galaksilerin oluşumu, galaksilerin zaman içinde değişme şekli
- Illustris projesi - Bilgisayar simülasyonlu evrenler
- Evrenin büyük ölçekli yapısı
- Kozmolojik hesaplama yazılımının listesi - Wikipedia liste makalesi
- Milenyum Koşusu
- Doğa zaman çizelgesi - 13,8 milyar yıl önce Büyük Patlamadan bu yana evren olayları
- N-cisim simülasyonu - Dinamik bir parçacık sisteminin simülasyonu
Referanslar
Dış bağlantılar
- Resmi internet sitesi
- Video (0:57) - "UniverseMachine - sanal bir tur" ile ilgili YouTube'a
- Video (86:49) - "Evrende Yaşam ara" üzerine YouTube - NASA (2014 Temmuz 14)
- Yapay Zeka Kullanan Evren Modeli ( IPMU ; 28 Ağustos 2019)