Получено первое независимое измерение постоянной Хаббла на основе сочетания «стандартных сирен» и слабого гравитационного линзирования |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-09-01 12:47 Совместный анализ гравитационных волн и больших астрономических обзоров дал значение с точностью около 6%, подтверждая жизнеспособность многоканальных космологических методов. Группа астрофизиков представила первое в истории измерение постоянной Хаббла, используя комбинированный анализ слабого гравитационного линзирования, кластеризации галактик и гравитационных волн. Работа использует уникальное сочетание данных из обзора Dark Energy Survey (DES) и каталога гравитационных волн, включающего события, обнаруженные детекторами LIGO-Virgo-KAGRA (LVK). Измерение постоянной Хаббла — ключевого параметра, определяющего скорость расширения Вселенной — остается одной из самых острых проблем современной космологии. Проблема осложняется тем, что значения, полученные традиционными методами на основе сверхновых или космического микроволнового фона, расходятся друг с другом на несколько процентов. Новая методика предлагает независимый подход, свободный от классических «космических лестниц» расстояний. Метод сочетает анализ корреляции между искажениями форм галактик, их кластеризацией и перекрёстными связями между этими эффектами — со «стандартными сиренами»: слияниями компактных объектов, расстояния до которых определяются напрямую из формы гравитационного сигнала. В анализ были включены 141 «стандартная сирена», а также событие GW170817 — единственное на сегодня с электромагнитным сопровождением. Для него дополнительно использовались данные о красном смещении галактики-хозяйки и ориентации релятивистского джета. В результате получено значение постоянной Хаббла H0 = 67,9 (+4,4/–4,3) км/с/Мпк с точностью 6,4%. Это заметно лучше, чем при использовании каждого из методов по отдельности: анализ только «стандартных сирен» даёт около 7% точности, а корреляции форм и искажений галактик — порядка 17%. Совмещение данных также улучшило ограничения DES на долю материи во Вселенной примерно на 22%. Авторы отдельно подчёркивают, что информация о наклоне джета GW170817 играет существенную роль: без неё точность измерения ухудшается почти до 10%. При этом оценки, полученные из гравитационных волн и из анализа крупномасштабной структуры, хорошо согласуются между собой — расхождение между их медианами составляет всего 0,78?. Постоянная Хаббла остаётся одной из ключевых проблем современной космологии из-за расхождений между измерениями, основанными на ранней и поздней Вселенной. Полученный уровень точности сопоставим с другими современными подходами и показывает, что «стандартные сирены» могут стать важнейшим инструментом для изучения космологии по мере накопления данных. Анализ также улучшил оценку доли материи во Вселенной за счёт добавления слабого линзирования. https://arxiv.org/abs/2601.04774 https://www.ixbt.com/news/2026/01/11/polucheno-pervoe-nezavisimoe-izmerenie-postojannoj-habbla-na-osnove-sochetanija-standartnyh-siren-i-slabogo.html https://innovanews.ru/info/news/space/predlozhen-novyy-metod-izmereniya-postoyannoy-xabbla-cherez-shum-ot-chernyx-dyr/?ysclid=mtfdxylc9n468072451 Телеграм: t.me/ainewsline Источник: innovanews.ru Комментарии: |
|