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Un millón de galaxias a estudio para descubrir cómo empezó el universo

Un millón de galaxias a estudio para descubrir cómo empezó el universo
Una imagen obtenida a partir de observaciones de la estructura del universo a gran escala.

Un equipo de investigadores ha analizado más de un millón de galaxias para explorar el origen de las estructuras cósmicas actuales y publica resultados en la revista Physical Review D.

Hasta el momento, observaciones y análisis precisos del fondo cósmico de microondas (CMB) y de la estructura a gran escala (LSS) han llevado al establecimiento del marco estándar del universo, el llamado modelo Lambda CDM, donde la materia oscura fría (CDM) y la energía oscura (la constante cosmológica, o Lambda) son características significativas.

Este modelo sugiere que las fluctuaciones primordiales se generaron al comienzo del universo, o en el universo temprano, que actuaron como desencadenantes, lo que llevó a la creación de todas las cosas en el universo, incluidas estrellas, galaxias, cúmulos de galaxias y su distribución espacial en todo el espacio. Aunque son muy pequeñas cuando se generan, las fluctuaciones crecen con el tiempo debido a la fuerza de atracción gravitacional, formando eventualmente una región densa de materia oscura o un halo. Luego, diferentes halos colisionaron y fusionaron repetidamente entre sí, dando lugar a la formación de objetos celestes como las galaxias.

Dado que la naturaleza de la distribución espacial de las galaxias está fuertemente influenciada por la naturaleza de las fluctuaciones primordiales que las crearon, se han realizado activamente análisis estadísticos de las distribuciones de galaxias para explorar observacionalmente la naturaleza de las fluctuaciones primordiales. Además de esto, el patrón espacial de las formas de las galaxias distribuidas en una amplia zona del universo también refleja la naturaleza de las fluctuaciones primordiales subyacentes.

Sin embargo, el análisis convencional de estructuras a gran escala se ha centrado únicamente en la distribución espacial de las galaxias como puntos. Más recientemente, los investigadores han comenzado a estudiar las formas de las galaxias, porque no solo proporciona información adicional, sino que también proporciona una perspectiva diferente de la naturaleza de las fluctuaciones primordiales.

Un equipo de investigadores, dirigido por el entonces estudiante graduado del Instituto Kavli para la Física y las Matemáticas del Universo (Kavli IPMU), Toshiki Kurita (actualmente investigador postdoctoral en el Instituto Max Planck de Astrofísica), y el profesor de Kavli IPMU, Masahiro Takada, desarrolló un método para medir el espectro de potencia de las formas de las galaxias, que extrae información estadística clave de los patrones de formas de las galaxias combinando los datos espectroscópicos de la distribución espacial de las galaxias y los datos de imágenes de las formas de las galaxias individuales.

Los investigadores analizaron simultáneamente la distribución espacial y el patrón de forma de aproximadamente 1 millón de galaxias del Sloan Digital Sky Survey (SDSS), el estudio de galaxias más grande del mundo en la actualidad.

Como resultado, lograron limitar las propiedades estadísticas de las fluctuaciones primordiales que sembraron la formación de la estructura de todo el universo.

Encontraron una alineación estadísticamente significativa de las orientaciones de las formas de dos galaxias separadas por más de 100 millones de años luz. Su resultado mostró que existen correlaciones entre galaxias distantes cuyos procesos de formación son aparentemente independientes y no tienen relación causal.

“En esta investigación, pudimos imponer restricciones a las propiedades de las fluctuaciones primordiales mediante el análisis estadístico de las ‘formas’ de numerosas galaxias obtenidas a partir de datos estructurales a gran escala. Hay pocos precedentes de investigaciones que utilicen las formas de las galaxias para explorar la física del universo primitivo y el proceso de investigación, desde la construcción de la idea y el desarrollo de métodos de análisis hasta el análisis de datos real, fue una serie de prueba y error”, declaró Kurita.


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