Astronomie

Werkzeuge zur Simulation theoretischer astronomischer Probleme?

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Ich habe versucht, mich nach Open-Source-Tools umzusehen, die es mir ermöglichen, Simulationen auszuführen und auf dem Code mit meinen eigenen Bedürfnissen aufzubauen (hauptsächlich mathematische Simulationen, aber 3D-Visuals wären ein Bonus.), leider habe ich nicht wirklich viele offene gefunden Quellprojekte, daher denke ich, dass diese Tools möglicherweise auf Websites wie der NASA oder anderen Stiftungen für astronomische Forschung verfügbar sind. Wo findet man eigentlich professionelle Software für Astronomieforschung und Simulationen?


Geben Sie GADGET-2 einen Scheck, falls Sie dies noch nicht getan haben.

GADGET ist ein frei verfügbarer Code für kosmologische N-Körper/SPH-Simulationen auf massiv parallelen Computern mit verteiltem Speicher. GADGET verwendet ein explizites Kommunikationsmodell, das mit der standardisierten MPI-Kommunikationsschnittstelle implementiert wird. Der Code kann im Wesentlichen auf allen derzeit verwendeten Supercomputersystemen ausgeführt werden, einschließlich Clustern von Workstations oder einzelnen PCs.

GADGET berechnet Gravitationskräfte mit einem hierarchischen Baumalgorithmus (optional in Kombination mit einem Particle-Mesh-Schema für weitreichende Gravitationskräfte) und repräsentiert Flüssigkeiten mittels Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH). Der Code kann für Studien isolierter Systeme oder für Simulationen, die die kosmologische Expansion des Raums beinhalten, sowohl mit als auch ohne periodische Randbedingungen verwendet werden. Bei all diesen Arten von Simulationen verfolgt GADGET die Entwicklung eines selbstgravitierenden, kollisionsfreien N-Körper-Systems und ermöglicht optional die Einbeziehung der Gasdynamik. Sowohl die Kraftberechnung als auch die zeitliche Abstufung von GADGET sind voll adaptiv, mit einem prinzipiell unbegrenzten Dynamikbereich.

GADGET kann daher verwendet werden, um eine breite Palette von astrophysikalisch interessanten Problemen anzugehen, von kollidierenden und verschmelzenden Galaxien bis hin zur Bildung großräumiger Strukturen im Universum. Unter Einbeziehung zusätzlicher physikalischer Prozesse wie Strahlungskühlung und -erwärmung kann GADGET auch verwendet werden, um die Dynamik des gasförmigen intergalaktischen Mediums zu studieren oder die Sternentstehung und ihre Regulierung durch Rückkopplungsprozesse zu untersuchen.


Es gibt ein Python-Paket namens Astropy. Es enthält Module, um viele Berechnungen in der Astronomie durchzuführen. Es handelt sich nicht um ein Modell oder eine Simulation, sondern könnte verwendet werden, um viele Probleme oder Datenanalyseaufgaben in der Astronomie zu lösen oder die Eingaben für Modelle und Simulationen vorzuverarbeiten. Es ist in mehreren Python-Distributionen enthalten.


Geordnete Unordnung: Simulationen der Planeten-Scheiben-Dynamik mit AREPO

Seit dem Aufkommen der Computersimulationen als wichtiges Werkzeug in der theoretischen Astronomie wurden die verwendeten Methoden ständig verfeinert. Der Einsatz immer größerer Rechenleistung hilft uns dabei, immer höhere Auflösungen zu erreichen und Simulationen immer realistischerer Szenarien durchzuführen. Lesen Sie diesen Astrobit, wenn Sie mehr über Supercomputer und rechnerische Herausforderungen erfahren möchten, oder lesen Sie hier über eine aktuelle, ehrgeizige großmaßstäbliche Simulation kosmologischer Strukturen. Computermodelle im Allgemeinen helfen Astronomen, Probleme anzugehen, die durch Beobachtungen allein nicht verstanden werden können. In der Astrophysik kann uns nur die kombinierte Anstrengung von beobachtenden und theoretischen Methoden wirklich zu einem tieferen Verständnis des Universums führen, da wir mit unseren Untersuchungsobjekten nicht experimentell interagieren können.

Abb. 1: Zoomen Sie auf den Planeten und den dazugehörigen Nachlauf. Die grauen Linien stellen die Grenzen zwischen den einzelnen Zellen dar, die Farbe zeigt die Spaltendichte an. Die Geometrie und Größe der Fluidpatches ist der höheren Dichte im Bereich des „Planeten“ angepasst. Dies ist ein großer Vorteil der Voronoi-Tessellation. Quelle: Munoz et al. (2014).

Prädiktive Computermodelle astrophysikalischer Phänomene basieren oft auf den Prinzipien der Fluiddynamik, die der Hauptantriebsmechanismus der Dynamik der meisten astrophysikalischen Systeme ist. Fast alles, was wir beim Blick durch ein Teleskop beobachten, wurde ursprünglich aus Gas (d. h. einer Flüssigkeit) gebildet. Um die zugrunde liegende Dynamik der Entstehung astrophysikalischer Systeme zu verstehen – von der galaktischen Struktur bis zum Aufbau terrestrischer Planeten – ist daher die Fluiddynamik ein allgegenwärtiges und mächtiges Werkzeug!

Technologieentwicklung als Schub für den wissenschaftlichen Fortschritt

Die Autoren des heutigen Artikels verwenden den Code AREPO , einer einer neuen und innovativen Art von sogenannten 'Moving Mesh'-Codes, der bereits in einigen großen ehemaligen Astrobiten mit unterschiedlichen astronomischen Anwendungen enthalten war: AREPO vs. SPH , Pop III Sterne , Galaxienentwicklung , Struktur & Galaxienentstehung und Illustris & Open Science . Das Hauptmerkmal des Codes ist sein hybrider Charakter, der die Dynamik mit Rasterfeldern berechnet, die sich mit dem Fluss bewegen (wie SPH). Die zugrunde liegenden Gleichungen werden diskretisiert (d. h. die kontinuierliche Natur des Fluidflusses wird in kleine handhabbare Teile zerlegt) und auf einem unstrukturierten Gitter gelöst. In dieser Arbeit wird AREPO modifiziert, um die Dynamik eines jungen planetarischen Objekts in einer protoplanetaren Scheibe zu behandeln. Dies ist die Phase, in der der sich bildende Planet noch von viel Gas und Staub umgeben ist, aber bereits genug Materie angesammelt hat, um sich deutlich vom umgebenden Material zu unterscheiden. Um Ihnen eine Vorstellung von den einzigartigen Eigenschaften des Codes zu geben, zeigt Abbildung 1 den Abdruck des unstrukturierten Netzes auf der protoplanetaren Scheibe und dem eingebetteten Planeten, dem roten (und damit dichten) Bereich im Bild. Die Geometrie aller Fluidpakete in der Simulation passt sich der spezifischen Geometrie des Problems an (oder des Körpers, beachten Sie, dass der Planet auch vollständig aus Fluidzellen besteht) und verkleinert die Paketgröße, wenn eine Region „interessant“ ist. Dies ermöglicht eine höhere Auflösung mit mehr Präzision z. B. in der Region um den Planeten. Diese Art des unstrukturierten Rasteransatzes wird als Voronoi-Tessellation bezeichnet.

Das Hauptziel dieses Papiers ist es, die Genauigkeit von AREPO zu vergleichen, anstatt neue Einblicke in die Physik der Planetenentstehung selbst zu gewinnen. Wie gehen die Autoren dabei vor? Zunächst formulieren sie einen Aufbau einer protoplanetaren 2D-Scheibe und setzen darin einen Planeten ein. Anschließend entwickeln sie das komplette System im Laufe der Zeit weiter, quantifizieren und analysieren sein Verhalten und vergleichen die Ergebnisse mit Simulationen, die mit einem Code namens FARGO (einem etablierten Grid-Code für die Verwendung mit solchen Platten) durchgeführt wurden.

Zahlenverarbeitung aus Gründen der Genauigkeit

Als erstes betrachten sie das Lückenöffnungskriterium für verschiedene Planetenmassen. Dies sagt Wissenschaftlern das Potenzial eines Planeten aus, in seiner umgebenden Scheibe eine Lücke von vernachlässigbarer Gasdichte zu öffnen, die beispielsweise sein Migrationsverhalten bestimmt. In der gesamten Arbeit vergleichen sie die Entwicklung eines neptungroßen und eines jupitergroßen Planeten (genauer gesagt: das Massenverhältnis des Planeten zum Zentralstern in der Simulation ist mit dem von Neptun/Jupiter und unserer Sonne vergleichbar). Sie können den Einfluss der Planetenmasse auf die Scheibe in Abbildung 2 sehen. Der massereichere Planet verändert die Struktur der Scheibe viel stärker als sein leichtes Gegenstück!

Zusätzliche Tests werden mit Vortensity (ein Maß für die Potenzial Verwirbelung/Vorticity, die für die Einleitung und Ursache der Spaltöffnung wichtig ist) und Drehmoment und werden teilweise mit ähnlichen Läufen mit dem FARGO-Code verglichen. In den meisten Tests stellen sie fest, dass das Ergebnis von AREPO mit dem von FARGO vergleichbar ist. Geringfügige Unterschiede sind beispielsweise darin zu sehen, wie gut der Code die Massenanhäufungen an den Innenkanten des geöffneten Spaltes behandelt. Außerdem argumentieren sie, dass die dynamische Tessellation aufgrund der Scherung von Zellen bei leicht unterschiedlichen Radien Fehler in die Lösung der hydrodynamischen Gleichungen einführt.

Abb. 2: Aufräumen einer Lücke in der Gasscheibe durch den Planeten. Die Farbskala ist die logarithmische Dichte und kühlere Farben entsprechen einer geringeren Dichte. Der Planet auf der linken Seite hat die Masse des Neptuns, auf der rechten Seite ist die Masse des Planeten mit Jupiter vergleichbar. Wie Sie sich vorstellen können, hat der Planet mit geringerer Masse Schwierigkeiten, das gesamte Gas aus seiner Umlaufbahn zu entfernen, und endet daher (nach 100 Umlaufbahnen) mit einer flacheren und weniger ausgeprägten Lücke. μ steht für Planet/Stern-Verhältnis, ν für die Viskosität und NR für die Anzahl der anfänglichen Flüssigkeitsflecken. Quelle: Munoz et al. (2014).


Werkzeuge der Radioastronomie - Probleme und Lösungen

Dieses Buch behandelt Themen der Radioastronomie und enthält Probleme auf Hochschulniveau mit sorgfältig präsentierten Lösungen. Die Aufgaben sind nach dem Inhalt des Lehrbuchs geordnet Werkzeuge der Radioastronomie, 6. Aufl. von T.L.Wilson, K. Rohlfs, S. Hüttemeister (auch in dieser Springer-Reihe erhältlich) kapitelweise. Einige dieser Probleme wurden formuliert, um eine Erweiterung des in Werkzeuge der Radioastronomie.

Thomas L. Wilson war Mitarbeiter am Max-Planck-Inst. f. Radioastronomie von 1969-2004. Während dieser Zeit wurde er als Direktor des Sub-mm-Teleskop-Observatoriums (1997-2002) nach Arizona entsandt. Danach war er Project Scientist (2004-6), Associate Director (2006-8) und am European Southern Observatory und anschließend Senior Scientist bei ALMA (Atacama Large Mm/sub-mm Array) von Feb. 2009 bis März 2010. Von April 2010 bis Dezember 2015 war er im Naval Research Laboratory, dann der NSF Division of Astronomical Sciences, in der Spectrum Management Unit tätig. Seit Dezember 2017 ist er emeritiert am Max-Planck-Institut für Radioastronomie in Bonn.


Julia Astro: Analyse der nächsten Generation in der Astronomie ermöglichen

Die Datenanalyse in der Astronomie ist traditionell in zwei Kategorien unterteilt: Arbeit in dynamischen Programmiersprachen auf hoher Ebene wie IDL oder Python und Arbeit in kompilierten Low-Level-Sprachen wie C, C++ und Fortran. Astronomen lieben dynamische High-Level-Sprachen wegen ihrer flachen Lernkurve und ihres schnellen Entwicklungszyklus, aber in sehr großem Maßstab oder für rechenintensive Probleme werden sie oft unzureichend. Kompilierte Low-Level-Sprachen bieten die beste Leistung, erfordern jedoch ein höheres Maß an Programmierkenntnissen und haben einen langsameren Entwicklungszyklus mit weniger leicht verfügbaren Tools.

Geben Sie Julia ein. Julia ist eine neue Programmiersprache, die die dynamische Programmiererfahrung einer Sprache wie Python mit der Leistung einer kompilierten Low-Level-Sprache wie C verspricht. Beim Programmieren in Julia kann man ein Problem skalieren, ohne jemals die Sprache zu wechseln oder vertraute Tools und Bibliotheken zu verlassen hinter. Da Astronomen mit zunehmenden Datenmengen immer komplexere Fragen stellen, wird diese Fähigkeit entscheidend.

Ein gutes aktuelles Beispiel dafür ist das Celeste-Projekt [1, 2], ein neues statistisches Analysemodell für großräumige Himmelsdurchmusterungen. Celeste wurde für die nächste Generation von Teleskopen entwickelt und muss jede Nacht 8 TB Daten mit einem komplexen statistischen Modell verarbeiten. "Celeste musste schnell sein, also haben wir C++, eine Mischung aus Python und Cython, und Julia in Betracht gezogen. Julia ließ uns den größten Teil unseres Programms in einer von Mathematik inspirierten Syntax auf hoher Ebene schreiben, ohne dass wir Datenstrukturen zwischen den Programmierungen übergeben müssen Sprachen", sagt Jeffrey Regier (UC Berkeley Statistics), Hauptautor des Papiers, in dem die Methode vorgestellt wird.

Mit einer neuen Programmiersprache entsteht die Notwendigkeit, domänenspezifische Softwarebibliotheken für diese Sprache zu entwickeln. Julia wird mit häufig verwendeten Bibliotheken für numerisches und wissenschaftliches Rechnen vertrieben, es fehlt jedoch die große Suite von astronomiespezifischen Bibliotheken, die bereits für Sprachen wie IDL oder Python verfügbar sind. Die Organisation Julia Astro wurde gegründet, um die Entwicklung solcher häufig genutzter Astronomiebibliotheken zu unterstützen. Das FITS-Format ist beispielsweise das Standard-Datenaustauschformat, das in der Astronomie verwendet wird. Mit dem Julia-Paket FITSIO.jl kann man diese Dateien von Julia leicht lesen und schreiben. Es gibt Pakete für mehrere andere häufige Aufgaben: Umrechnung zwischen astronomischen Koordinatensystemen, genaue Zeitumrechnung, Berechnung kosmologischer Entfernungen und Berechnung der Auswirkungen von interstellarem Staub. Der gesamte Code wird offen auf GitHub entwickelt und ist unter der freizügigen Open-Source-MIT-Lizenz lizenziert.

Es ist noch ziemlich früh für JuliaAstro und sogar für Julia selbst, aber Julia erweist sich bereits als nützlich bei realen astronomischen Problemen, und die Zukunft ist rosig!


Inhalt

HEALPix Bearbeiten

HEALPix (manchmal als Healpix geschrieben), ein Akronym für Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelization of a 2-sphere, kann sich entweder auf einen Algorithmus zur Pixelisierung der 2-Sphere, ein zugehöriges Softwarepaket oder eine zugehörige Klasse von Kartenprojektionen beziehen. Healpix wird häufig für die kosmologische Zufallskartenerstellung verwendet. Die ursprüngliche Motivation für die Entwicklung von HEALPix war eine Notwendigkeit. Die WMAP der NASA und die Mission Planck der Europäischen Weltraumorganisation ESA produzieren Multifrequenz-Datensätze, die für die Erstellung von Full-Sky-Karten des Mikrowellenhimmels mit einer Winkelauflösung von wenigen Bogenminuten ausreichen. Die Hauptanforderungen bei der Entwicklung von HEALPix bestanden darin, eine mathematische Struktur zu schaffen, die eine geeignete Diskretisierung von Funktionen auf einer Kugel mit ausreichend hoher Auflösung unterstützt, und eine schnelle und genaue statistische und astrophysikalische Analyse von massiven Full-Sky-Datensätzen zu ermöglichen. Die HEALPix-Karten werden in fast allen Datenverarbeitungsforschungen in der Kosmologie verwendet.

CMBFAST Bearbeiten

CMBFAST ist ein Computercode, entwickelt von Uroš Seljak und Matias Zaldarriaga (basierend auf einem Boltzmann-Code von Edmund Bertschinger, Chung-Pei Ma und Paul Bode) zur Berechnung des Leistungsspektrums der kosmischen Mikrowellen-Hintergrundanisotropie. Es ist das erste effiziente Programm, das dies tut und die Zeit zur Berechnung der Anisotropie von mehreren Tagen auf wenige Minuten reduziert, indem ein neuartiger semi-analytischer Sichtlinienansatz verwendet wird.

CAMB-Bearbeitung

Code für Anisotropien im Mikrowellenhintergrund von Antony Lewis und Anthony Challinor. Der Code basierte ursprünglich auf CMBFAST. Später werden mehrere Entwicklungen vorgenommen, um es schneller und genauer zu machen und mit der gegenwärtigen Forschung kompatibel zu sein. Der Code ist objektorientiert geschrieben, um ihn benutzerfreundlicher zu machen.

CMBEASY Bearbeiten

CMBEASY ist ein Softwarepaket von Michael Doran, Georg Robbers und Christian M. Müller. Der Code basiert auf dem CMBFAST-Paket. CMBEASY ist vollständig objektorientiertes C++. Dadurch werden Manipulationen und Erweiterungen des CMBFAST-Codes erheblich vereinfacht. Darüber hinaus kann eine leistungsstarke Spline-Klasse verwendet werden, um Daten einfach zu speichern und zu visualisieren. Viele Funktionen des CMBEASY-Pakets sind auch über eine grafische Benutzeroberfläche zugänglich. Dies kann sowohl für die Intuition als auch für Unterrichtszwecke hilfreich sein.

KLASSE Bearbeiten

CLASS ist ein neuer Boltzmann-Code, der in dieser Linie entwickelt wurde. Der Zweck von CLASS besteht darin, die Entwicklung linearer Störungen im Universum zu simulieren und CMB- und großskalige Strukturobservablen zu berechnen. Sein Name kommt auch von der Tatsache, dass es in einem objektorientierten Stil geschrieben ist, der den Begriff der Klasse nachahmt. Klassen sind eine Programmierfunktion, die z. B. in C++ und Python verfügbar ist, aber diese Sprachen sind bekanntermaßen weniger vektorisierbar/parallelisierbar als einfaches C (oder Fortran) und daher potenziell langsamer. CLASS ist in einfachem C für hohe Leistung geschrieben, während der Code in wenigen Modulen organisiert ist, die die Architektur und Philosophie von C++-Klassen reproduzieren, um optimale Lesbarkeit und Modularität zu gewährleisten.

AnalizeThis Bearbeiten

AnalizeThis ist ein Parameterschätzungspaket, das von Kosmologen verwendet wird. Es kommt mit dem CMBEASY-Paket. Der Code ist in C++ geschrieben und verwendet den globalen Metropolis-Algorithmus zur Schätzung kosmologischer Parameter. Der Code wurde von Michael Doran für die Parameterschätzung mit WMAP-5-Likelihood entwickelt. Der Code wurde jedoch nach 2008 für die neuen CMB-Experimente nicht aktualisiert. Daher wird dieses Paket derzeit nicht von der CMB-Forschungsgemeinschaft verwendet. Das Paket kommt mit einer schönen GUI.

CosmoMC Bearbeiten

CosmoMC ist eine Fortran 2003 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Engine zur Erforschung des kosmologischen Parameterraums. Der Code führt Brute-Force- (aber genaue) theoretische Materieleistungsspektrum- und Cl-Berechnungen mit CAMB durch. CosmoMC verwendet einen einfachen lokalen Metropolis-Algorithmus zusammen mit einer optimierten Fast-Slow-Sampling-Methode. Diese Fast-Slow-Sampling-Methode bietet eine schnellere Konvergenz für die Fälle mit vielen störenden Parametern wie Planck. Das CosmoMC-Paket bietet auch Unterprogramme für die Nachbearbeitung und das Plotten der Daten.

CosmoMC wurde 2002 von Antony Lewis geschrieben und später werden mehrere Versionen entwickelt, um den Code mit verschiedenen kosmologischen Experimenten auf dem neuesten Stand zu halten. Es ist derzeit der am häufigsten verwendete kosmologische Parameterschätzcode.

SCoPE Bearbeiten

SCoPE/Slick Cosmological Parameter Estimator ist ein neu entwickeltes kosmologisches MCMC-Paket, das von Santanu Das in der Sprache C geschrieben wurde. Neben dem standardmäßigen globalen Metropolenalgorithmus verwendet der Code drei einzigartige Techniken namens "verzögerte Ablehnung", die die Akzeptanzrate einer Kette erhöht, "Vorabruf", der einer einzelnen Kette hilft, auf parallelen CPUs zu laufen, und "Inter-Chain-Kovarianz-Update". das verhindert ein Clustern der Ketten und ermöglicht eine schnellere und bessere Vermischung der Ketten. Der Code ist in der Lage, kosmologische Parameter aus WMAP- und Planck-Daten schneller zu berechnen.

    — Microwave Anisotropy Data Computational Analysis Package, entwickelt von Borrill et al. — Software wurde von Seager, Sasselov und Scott entwickelt und verwendet, um die Rekombinationsgeschichte des Universums zu berechnen. Das Paket wird von kosmologischen Boltzmann-Codes (CMBFast, CAMB etc.) verwendet – Time Ordered Astrophysics Scalable Tools, entwickelt und entworfen von Theodore Kisner, Reijo Keskitalo, Jullian Borrill et. al. Es "verallgemeinert das Problem der CMB-Kartenerstellung auf die Reduzierung von punktuellen Zeitbereichsdaten und stellt sicher, dass die Analyse exponentiell wachsender Datensätze auf die größten verfügbaren HPC-Systeme skaliert wird". [17]

Likelihood-Softwarepakete Bearbeiten

Verschiedene kosmologische Experimente, insbesondere die CMB-Experimente wie WMAP und Planck, messen die Temperaturschwankungen am CMB-Himmel und messen dann das CMB-Leistungsspektrum aus der beobachteten Himmelskarte. Aber für die Parameterschätzung wird das χ² benötigt. Daher kommen all diese CMB-Experimente mit einer eigenen Likelihood-Software.


Schreibsoftware

Latex. Sie haben vielleicht bemerkt, dass sich die Schriftart und das Layout vieler Artikel auf dem arXiv von normalen Word-Dokumenten unterscheiden. LaTeX ist eine Programmiersprache zur Dokumentvorbereitung. Ja, das wirst du tatsächlich kompilieren Ihr Dokument in ein PDF. Wenn Sie Linux verwenden, ist die Installation von LaTeX so einfach wie die Verwendung eines Paketmanagers. Andernfalls können Sie für Windows versuchen, die Miktex-Distribution zu installieren. Für Macs steht die TeXShop-Schnittstelle zur Verfügung. Das LaTeX-Wikibook ist ein großartiger Ort, um nach weiteren Informationen über den Einstieg in den Satz wissenschaftlicher Arbeiten zu suchen.


Simulieren Chandra Beobachtungen von Galaxienhaufen

★ Derzeitige Adresse: Department of Astronomy, University of Illinois, 1002 W. Green Street, Urbana, IL 61801, USA.

‡Auch im Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, 60 Garden Street, Cambridge, MA 02138, USA.

Dipartimento di Astronomia, Università di Padova, vicolo dell'Osservatorio 2, I-35122 Padova, Italien

★ Derzeitige Adresse: Department of Astronomy, University of Illinois, 1002 W. Green Street, Urbana, IL 61801, USA.

‡Auch im Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, 60 Garden Street, Cambridge, MA 02138, USA.

Department of Physics, University of Durham, South Road, Durham DH1 3LE

★ Derzeitige Adresse: Department of Astronomy, University of Illinois, 1002 W. Green Street, Urbana, IL 61801, USA.

‡Auch im Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, 60 Garden Street, Cambridge, MA 02138, USA.

Dipartimento di Astronomia, Università di Padova, vicolo dell'Osservatorio 2, I-35122 Padova, Italien

INAF-Osservatorio Astronomico di Brera, via Bianchi 46, I-23807 Merate(LC), Italien

Dipartimento di Astronomia, Università di Bologna, via Ranzani 1, I-40127 Bologna, Italien

Dipartimento di Astronomia, Università di Padova, vicolo dell'Osservatorio 2, I-35122 Padova, Italien

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‡Auch im Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, 60 Garden Street, Cambridge, MA 02138, USA.

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‡Auch im Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, 60 Garden Street, Cambridge, MA 02138, USA.

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‡Auch im Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics, 60 Garden Street, Cambridge, MA 02138, USA.

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Astronomie und Astrophysik



Der Rosettennebel (NGC 2247) ist ein riesiges Molekül
Wolkenregion, die sich 5.000 Lichtjahre von der Erde entfernt befindet.
Dieses Bild wurde von Undergraduate erstellt
Schüler Chris Michael mit Bildern
aufgenommen am Van Allen Observatory
Gemini-Teleskop im Süden von Arizona.

Wir untersuchen ein breites Spektrum astrophysikalischer Phänomene, von der Plasmaphysik des Sonnensystems bis hin zur Röntgenemission von Akkretionsscheiben Schwarzer Löcher. Wir pflegen starke synergistische Kooperationen mit den Gruppen Weltraumphysik und Plasmaphysik der Abteilung.

Die Astrophysik-Gruppe betreibt das Iowa Robotic Observatory und ist ein kooperierendes Mitglied der bodengestützten Gammastrahlen-Teleskopanordnung von VERITAS. Fakultät, Forschungspersonal und Doktoranden nutzen regelmäßig eine Vielzahl von bodengestützten astronomischen Observatorien, darunter das Very Large Array des National Radio Astronomy Observatory und die VLBA sowie das Arecibo-Observatorium. Wir nutzen auch häufig weltraumgestützte Einrichtungen wie das Chandra-Röntgenobservatorium, das XMM-Newton-Röntgenobservatorium und das Hubble-Weltraumteleskop. Darüber hinaus haben wir aktive Programme in der Entwicklung von Radio- und Röntgeninstrumenten und sind derzeit daran beteiligt, einen Raketenflug für die weiche Röntgenspektroskopie vorzubereiten.

Casey DeRoo

Röntgenastronomie Röntgenteleskope & Instrumentierung optisches Design Machine Learning für die Astronomie

  • Röntgenspektroskopie von Supernova-Überresten
  • Instrumentendesign / Raytracing für Höhenforschungsraketen, CubeSats, Explorer und Flaggschiff-Missionen
  • Herstellung und Prüfung von Röntgengittern
  • Streiflichtspiegel
  • Identifizierung ungewöhnlicher astronomischer Quellen durch maschinelles Lernen
  • Studenten interagieren mit Mitarbeitern der NASA, Harvard-Smithsonian und anderen Institutionen auf der ganzen Welt

Hai Fu

Beobachtende extragalaktische Astronomie, Galaxienverschmelzungen, Starburst-Galaxien, aktive Galaxienkerne

Galaxien wie unsere Milchstraße sind die Bausteine ​​des Universums. Nach jahrzehntelanger Forschung wissen wir nun, dass sich in den letzten 13,7 Milliarden Jahren massereiche Galaxien wie unsere Milchstraße von winzigen Überdichten in einem im Wesentlichen homogenen Universum zu großen Ensembles aus Sternen, Gas und Dunkler Materie entwickelt haben. Aber es ist ein komplexer Prozess, der schwer zu verstehen ist, denn Galaxien entwickeln sich nicht isoliert und weisen große Diversitäten auf. Um bei dieser Suche Fortschritte zu erzielen, teilen Astronomen die Galaxienpopulation in verschiedene Kategorien zu verschiedenen Epochen ein und studieren jede Kategorie sehr detailliert, in der Hoffnung, dass wir schließlich eine zusammenhängende Geschichte zusammenstellen.

Zuvor untersuchte Prof. Fu quasare ausgedehnte Emissionslinienregionen, die Koevolution von Schwarzen Löchern und Galaxien, aktive galaktische Kerne mit doppelter Emissionslinie und die hellsten staubigen Sternentstehungsgalaxien. Er hat diese faszinierenden Objekte mit Integralfeldspektroskopie, adaptiver Optik, Radiointerferometern und weltraumgestützten Teleskopen beobachtet. Derzeit konzentrieren sich seine Forschungsinteressen darauf, die Auswirkungen von Galaxienverschmelzungen mit SDSS-IV/MaNGA-Integralfeldspektroskopie zu verstehen, dunkle Materie in hochrotverschobenen Sternentstehungsgalaxien mit der Gaskinematik von ALMA zu untersuchen und die großräumige Gasversorgung von Starburst-Galaxien mit hoher Rotverschiebung mit Quasar-Absorptionslinien-Spektroskopie.


ISSN: 2641-886X

Internationale Zeitschrift für Kosmologie, Astronomie und Astrophysik (IJCAA) ist eine Open-Access-Zeitschrift, die Artikel zu allen Aspekten der Kosmologie, Astronomie und Astrophysik veröffentlicht und theoretische, beobachtende und experimentelle Bereiche sowie Berechnung und Simulation umfasst. Die Zeitschrift wird von Madridge Publishers herausgegeben.

Das Hauptziel dieser Zeitschrift ist es, Wissenschaftlern und Akademikern auf der ganzen Welt eine Plattform zu bieten, um verschiedene neue Entdeckungen, Probleme und Entwicklungen in verschiedenen Bereichen der Kosmologie, Astronomie und Astrophysik zu fördern, auszutauschen und zu diskutieren.

IJCAA begrüßt die Einreichung von Forschungsartikeln, Übersichtsartikeln, Kurzmitteilungen, Schnellkommunikation, Leserbriefen, Fallberichten und veröffentlicht Artikel zu allen Aspekten der Kosmologie, Astrophysik und Astronomie, einschließlich Instrumentierung, Laborastrophysik und physikalischer Kosmologie. Kritische Rezensionen zu Themenfeldern werden ebenfalls veröffentlicht.

IJCAA veröffentlicht originelle Hypothesen und Entdeckungen in Kosmologie, Astronomie, Weltraumwissenschaft und -technologie, Astrophysik, Astrobiologie, Plasmaphysik und Erd- und Planetenwissenschaften. Es umfasst mehrere Disziplinen und Unterdisziplinen der Biologie, Geologie, Physik, Chemie, Aussterben, der Entstehung und Entwicklung des Lebens sowie der Besiedlung und Erforschung des Mars. Es konzentriert sich hauptsächlich auf die konzeptionellen Probleme des aktuellen Paradigmas der Kosmologie und Astronomie des frühen Universums und motiviert so die Erforschung des Potenzials der Stringtheorie, um ein neues Paradigma bereitzustellen.


Simulation von acht Millionen „Mock-Universen“ gibt Aufschluss über die Entwicklung von Galaxien

Neue Einblicke in Mechanismen, die die Sternentstehung in Galaxien steuern, wurden von Peter Behhoozi von der University of Arizona und Kollegen in den USA gewonnen. Dies geschah mit dem UniverseMachine-Simulationsframework des Teams, das Millionen von Scheinuniversen generiert, die sich nach unterschiedlichen Regeln der Sternentstehung entwickeln. Durch den Vergleich dieser Universen mit realen Beobachtungen können die Wissenschaftler herausfinden, welche Regeln richtig sind.

Viele der Mechanismen, die der Galaxienentstehung und -entwicklung zugrunde liegen, bleiben im Dunkeln. Astronomen glauben heute weithin, dass wichtige Mechanismen von den Eigenschaften von Halos aus dunkler Materie bestimmt werden – riesigen gravitativ gebundenen Strukturen, von denen angenommen wird, dass sie Galaxien einschließlich der Milchstraße umhüllen. Obwohl dieser Rahmen einige wichtige Einblicke in die Galaxienentstehung geliefert hat, gibt es noch keine Theorien, um zu erklären, wie sich Galaxien aus den Grundprinzipien bilden und entwickeln. Um die relevanten Prozesse aufzudecken, verwenden Astronomen zwei Arten von Modellen: semianalytische Modelle, die bekannte physikalische und empirische Modelle mit Einschränkungen auf der Grundlage astronomischer Beobachtungen einbeziehen.

Da sich die beiden Modelltypen im Laufe der Jahre verbessert haben, haben sie immer ähnlichere Ergebnisse geliefert. Es gibt jedoch immer noch erhebliche Meinungsverschiedenheiten, insbesondere im Zusammenhang mit Prozessen, die die Sternentstehung in Galaxien hemmen. Semianalytische Modelle sagen voraus, dass in älteren Galaxien die Energie, die von hellen Objekten wie Supernovae und supermassiven Schwarzen Löchern abgestrahlt wird, interstellaren Wasserstoff erhitzt und verhindert, dass er unter der Schwerkraft kollabiert, um neue Sterne zu bilden. Beobachtungen zeigen jedoch, dass die Sternentstehungsraten (SFRs) in solchen Galaxien im Allgemeinen weit höher sind, als eine Erwärmung zulassen würde.

Geheimnisvolle Korrelation

Um diese astronomischen Beobachtungen nachzuahmen, beinhalten empirische Modelle eine theoretische Korrelation zwischen der SFR in einer Galaxie und den Eigenschaften ihres Dunkle-Materie-Halos. In ihrer Studie wollte Behroozis Team die physikalischen Mechanismen, die dieser Korrelation zugrunde liegen, mithilfe einer Simulation aufklären.

Ihr Modell heißt UniverseMachine und erzeugt zunächst ein „Scheinuniversum“ aus 12 Millionen Galaxien. Es wird eine fundierte Vermutung darüber angestellt, wie SFRs von der Halomasse, der Montagegeschichte und dem Alter der Galaxie abhängen könnten. Nachdem die Simulation vom frühen Universum bis zum heutigen Tag ausgeführt wurde, vergleicht ein Algorithmus die resultierenden SFRs mit Beobachtungen. Dieser Vergleich wird dann verwendet, um genauere Eingabewerte für das nächste simulierte Universum zu bestimmen. Dieser Zyklus wurde dann wiederholt, bis der gesamte SFR-Bereich, wie er in realen Beobachtungen gemessen wurde, erfasst worden war.

Simulation von acht Millionen „Mock-Universen“ gibt Aufschluss über die Entwicklung von Galaxien

Nach zweiwöchigen Berechnungen auf dem Supercomputer Ocelote der University of Arizona, bei denen über 8 Millionen Scheinuniversen generiert wurden, entdeckten Behhoozi und Kollegen eine Vielzahl neuer Erkenntnisse über Sternentstehungsmechanismen. Neben anderen Entdeckungen kamen sie zu dem Schluss, dass die Korrelation zwischen Sternentstehung und Halo-Eigenschaften zwar stark, aber nicht perfekt ist. Außerdem nimmt der durchschnittliche Anteil an interstellarem Wasserstoff, der keine Sterne bildet, mit zunehmendem Alter ab, was darauf hindeutet, dass die Erwärmung des Gases nicht allein für die Verhinderung der Sternentstehung verantwortlich ist.

Diese Entdeckungen könnten es Astronomen nun ermöglichen, neue Theorien über die Eigenschaften der Sternentstehung zu erstellen und semianalytische Modelle zu aktualisieren. In Zukunft hofft das Team um Behhoozi nun, UniverseMachine zu erweitern, um andere Aspekte der Galaxienentstehung und -entwicklung zu erforschen, einschließlich der unterschiedlichen Morphologien einzelner Galaxien.