.Could dark energy change over time? Supercomputer simulations challenge ΛCDM assumption

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B메모 2510050317_소스1.재해석중【】

소스1.
https://phys.org/news/2025-10-dark-energy-supercomputer-simulations-cdm.html

.Could dark energy change over time? Supercomputer simulations challenge ΛCDM assumption

암흑 에너지는 시간이 지남에 따라 변할 수 있을까? 슈퍼컴퓨터 시뮬레이션이 ΛCDM 가정에 도전한다

Could dark energy change over time? Searching for answers through computer simulations

치바 대학 2025년 10월 2일

_암흑 에너지는 우주의 팽창을 담당하지만, 그 본질은 여전히 ​​많은 논쟁의 대상입니다. 최신 천문학 데이터를 기반으로 한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 과학자들은 암흑 에너지 매개변수의 다양한 값과 거동이 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.

_이 이미지는 표준 우주론 모델을 기반으로 하는 최대 규모의 계산 시뮬레이션 중 하나인 Uchuu를 통해 밝혀진 암흑 물질 구조의 시간적 진화를 보여줍니다.

_진화 과정은 왼쪽 상단 패널에서 시계 방향으로 표시됩니다. https://www.youtube.com/watch?v=R7nV6JEMGAo

1-1.
_20세기 초부터 과학자들은 우주가 가속 팽창하고 있다는 설득력 있는 증거를 수집해 왔습니다.

_이러한 가속 팽창은 암흑 에너지로 알려져 있는데, 이는 은하에 반발하는 효과를 갖는 시공간의 근본적인 특성입니다.

【msbase.universe는 왜 가속 팽창할까?

>>>>보기1.base에서 sample4.oss로 변신하기 때문일거다.

보기1.msbase4.
04110613
14051203
15080902
01100716

sample4.msoss(standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca

 


>>> 우주의 집합적 영역 계층이 존재한다.

1-1.
_수십 년 동안, 람다 냉암흑물질(ΛCDM)로 알려진 선도적인 우주론 모델은 암흑 에너지가 우주의 시간 속에서 변하지 않는 상수적 실체라고 가정해 왔습니다.

_이 단순한 가정은 현대 우주론의 근간을 이루었지만, 근본적인 의문은 여전히 ​​풀리지 않았습니다. 바로 암흑 에너지가 상수가 아니라 우주의 시간에 따라 변하는 속성이라면 어떨까요?

【람다 냉암흑물질(ΛCDM)는 sample4,.msoss일 수 있다.

>>> 그것은 상수가 아니다. 거대한 은하이고 우주이다. 어쩌면 msbase 빅뱅우주를 탄생 시킨 빅뱅이전의 우주일 수도 있다.

어쩌다 msoss.nk2 적적산맥의 여러 봉우리중 하나가 화산활동으러 붕괴된 사건일 수 있다. 어허.

May be an image of ‎map and ‎text that says '‎strong There exists a collective hierarchy of regions in the universe. c IOE dectrowzak clectro - Nomalmater.sbs.unvgre matter Normal rese. galaxy Example1 Example1.msbase4. .msbase4. 041 10613 gravity weak ng اG 14051203 1405 203 QyantumURiversegalaty maл Univer 15080902 01100716 dark_matter.msoss dar matter .msoss sample4.n mple4.msoss(standard) msoss( zxdxybzyz V zxdzxezxz xxbyyxzz zybzzfxzy cadccbedc 智nd AL dark.energy.gark.quasar.qqms k.quasar qqms qark cdbdcbdbb ornisfstangard) 8041-20 xzezxdyyx zxezybzyy bddbcbdca‎'‎‎


_최근 관측 결과, 위에서 언급한 가정이 틀렸을 수도 있다는 첫 번째 단서가 발견되었습니다.


2-1.
_고정된 우주론적 매개변수를 갖는 DDE 모델을 표준 ΛCDM 모델과 비교함으로써, 시간에 따라 변하는 암흑 에너지 성분 자체의 영향을 분리할 수 있었습니다.


>>>msbase.nk2.orbits의 변화 밀도의 변화가 암흑에너지나 암흑물질 적적산장 데몬의 분포 때문??
(케데헌, 소이의 눈이 번쩍!!!불맛 농심라면 김밥 덩어리 맛 좀 보여줘야!!)

_그런 다음, DESI 1년차 관측에서 도출된 최적 DDE 매개변수를 포함하는 세 번째 모델을 시뮬레이션하여, 업데이트된 우주론적 모델에 대한 DDE의 전체적인 효과를 확인할 수 있었습니다.

2-2.
_결과는 DDE 성분 자체의 영향이 놀라울 정도로 미미함을 보여줍니다. 그러나 DESI 데이터를 기반으로 한 최신 DDE 모델의 우주론적 매개변수(즉, 10% 더 높은 물질 밀도)를 조정했을 때, 우주 구조에 미치는 영향은 훨씬 더 두드러졌습니다.

_이는 물질 밀도가 높을수록 더 강한 중력이 생성되어 은하와 은하단이 자리 잡는 우주의 '비계'인 거대 은하단이 더 빠르고 효율적으로 형성되기 때문입니다. DESI에서 도출된 DDE 모델은 우주 초기 시대에 최대 70% 더 많은 거대 은하단이 존재할 것으로 예측했습니다.

2-3.
_연구팀은 또한 고대 음파가 남긴 우주적 발자국인 중입자 음향 진동(BAO)을 분석했습니다.

_BAO는 현재 DESI와 같은 은하 탐사에서 우주의 거리를 측정하는 우주적 기준으로 사용되고 있습니다.

_시뮬레이션 결과, DESI에서 도출된 DDE 모델의 BAO 피크가 더 작은 스케일 쪽으로 3.71% 이동한 것으로 나타났습니다.

_이 시뮬레이션 결과는 DESI의 실제 관측 결과와 매우 일치하여, 모델의 타당성을 검증하고 예측력을 확인시켜 주었습니다.

3.
_또한, 연구진은 은하가 우주 전체에 어떻게 분포하고 군집하는지 조사했습니다.

_ DESI에서 도출한 전체 DDE 모델은 다른 모델과 비교했을 때 군집화 측면에서 유의미하고 측정 가능한 차이를 보였습니다.

_더 구체적으로, 물질 밀도가 높을수록, 특히 더 작은 스케일에서 더 강한 군집화 신호가 나타났습니다.

_연구진은 군집화 패턴을 면밀히 연구하여 DDE 모델의 예측이 DESI의 관측 데이터와 일치함을 확인했습니다.

3-1.
_이 연구 결과를 종합해 보면, DDE의 영향 범위에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.

이시야마 박사는 "저희의 대규모 시뮬레이션은 우주론적 매개변수, 특히 우주의 물질 밀도의 변화가 DDE 요소 자체보다 구조 형성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다."라고 설명합니다.


>>>우주 밀도는 동적 암흑 에너지(DDE)를 포함하여, (mssbase.qpeoms.msoss).galaxy의 nk2는 사이즈 변화를 암시한다. nk2의 함의는 크게 두가지이다.

>>>하나는 ms의 끝수를 나타내고, 다른 하나는 xy제곱승의 평면을 나타낸다.

>>>

변화가 존재한다면 두번째의 의미이다. nk2.size는 궤도와 같아서 a.nk2의 a.orbit 변수는 (b<≈a≈<c).universe 로써,

은하단은 우리 우주의 전체집합내에 존재하는 중력의 등고선 궤도 nk2.parts.orbits일 뿐이다. 우주에 중력의 [*적적산 지형이 있다]는 소린가?

[_물질 밀도가 높을수록 더 강한 중력이 생성되어 은하와 은하단이 자리 잡는 우주의 '비계'인 거대 은하단이 더 빠르고 효율적으로 형성되기 때문입니다.]

>>>그래셔 [a주변에 크기 변화가 늘 존재한다]는 점으로 주변의 사이즈 궤도는 잠재적 변화를 가진 empty.ms을 나타낸다.

_앞으로 더욱 정확한 측정 결과를 제공할 것으로 예상되는 탐사를 통해 이 연구는 우주의 진화를 이해하는 데 매우 중요할 것입니다.

_ 이시야마 박사는 "가까운 미래에 스바루 프라임 포커스 분광기(Subaru Prime Focus Spectrograph)와 DESI의 대규모 은하 탐사를 통해 우주론적 매개변수 측정이 크게 향상될 것으로 예상됩니다. 이 연구는 이러한 향후 데이터를 해석하는 이론적 근거를 제공합니다."라고 결론지었습니다.

 

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