Тёмная энергия под прицетом нейросетей: новые результаты Dark Energy Survey

Комбинируя данные о слабом гравитационном линзировании и скоплениях галактик, исследование демонстрирует, что даже самые сложные теории могут быть ограничены горизонтом наблюдаемого, подобно тому, как информация исчезает за горизонтом событий чёрной дыры.

Анализ данных о гравитационном линзировании и скоплениях галактик с использованием методов машинного обучения позволяет получить более точные оценки параметров темной энергии.

Тёмная материя в белых карликах: новый взгляд на структуру звёзд

Для каждой из четырех центральных температур существует предел максимальной массы, определяющий границу стабильности, за пределами которой конфигурация становится неустойчивой.

Исследование показывает, как даже небольшое количество тёмной материи может влиять на радиус белых карликов, открывая новые возможности для изучения гало тёмной материи.

Пустоты во Вселенной: новый способ измерения космологических параметров

Анализ гравитационного линзирования пустот, проведенный на площади 100 квадратных градусов, позволяет установить ограничения на пять космологических параметров, демонстрируя, что даже самые точные измерения несут в себе статистическую неопределенность, отраженную в 68.3% и 95.5% уровнях достоверности относительно принятых опорных значений.

Исследование показывает, как корреляция между космическими пустотами и слабым гравитационным линзированием может помочь уточнить наши знания о Вселенной.

Точность по максимуму: машинное обучение для красных смещений галактик на JWST

Распределение красного смещения и звездной величины F277W в обучающей выборке демонстрирует, что характеристики спектроскопических данных могут быть объединены для получения надежной статистической картины, несмотря на разнообразие входящих подвыборок.

Новые методы машинного обучения позволяют существенно повысить точность определения красных смещений галактик, наблюдаемых в глубоких обзорах JWST с ограниченным набором фильтров.