Visualisation des plus grandes structures de l’univers
L’univers est plein de galaxies qui, à grande échelle, présentent un motif filamenteux, appelé toile cosmique. Cette distribution hétérogène de la matière cosmique est en quelque sorte comme des myrtilles dans un gâteau où la matière s’agrège dans certaines zones mais peut manquer dans d’autres.
Sur la base d’une série de simulations, les chercheurs ont commencé à sonder la structure hétérogène de l’univers en traitant la distribution des galaxies comme des collections de points – comme des particules individuelles de matière qui composent la matière – plutôt que comme une distribution continue. Cette technique a permis d’appliquer les mathématiques développées pour la science des matériaux pour déterminer le désordre relatif de l’univers, permettant une meilleure compréhension de sa structure de base.
« Ce que nous avons découvert, c’est que la distribution des galaxies dans l’univers est très différente des propriétés physiques des matériaux conventionnels, qui ont leur propre signature unique », a expliqué Oliver Vilkox, co-auteur de l’étude.
Ce travail, maintenant publié dans Physical Review X, a été mené par Salvatore Torquato, membre permanent et membre invité de l’Institute for Advanced Study et Lewis Bernard Professor of Natural Sciences in the Departments of Chemistry and Physics at Princeton University; et Oliver Vilcox Ph.D. invité. Étudiant de l’Institut de septembre 2020 à août 2022 et est maintenant Junior Fellow de la Simmons Society of Fellows, hébergée par l’Université de Columbia.
La paire a analysé les données de simulation publiques générées par l’Université de Princeton et le Flatiron Institute. Chacune des 1 000 simulations est constituée d’un milliard de « particules » de matière noire, dont les amas se sont formés par évolution gravitationnelle, et agissent comme substituts des galaxies.
Crédit vidéo : NASA/Université de Chicago et Adler Planetarium and Museum of Astronomy
L’une des principales conclusions de l’article concerne les corrélations entre les paires de galaxies qui sont topologiquement liées les unes aux autres via la fonction de corrélation par paires. Sur cette base – et sur la foule d’autres descripteurs qui ont émergé dans la théorie des médias hétérogènes – l’équipe de recherche a montré qu’à plus grande échelle (de l’ordre de plusieurs centaines de mégaparsecs), l’univers se rapproche de l’hyper-uniformité, tandis qu’à plus petite échelle (jusqu’à à 10 mégaparsecs) il devient presque pentagonal.La forme est très hétérogène.
Torcato déclare que « le changement observable entre l’ordre et le chaos dépend beaucoup de l’échelle ». Le style pointilliste de Georges Seurat dans le tableau Un dimanche sur la Grande Jatte produit un effet visuel similaire ; l’œuvre apparaît désordonnée de près et très ordonnée de loin. En termes de cosmos, le degré d’ordre et de désordre est plus subtil, tout comme le cas avec le test de tache d’encre de Rorschach, qui peut être interprété d’un nombre infini de façons.
Les outils statistiques, à savoir les distributions des voisins les plus proches, les diagnostics de cluster, les distributions de Poisson, les seuils de nomination et la fonction de corrélation par paires, ont permis aux chercheurs de développer un cadre cohérent et objectif pour mesurer le rang. Par conséquent, leurs découvertes, bien que réalisées dans un contexte cosmologique, se traduisent par un certain nombre d’autres systèmes dynamiques et physiques.
Ce travail interdisciplinaire, qui combine les techniques de la cosmologie et de la physique de la matière condensée, a des implications futures pour les deux domaines. Outre la distribution des galaxies, de nombreuses autres caractéristiques de l’univers peuvent être explorées avec ces outils, notamment les vides cosmiques et les bulles d’hydrogène ionisé formées pendant la phase de réionisation de l’univers. Au contraire, les nouveaux phénomènes qui ont été découverts à propos de l’univers peuvent également fournir des informations sur les différents systèmes de matière sur Terre. L’équipe reconnaît que davantage de travail est nécessaire avant que ces techniques puissent être appliquées à des données réelles, mais ce travail fournit une preuve de concept solide avec un grand potentiel.
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