Набір властивостей окремої галактики дозволив обмежити середню щільність матерії у Всесвіті

Астрофізики розробили алгоритм машинного навчання, що пророкує космологічні параметри за властивостями окремих галактик. Виявилося, що знання набору астрофізичних властивостей індивідуальної галактики дозволяє обмежити глобальний космологічний параметр щільності матерії у Всесвіті (при фіксованій щільності баріонної речовини) з відносним розкидом близько 10 відсотків. При цьому, як зазначають автори в препринті на arXiv.org, цей результат не залежить від конкретної маси, розмірів і типу галактики.

Космологія описує Всесвіт як єдине ціле - в термінах глобальних фундаментальних властивостей і усереднених величин, які визначають поведінку нашого світу. Незважаючи на те, що вважати наш світ зовсім однорідним і цільним можна лише на найбільших масштабах (порядку розміру надскупчень галактик), космологічні параметри впливають і на властивості об'єктів меншого розміру. На сьогоднішній день не цілком ясно, до яких пір зберігається цей вплив - наскільки маленькі астрофізичні системи продовжують зберігати інформацію про космологічні величини і чи зникає взагалі ця інформація на будь-яких масштабах.

Вчені з Великобританії, Німеччини та США під керівництвом Франциско Вільяескуза-Наварро (Francisco Villaescusa-Navarro) з інституту Флатірон в Нью-Йорку вирішили з'ясувати, які космологічні параметри і з якою точністю можна визначити виходячи з астрофізичних спостережень на масштабі окремої галактики. Для цього фізики використовували набір з 1000 гідродинамічних симуляцій, кожна з яких була представлена в двох варіантах: з використанням двох незалежних програмних пакетів.

Кожна симуляція описувала еволюцію 33,5 мільйона частинок, моделюючих матерію, в супутньому космологічному обсязі з сучасним лінійним розміром близько 37 мегапарсек (типова відстань між сусідніми галактиками - порядку мегапарсека) в діапазоні червоних зміщень від z = 127 до z = 0, тобто до сучасного стану. У симуляціях варіювалися космологічні параметри сучасної середньої щільності матерії і середньоквадратичної флуктуації цієї щільності, усередненої за обсягом. Параметр щільності баріонної речовини (тобто звичайної, не темної матерії) при цьому залишався фіксованим.

За підсумками кожної симуляції ущільнення в підсумковій структурі, які містили понад 20 модельних частинок, що позначають зоряну речовину, ідентифікувалися як галактики. Для кожної з галактик фізики визначали 14 основних астрофізичних параметрів, що описують масу різних компонент галактики (центральної чорної діри, газу, зірок і повну з урахуванням темної матерії), орбітальну швидкість і її характерний розкид в межах галактичного гало, хімічний склад зірок і газу, швидкість зіроутворення, характерні розміри і власний рух галактики (поступальний і обертальний). Один з двох програмних пакунків визначав яскравість кожної галактики в трьох діапазонах. При цьому автори уникали поділу на будь-які підгрупи і надалі не розрізняли супутникові галактики від центральних, великі за розмірами від невеликих і масивні від карликових.

Симуляції дослідники випадковим чином розділили на три підмножини: тренувальний набір з 850 симуляцій, набір для валідації - з 100, і тестовий - з решти 50. На перших двох наборах симуляцій фізики навчали алгоритм передбачати математичне очікування і стандартне відхилення глобальних космологічних параметрів по набору астрофізичних параметрів окремої галактики, а на третьому - тестували роботу алгоритму, порівнюючи оцінку параметрів з реально закладеними значеннями.

Для кількісної оцінки результатів вчені щоразу обчислювали відносний розкид параметра (відношення стандартного відхилення до математичного очікування) і точність (різницю між реально закладеним значенням і математичним очікуванням). Щоб позбутися спотворень, які пов'язані з вибором конкретної галактики (оскільки прогноз може вийти вдалим через чисту випадковість), автори усереднювали цю величину по всіх галактиках, що утворилися в рамках однієї симуляції.

У результаті алгоритм навчився передбачати параметр щільності матерії за набором астрофізичних параметрів індивідуальної галактики, що знаходиться в межах червоного зміщення z < 3, із середнім відносним розкидом в 10-15 відсотків і середньою точністю (відхиленням від реально закладеного в симуляції значення) близько 0,034-0,042 в діапазоні значень самого параметра 0,1-0,5.

При цьому лінійні кореляції між параметром щільності матерії і окремими астрофізичними властивостями виявилися досить слабкими: абсолютне значення коефіцієнта лінійної кореляції не перевищувало 0,31 при використанні першого програмного пакета і 0,55 при використанні другого, а кореляція з масою окремих компонент, швидкістю зіроутворення і хімічним складом галактик була практично нульовою в обох випадках. Найбільш помітний ефект від зміни щільності матерії спостерігався залежно між максимальною орбітальною швидкістю в галактичному гало і зоряної маси галактики, однак і цих двох параметрів окремо від інших виявилося недостатньо, щоб адекватно передбачати щільність. За словами авторів, це виключає побудову простої лінійної моделі, яка б за спостереженнями за окремою галактикою могла б спрогнозувати космологічну щільність матерії і вимагає більш складного підходу.

Параметр середньоквадратичної флуктуації щільності матерії при цьому визначити не вдалося - типова статистична помилка прогнозу покривала практично весь діапазон доступних значень параметра і робила результат неінформативним. Як вважають дослідники, це викликано тим, що останній параметр впливає лише на амплітуди початкових флуктуацій щільності в модельованому обсязі - на виході симуляції це може конвертуватися в частку найбільш масивних галактик серед інших, що неможливо відстежити, спостерігаючи за однією галактикою.

Автори підкреслюють, що фактично космологічні параметри накладають обмеження на астрофізичні параметри галактик не окремо, а виділяють допустиму область їх зміни в багатовимірному параметричному просторі. Тому, щоб навчитися надійно перевіряти космологію подібним методом, потрібен більш ретельний теоретичний аналіз і подальші комп'ютерні симуляції. Крім того, щоб уникнути неправильних висновків, потрібно варіювати в симуляціях більш широкий набір параметрів і відстежувати ефекти, які мімікрують під ефект зміни космологічної щільності матерії, хоча мають іншу фізичну природу.

Зрозуміло, це не перше застосування машинного навчання в астрофізиці. Рік тому ми писали про те, як за допомогою нейромережі астрономи знайшли більше тисячі кандидатів у гравітаційні лінзи, а в 2019 - розповідали, як нейромережа розібралася в структурі штормів на Сатурні.