Ahli Kosmologi Melihat Kembali ke Fajar Kosmik

Pin
Send
Share
Send

Seperti apakah alam semesta di awal sejarahnya, hanya 500 juta tahun setelah Big Bang? Saat ini, kami tidak memiliki cara untuk "melihat" sejauh itu dengan teleskop kami, tetapi ahli kosmologi dari Durham University di Inggris telah menggunakan simulasi komputer untuk memprediksi bagaimana alam semesta awal akan muncul. Gambar-gambar menggambarkan "Fajar Kosmik," dan menghitung pembentukan galaksi besar pertama. Simulasi juga mencoba untuk melihat peran yang dimainkan materi gelap dalam pembentukan galaksi. "Kami secara efektif melihat ke masa lalu dan dengan melakukan itu kami berharap dapat mempelajari bagaimana galaksi seperti galaksi kita dibuat dan untuk memahami lebih banyak tentang materi gelap," kata Alvaro Orsi, penulis utama studi dari Institute for Computational Cosmology (ICC) Universitas Durham. ). "Kehadiran materi gelap adalah kunci untuk membangun galaksi - tanpa materi gelap kita tidak akan berada di sini hari ini."

Dalam gambar yang dihasilkan oleh simulasi komputer, pusaran hijau mewakili materi gelap, yang menurut para ilmuwan merupakan unsur penting dalam pembentukan galaksi, sementara lingkaran menunjukkan laju pembentukan bintang di galaksi. Lingkaran warna yang berbeda mewakili luminositas yang bervariasi dari pembentukan bintang dengan warna kuning yang paling cerah. Gambar teratas menggambarkan Semesta seperti 590 juta tahun setelah Big Bang, dan gambar di bawah ini menunjukkan Semesta 1 miliar tahun setelah Big Bang, ketika tingkat pembentukan bintang mulai meningkat.

Galaksi-galaksi pertama diciptakan dari puing-puing bintang-bintang masif yang mati eksplosif tak lama setelah awal alam semesta. Perhitungan Durham memprediksi di mana galaksi-galaksi ini muncul dan bagaimana mereka berkembang hingga hari ini, lebih dari 13 miliar tahun kemudian. Meskipun galaksi saat ini lebih besar, mereka tidak membentuk bintang secepat sekarang seperti di masa lalu. "Penelitian kami memprediksi galaksi mana yang tumbuh melalui pembentukan bintang pada waktu yang berbeda dalam sejarah Semesta dan bagaimana ini berhubungan dengan materi gelap," kata rekan penulis Dr. Carlton Baugh. "Kami memberikan komputer apa yang kami pikir adalah resep untuk pembentukan galaksi dan kami melihat apa yang dihasilkan yang kemudian diuji terhadap pengamatan galaksi nyata."

Simulasi besar-besaran menunjukkan bagaimana struktur tumbuh dalam materi gelap dengan model yang menunjukkan bagaimana materi normal, seperti gas, berperilaku untuk memprediksi bagaimana galaksi tumbuh. Gas merasakan tarikan gravitasi dari materi gelap dan dipanaskan sebelum didinginkan dengan melepaskan radiasi dan berubah menjadi bintang. Gambar simulasi menunjukkan galaksi mana yang membentuk bintang paling kuat pada waktu tertentu. Gambar di bawah ini menunjukkan Semesta 1,9 miliar tahun setelah Big Bang, waktu yang sangat aktif untuk pembentukan bintang di galaksi.

Perhitungan tim Durham, didukung oleh para ilmuwan di Universidad Catolica di Santiago, Chili, dapat diuji terhadap pengamatan baru yang mencapai kembali ke tahap awal dalam sejarah Semesta hampir satu miliar tahun setelah Big Bang. Profesor Keith Mason, Kepala Eksekutif Dewan Fasilitas Sains dan Teknologi, mengatakan: "Kosmologi komputasi memainkan peran penting dalam pemahaman kita tentang Semesta. Simulasi ini tidak hanya memungkinkan kita untuk melihat ke masa lalu ke awal Semesta tetapi juga melengkapi pekerjaan dan pengamatan para astronom kita. "

Gambar ini menunjukkan Space Magazine, 13,6 miliar tahun setelah Big Bang. Galaksi tidak membentuk bintang secepat sekarang seperti di masa lalu.

Tim berharap bahwa studi lebih lanjut dan simulasi efek materi gelap pada galaksi akan membantu para astronom belajar lebih banyak tentang apa substansi yang ada di mana-mana ini.

Sumber: Dewan Fasilitas Sains dan Teknologi

Institut Kosmologi Komputasi, Universitas Durham
Departemen Fisika, Universitas Durham

Pin
Send
Share
Send

Tonton videonya: NYSTV - Watchers Channeling Entities Fallen Angel Aliens UFOs and Universal Mind - Multi Language (November 2024).