Astronomia

Por que a letra * z * costuma ser usada para denotar o desvio para o vermelho?

Por que a letra * z * costuma ser usada para denotar o desvio para o vermelho?



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Quais eventos levaram à aceitação quase universal da carta "z"como a denotação de redshift? O que a letra originalmente significava?


Pode ser que alguém apareça com uma resposta melhor, mas o primeiro exemplo que posso encontrar para o uso de "z" explicitamente para o redshift é o artigo de William de Sitter de 1934.

Estou tentado a pensar que este é um dos primeiros usos, senão o primeiro uso, certamente olhando para o livro de de Sitter de 1933, onde ele toca nisso brevemente, ele não usa a letra "z". No entanto, ele usou "z" em um artigo de 1930 para representar a razão entre o raio do Universo e o raio inicial, que, neste contexto, é na verdade a mesma quantidade que 1 + z e então por que ele teria usado "z" em seu artigo de 1934.

Se eu tivesse que arriscar um palpite, não há nenhuma razão particular para a escolha de "z" para redshift, era apenas uma letra conveniente para usar para a variável.


Big-bang beliche (e buracos negros)

Resumidamente, a ideia do Big Bang tem a seguinte história:

Desde o início da civilização humana, as pessoas sempre questionaram as origens de sua existência e a criação do universo. De onde veio tudo isso? Como foi criado? Essas são as questões que atormentaram as sociedades antigas e que ainda intrigam os cientistas hoje. A cosmologia, o estudo da estrutura e evolução em grande escala do universo, é o ramo da ciência que evoluiu a partir dessas questões.
e inferno
A teoria cosmológica do Big Bang pressupõe que o universo começou a partir de um estado singular de densidade infinita. Como Joseph Silk define a teoria do Big Bang, é um modelo do universo no qual o espaço-tempo começou com uma singularidade inicial e, subsequentemente, se expande. Foi implicado pela primeira vez na solução completa de Alexander Friedmann & rsquos das equações de Albert Einstein & rsquos, em 1922 [referindo-se à teoria da Relatividade Geral de Einstein & rsquos, publicada por volta de 1915, que afirma que o espaço é curvo]. Em 1927, Georges Lemaitre usou equações para elaborar uma teoria cosmológica que incorporou o conceito de que o universo vem se expandindo a partir de um momento explosivo de criação.
e inferno
O termo & lsquoBig Bang & rsquo para essas teorias foi cunhado pelo físico nuclear americano George Gamow, nascido na Rússia, em 1946.
e inferno
De acordo com a teoria do Big Bang, o universo começou com uma grande explosão, que ocorreu cerca de 15 a 20 bilhões de anos atrás. Agora nos referimos a essa explosão que deu início ao universo, como o Big Bang, e é a partir dessa teoria que podemos examinar a evolução do universo, desde os milissegundos da criação, até a criação das galáxias, e desde a formação de planetas, à presença de vida na Terra. Como quase todos os fenômenos astronômicos podem ser explicados inteiramente dentro do contexto do Big Bang, ou se não completamente, podem ser explicados em um grau maior do que qualquer outro modelo, este modelo do universo se tornou o mais amplamente aceito até este ponto. [1]

A última frase na citação acima é interessante, como um exemplo de quão facilmente alguém pode ser enganado e acreditar na mitologia do establishment. Para entender as suposições não declaradas na última frase, I & rsquove adicionou algumas notas: & ldquoBecause quase todos os fenômenos astronômicos [que nos foram contados nas fontes de informação que temos] podem ser explicados inteiramente no contexto do Big Bang [de acordo com aqueles mesmas fontes de informação, porque nós, como a maioria das pessoas, não estamos em posição de contradizer tais afirmações, a não ser citando autoridades contrárias, se houver], ou se não completamente, pode ser explicado em um grau maior do que qualquer outro modelo [novamente, de acordo com essas mesmas fontes de informação], este modelo do universo se tornou o mais amplamente aceito até este ponto [assumimos que o Big Bang é verdadeiro, como nos foi ensinado, então assumimos que sua correção é a razão por sua ampla aceitação]. & rdquo
Aqui está o problema fundamental de conhecimento que todas as pessoas enfrentam:

você não sabe o que você não sabe

A chave para enganar as pessoas sobre uma determinada crença é controlar o fluxo de dados observacionais que são relevantes para essa crença. Para promover uma determinada crença, elimine quaisquer dados observacionais que contradigam essa crença e, ao mesmo tempo, apresente apenas dados observacionais que apóiem ​​essa crença (se a crença for falsa, então fabrique, distorça ou deturpe os dados observacionais, conforme necessário ) Contanto que uma pessoa esteja apenas ciente dos dados observacionais que apóiam a crença dada, então essa pessoa e sua mente, por meio de suas habilidades analíticas, achará essa crença apoiada e razoável.
Com relação à crença do Big-Bang, algum dado observacional relevante está sendo ocultado do público que vive na América e nas províncias imperiais da América e do mundo ao redor do mundo? A resposta é enfática sim. Minha autoridade neste assunto é Halton Arp (nascido em 1927), que é astrônomo profissional desde que recebeu seu PhD em 1953 (ele esteve na equipe do observatório Mt. Palomar por 29 anos, e, desde 1983, na equipe do Max Planck Instituto de Física e Astrofísica, na Alemanha). [2]


"Lentes" de gravidade gigantesca ampliam galáxias muito, muito distantes

Este diagrama ilustra um fenômeno cósmico conhecido como lente gravitacional, no qual uma galáxia próxima distorce, mas também amplia uma segunda galáxia mais distante no fundo, fazendo-a parecer mais brilhante e mais fácil de estudar. Crédito: Zina Deretsky, National Science Foundation

Um alinhamento casual de galáxias, recentemente observado por um observatório espacial, apresenta a oportunidade perfeita para estudar galáxias em formação de estrelas a bilhões de anos-luz de distância.

Durante décadas, os astrônomos usaram o conceito de Einstein de uma "lente gravitacional" para estudar as imagens ampliadas de objetos distantes. Um efeito de lente ocorre quando um objeto massivo, como uma galáxia, está localizado exatamente entre outro objeto e um observador.

Como a galáxia na frente é tão massiva, sua forte atração gravitacional dobra a luz que vem de trás dela, criando imagens distorcidas da galáxia de fundo.

Às vezes, a imagem é tão distorcida que aparece como um anel ou arco ao redor da galáxia em primeiro plano. Outras vezes, o resultado são imagens repetidas da galáxia de fundo, semelhante ao que acontece quando se olha no espelho de uma casa de diversões. Mas em todos os casos, as imagens distorcidas são ampliadas, fazendo com que as galáxias de fundo pareçam mais brilhantes e, portanto, mais fáceis de estudar.

O universo contém bilhões de galáxias, mas obter o alinhamento casual que produz uma lente gravitacional é algo como encontrar uma agulha no palheiro. Os cientistas devem vasculhar grandes volumes de dados para descobrir apenas algumas possibilidades e, então, estudá-las mais para verificar se ocorreu um evento de lente.

"Desde cerca de 1978, os astrônomos provavelmente encontraram cerca de 200 eventos de lentes gravitacionais, mas isso envolveu uma pesquisa muito lenta em muitos e muitos dados", disse Asantha Cooray, professora de física e astronomia da Universidade da Califórnia em Irvine. Ele e dezenas de outros cientistas de todo o mundo colaboraram em um projeto recente para tornar o processo mais rápido.

Usando dados coletados pelo Herschel Astrophysical Terahertz Large Area Survey (Herschel & # 8209ATLAS), a equipe de pesquisadores demonstrou uma maneira de encontrar rápida e facilmente eventos de lentes gravitacionais fortes com quase 100 por cento de eficiência.

Herschel é uma missão da Agência Espacial Europeia (ESA) com participação significativa da NASA. Foi lançado em maio de 2009 e agora orbita um ponto distante a cerca de 1,5 milhão de quilômetros (930.000 milhas) da Terra, no lado oposto do sol em nosso planeta.

Esta imagem composta mostra uma galáxia deformada e ampliada descoberta pelo Observatório Espacial Herschel, uma das cinco galáxias descobertas pelo telescópio infravermelho. Crédito: ESA / NASA / JPL-Caltech / Keck / SMA

Como o espelho de Herschel é o maior espelho de astronomia já lançado no espaço (3,5 metros, ou cerca de 11,5 pés de diâmetro), ele pode tirar as fotos mais nítidas até agora nos comprimentos de onda que detecta.

"O Herschel-ATLAS visa compreender como as estrelas se formam dentro das galáxias e lançar alguma luz sobre a história do crescimento de galáxias", disse Cooray, que agora é o principal investigador dos EUA (NASA) para o Herschel-ATLAS. Cooray é apoiado por um prêmio CAREER da National Science Foundation (NSF).

Fábricas de estrelas frias e empoeiradas

"Os astrônomos acreditam que a maioria das galáxias passa por uma fase rápida de formação de estrelas, onde centenas a mil estrelas nascem dentro de uma galáxia ao longo de um ano, com tal atividade durando um período total de alguns a vários milhões de anos", disse Cooray.

"Esta fase envolve estrelas que se formam em nuvens envoltas em poeira", disse ele. "Infelizmente, os observatórios terrestres e espaciais existentes perdem a maior parte desta imagem, uma vez que operam em comprimentos de onda óticos e a luz ótica não pode penetrar nas nuvens de poeira para ver as estrelas jovens dentro."

Vendo a luz (submilímetro)

Embora a galáxia de fundo atrás de uma lente gravitacional muitas vezes não possa ser vista por telescópios de luz visível, esses objetos antigos ainda brilham com energia radiante no que é chamado de alcance submilímetro - comprimentos de onda de luz de cerca de 0,3 a 1 milímetro. O observatório Herschel foi projetado especificamente para detectar energia em comprimentos de onda submilimétricos, entre as regiões de microondas e infravermelho distante do espectro eletromagnético.

Em um artigo recente na revista Ciência, Cooray e o resto da equipe descrevem como eles usaram dados da pesquisa Herschel-ATLAS, junto com instrumentos em vários observatórios baseados em terra em todo o mundo, para pesquisar e localizar essas fábricas de estrelas sombrias.

Usando mapas feitos por Herschel, os pesquisadores escolheram cinco "candidatos" a lentes gravitacionais. Esses foram os pontos mais brilhantes que puderam encontrar nas imagens de ondas submilimétricas tiradas de apenas uma pequena seção do universo.

"Para demonstrar que essas galáxias brilhantes são de fato alinhamentos de lentes de uma galáxia mais distante e fraca ampliada por uma galáxia massiva interveniente, precisávamos estabelecer as distâncias para a galáxia de fundo vista em Herschel e a galáxia de primeiro plano vista em imagens ópticas ao longo do mesmo céu direções ", disse Cooray.

Para calcular essas distâncias, eles testaram cada candidato para redshift.

Uma mudança na direção do vermelho

Redshift é causado pela expansão do espaço à medida que o universo envelhece. Quanto mais distante um objeto, mais longos seus comprimentos de onda se estendem. Como a luz vermelha tem comprimentos de onda maiores do que outras luzes visíveis, o fenômeno é chamado de redshift.

Para medir o desvio para o vermelho das galáxias, a NSF contribuiu com o suporte para dois instrumentos críticos: o Z-Spec, localizado no Observatório de Submilímetro Caltech (CSO), no cume de Mauna Kea no Havaí, e o Zpectrômetro, no Observatório Nacional de Radioastronomia Verde Bank Telescope (GBT) em West Virginia.

De acordo com Andrew Harris, professor do Departamento de Astronomia da Universidade de Maryland, os dois instrumentos receberam o nome da letra & # 145z, "que na astrofísica é usada como símbolo do desvio para o vermelho. Harris é o principal investigador do Zpectrômetro, no GBT .

"O objetivo deste projeto era construir uma máquina de redshift 'que pode encontrar redshifts de galáxias distantes com muito pouca informação adicional", disse Harris. "Então, podemos usar as informações dos espectros para entender a mídia interestelar das galáxias."

Impressões digitais galácticas

Tanto o Z-Spec quanto o Zpectrometer medem as linhas espectrais da radiação que chega. Linhas espectrais são padrões de linhas claras ou escuras que aparecem em comprimentos de onda específicos para átomos ou moléculas específicas. Essas linhas podem ser usadas como uma assinatura ou impressão digital, para identificar os tipos de gases encontrados na galáxia que está sendo medida.

Os instrumentos medem o desvio para o vermelho medindo a mudança no comprimento de onda dessas linhas espectrais causadas pela expansão do universo. Maior distância significa maior redshift.

"Claro, para medir uma mudança no comprimento de onda, você deve primeiro saber qual era o comprimento de onda original", disse James Aguirre, professor da Universidade da Pensilvânia e Investigador Principal do Z-Spec no CSO. "Isso será de grande ajuda se pudermos identificar uma linha de emissão cuja identidade seja conhecida, e para a qual sabemos o comprimento de onda de emissão em repouso a partir de medições de laboratório."

Como o monóxido de carbono (CO) é abundante em galáxias distantes, os cientistas o usam como uma "impressão digital" para calcular o desvio para o vermelho de uma galáxia.

"Você pode pensar nas linhas espectrais do CO como marcações em uma régua, que se estende dependendo da distância da galáxia", disse Aguirre. "Medir a extensão do alongamento resulta no desvio para o vermelho."

"Quanto maior o desvio para o vermelho, mais longe está a galáxia", disse Cooray. "As galáxias que encontramos estão em redshifts em torno de 3, que correspondem aproximadamente a uma idade do universo cerca de 2 a 3 bilhões de anos - isso é cerca de 11 bilhões de anos no passado a partir de hoje."

Aguirre e a equipe Z-Spec no Observatório Caltech Submillimeter observaram três das cinco lentes candidatas e detectaram redshifts que eram maiores e inconsistentes com os redshifts derivados da espectroscopia óptica da galáxia visível em primeiro plano.

"Z-Spec mostrou especificamente que essas três galáxias Herschel-ATLAS estão em alto redshift", disse Aguirre. "Armados com esse fato, outros pesquisadores foram capazes de confirmar que as galáxias mais brilhantes da pesquisa estão sendo gravadas por lentes."

Enquanto isso, a equipe do Zpectrometer no Green Bank Telescope foi capaz de confirmar independentemente a distância de uma das cinco galáxias e medir a distância de outra.

"Nós mostramos que todas as cinco galáxias brilhantes vistas por Herschel têm lentes, o que não é verdade, por exemplo, quando olhamos para imagens ópticas do céu", disse Cooray. Sem o Herschel, esses eventos de lente teriam sido completamente perdidos.

Compreendendo as estrelas

"Considerando que encontramos cinco galáxias com lentes facilmente com apenas dois por cento do nosso mapa final coberto, a expectativa é que encontraremos centenas de tais eventos com Herschel", disse Cooray.

E com essas lentes múltiplas, os cientistas esperam fazer um túnel ainda mais no passado, a fim de compreender melhor a história do universo primitivo.

"As grandes galáxias nesta era inicial são inesperadas por causa do nosso modelo atual de montagem em massa no universo", disse Harris, "então, encontrar e explicar a existência de galáxias jovens muito massivas fornece fortes restrições aos modelos que orientam nossa compreensão."


Efeitos de seleção de redshift e afterglow óptico de burst de raios gama: o efeito da curva de aprendizado no trabalho

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Resultado da pesquisa: Contribuição para periódico ›Artigo

T1 - efeitos de seleção de redshift e afterglow óptico de burst de raios gama: o efeito da curva de aprendizado no trabalho

N2 - Mostramos como as distribuições de pós-luminescência óptica (OA) e redshift observadas de explosão de raios gama (GRB) estão mudando com o tempo a partir dos efeitos de seleção. Para um subconjunto de bursts de longa duração acionados por Swift, mostramos que o tempo médio necessário para adquirir redshifts espectroscópicos para um GRB OA evoluiu para tempos mais curtos. Identificamos uma forte correlação entre o tempo médio necessário para adquirir um redshift espectroscópico e o redshift medido. Essa correlação revela que tempos de resposta mais curtos favorecem picos de redshift menores. Esta é uma evidência convincente para um efeito de seleção que influencia os tempos de resposta mais longos com rajadas de alto redshift relativamente mais brilhantes. Por outro lado, para tempos de resposta mais curtos, rajadas opticamente mais fracas que são relativamente mais próximas são brilhantes o suficiente para que redshifts espectroscópicos sejam adquiridos. Este efeito de seleção poderia explicar por que o desvio para o vermelho médio, 〈z〉 ≈ 2,8 medido em 2005, evoluiu para 〈z〉 ≈ 2, em meados de 2008. A compreensão desses efeitos de seleção fornece uma ferramenta importante para separar as contribuições de rajadas intrinsecamente fracas, aquelas obscurecido pela poeira da galáxia hospedeira e explosões não vistas no óptico porque seus OAs são observados em tempos tardios. O estudo destaca a importância de telescópios de resposta rápida capazes de espectroscopia e identifica um novo efeito de seleção de redshift que não foi considerado anteriormente, ou seja, o tempo de resposta para medir o redshift.

AB - Mostramos como as distribuições de pós-luminescência óptica (OA) e redshift observadas de explosão de raios gama (GRB) estão mudando com o tempo a partir dos efeitos de seleção. Para um subconjunto de bursts de longa duração acionados por Swift, mostramos que o tempo médio necessário para adquirir redshifts espectroscópicos para um GRB OA evoluiu para tempos mais curtos. Identificamos uma forte correlação entre o tempo médio necessário para adquirir um redshift espectroscópico e o redshift medido. Essa correlação revela que tempos de resposta mais curtos favorecem picos de redshift menores. Esta é uma evidência convincente para um efeito de seleção que influencia os tempos de resposta mais longos com rajadas de alto redshift relativamente mais brilhantes. Por outro lado, para tempos de resposta mais curtos, bursts opticamente mais fracos que são relativamente mais próximos são brilhantes o suficiente para que redshifts espectroscópicos sejam adquiridos. Este efeito de seleção poderia explicar por que o desvio para o vermelho médio, 〈z〉 ≈ 2,8 medido em 2005, evoluiu para 〈z〉 ≈ 2, em meados de 2008. A compreensão desses efeitos de seleção fornece uma ferramenta importante para separar as contribuições de rajadas intrinsecamente fracas, aquelas obscurecido pela poeira da galáxia hospedeira e explosões não vistas no óptico porque seus OAs são observados em tempos tardios. O estudo destaca a importância de telescópios de resposta rápida capazes de espectroscopia e identifica um novo efeito de seleção de redshift que não foi considerado anteriormente, ou seja, o tempo de resposta para medir o redshift.


Astrônomos descobrem 16 novos quasares de alto redshift

A trilha de cores do quasar em z = 5 a 6 (pontos e linha vermelhos) com um passo de ∆z = 0,1, gerado pelo cálculo das cores médias dos quasares simulados em cada caixa redshift. Os contornos mostram o locus das anãs M, do tipo inicial ao tipo tardio. Os contornos ciano denotam anãs M1-M3, os contornos laranja denotam anãs M4-M6 e os contornos roxos denotam anãs M7-M9. Claramente, os quasares z ∼ 5,5 estão seriamente contaminados por anãs tipo M tardios. Crédito: Yang et al., 2017.

(Phys.org) - Usando uma nova técnica de seleção de cores, os astrônomos detectaram 16 novos quasares luminosos de alto redshift. A descoberta pode ser muito importante para a compreensão do universo primitivo, já que esses objetos quase estelares com alto redshift fornecem pistas essenciais sobre a evolução do meio intergaláctico, a evolução dos quasares e o crescimento inicial de buracos negros supermassivos. As descobertas foram apresentadas em um artigo publicado em 10 de março no repositório de pré-impressão arXiv.

Quasares de alto redshift (em redshift maior que 5,0) são muito difíceis de encontrar usando seleções de cores convencionais. Isso se deve à sua baixa densidade espacial e altos contaminantes de anãs frias. Entre os mais de 300.000 quasares descobertos até agora, apenas 290 deles estão com redshift superior a 5,0. A comunidade científica está especialmente interessada em quasares de alto redshift com redshift entre 5,3 e 5,7, devido às suas cores ópticas, que são semelhantes às de estrelas do tipo tardio. Apenas cerca de 30 desses objetos foram encontrados até agora.

Com o objetivo de preencher essa lacuna de quasares conhecidos no redshift variando de 5,3 a 5,7, uma equipe de astrônomos liderada por Jinyi Yang da Universidade de Pequim em Pequim, China, desenvolveu uma nova técnica de seleção de cores óptica / infravermelho. O método é baseado em dados fotométricos ópticos, infravermelho próximo e infravermelho médio do Sloan Digital Sky Survey (SDSS), UKIRT InfraRed Deep Sky Surveys - Large Area Survey (ULAS), VISTA Hemisphere Survey (VHS) e Wide field Infrared Survey da NASA Explorer (WISE).

O método provou seu valor, pois os pesquisadores foram capazes de encontrar 16 novos quasares luminosos de alto redshift no redshift dentro do intervalo desejado. As observações foram realizadas entre outubro de 2014 e novembro de 2015.

"Neste artigo, relatamos os resultados iniciais de uma nova pesquisa que se concentra na seleção de z

5,5 quasares ", escreveu a equipe.

Entre os objetos quase estelares recém-descobertos, J113414.23 + 082853.3 é o que tem o desvio para o vermelho mais alto - em 5,69. Este quasar também apresenta forte emissão de Lyman-alfa e forte blueeward de absorção de meio intergaláctico da linha Lyman-alfa.

Outro novo quasar interessante encontrado pelos pesquisadores é J152712.86 + 064121.9 (em 5,57). É um quasar de linha fraca com uma linha de emissão Lyman-alfa muito fraca e sem outras características de emissão óbvias. No entanto, a equipe revelou que seu redshift foi medido combinando o continuum com o modelo, portanto, sua incerteza de redshift é um pouco maior do que os outros.

Os cientistas destacam a importância de sua pesquisa, observando que ela pode nos ajudar a entender melhor a evolução dos quasares no redshift de 5,0 para 6,0, ao longo da época pós-reionização.

"As condições físicas do meio intergaláctico pós-reionização, em z

5-6, fornece as condições de contorno básicas dos modelos de reionização, como a evolução da temperatura intergaláctica, caminho livre médio do fóton, metalicidade e o impacto da reionização do hélio. Eles colocam fortes restrições na topologia de reionização, bem como nas fontes de reionização e feedback químico pela população inicial da galáxia ", diz o artigo.

A equipe agora planeja publicar outro artigo no qual uma amostra mais ampla de quasares de alto redshift será apresentada. Este estudo também incluirá os dados do UKIRT Hemisphere Survey (UHS), Pan-STARRS PS1 Survey e do VLT Survey Telescope (VST) ATLAS.

5.5 Quasares: Preenchendo a lacuna Redshift da seleção de cores do quasar, arXiv: 1703.03526 [astro-ph.GA] arxiv.org/abs/1703.03526

Abstrato
Apresentamos os resultados iniciais do primeiro levantamento sistemático de quasares luminosos de z∼5.5. Os quasares em z∼ 5.5, a época de pós-reionização, são ferramentas cruciais para explorar a evolução do meio intergaláctico, a evolução dos quasares e o crescimento inicial de buracos negros supermassivos. No entanto, tem sido muito desafiador selecionar quasares em redshifts 5,3 ≤z≤ 5,7 usando seleções de cores convencionais, devido às suas cores ópticas semelhantes às estrelas do tipo tardio, especialmente M anãs, resultando em uma lacuna de redshift flagrante nas distribuições de redshift de quasar. Desenvolvemos uma nova técnica de seleção para quasares z∼ 5.5 com base em dados fotométricos ópticos, infravermelho próximo e infravermelho médio do Sloan Digital Sky Survey (SDSS), UKIRT InfraRed Deep Sky Surveys - Large Area Survey (ULAS), VISTA Hemisphere Survey ( VHS) e Wide field Infrared Survey Explorer (WISE). De nossas observações piloto na área SDSS-ULAS / VHS, descobrimos 15 novos quasares a 5,3 ≤z≤ 5,7 e 6 novos quasares redshift mais baixos, com magnitude de banda z do SDSS mais brilhante do que 20,5. Incluindo outros dois quasares z∼ 5.5 já publicados em nosso trabalho anterior, agora construímos uma amostra uniforme de quasares a 5,3 ≤z≤ 5,7 com 17 quasares em uma área de pesquisa de ∼ 4800 graus quadrados. Para uma aplicação posterior em uma área de pesquisa maior, aplicamos nosso pipeline de seleção para fazer uma seleção de teste usando os novos dados fotométricos de banda J de campo amplo de uma versão preliminar do UKIRT Hemisphere Survey (UHS). Nós descobrimos com sucesso o primeiro quasar z∼ 5.5 selecionado pelo UHS.


3. ESTIMADORES DE RIQUEZA DE FILTRO COM CORRESPONDÊNCIA

3.1. Derivação do Estimador de Riqueza do Filtro Combinado

Deixar x ser um vetor que caracteriza as propriedades observáveis ​​de uma galáxia (por exemplo, cor e magnitude da galáxia). Modelamos a distribuição de galáxias projetada em torno dos aglomerados como uma soma S(bfx) = λvocê(bfx| λ) + b(bfx) onde λ é o número de galáxias de aglomerados, você(x| λ) é o perfil de densidade de galáxias do aglomerado normalizado para a unidade, e b(x) é a densidade das galáxias de fundo (isto é, não membros). A probabilidade de que uma galáxia encontrada perto de um aglomerado seja na verdade um membro do aglomerado é dada por

Consequentemente, o número total de aglomerados de galáxias λ deve satisfazer a equação de restrição

onde a soma é de todas as galáxias no campo do aglomerado. Se os filtros você(x| λ) e b(x) são conhecidos, então dada uma distribuição de galáxias observada <x1, . xN> em torno de um cluster, podemos definir um estimador de riqueza como a solução para a Equação (2). Como se constatou, também se pode derivar essa expressão usando uma abordagem de máxima verossimilhança (ML) e, de fato, foi assim que o estimador surgiu (Postman et al. 1996). 23 Os leitores interessados ​​devem consultar o Apêndice A para obter detalhes. A partir de agora, a letra λ deve sempre se referir a uma estimativa de riqueza de filtro combinada obtida com a Equação (2).

3.2. Raios do cluster e estimativas de riqueza de filtro combinada

Considere novamente a Equação (2). Como mencionado antes, a soma usada na Equação (2) precisa se estender por todas as galáxias. Na prática, é claro, é necessário adicionar todas as galáxias dentro de algum raio de corte Rc. Operacionalmente, isso é equivalente a definir você = 0 para todas as galáxias com raios R & gt Rc, por isso é natural interpretar o raio de corte Rc como um raio de cluster. Sob esta luz, parece óbvio que um cuidado considerável deve ser tomado para escolher o raio correto do cluster ao estimar a riqueza, mas como fazer isso é uma questão menos direta (Popesso et al. 2004 Lopes et al. 2006).

Neste trabalho, propomos que raios de cluster sejam selecionados com base em um modelo de relação raio-riqueza. Especificamente, assumimos que o tamanho de um cluster de riqueza λ escala como uma lei de potência de λ,

Ingenuamente, esperamos R0 ≈ 1 Mpc, pois esse é o tamanho característico dos clusters, e β ≈ 1/3 assumindo que RM 1/3 ∝ λ 1/3. Adiamos a discussão de como vamos selecionar R0 e β na Seção 4. Por enquanto, vamos simplesmente assumir que R0 e β são conhecidos. Nesse caso, a Equação (2) torna-se

Observe que incluímos explicitamente o raio de corte Rc na soma acima, e que esse raio de corte agora depende de λ. Enfatizamos que na equação acima, a riqueza do cluster λ é a única desconhecida, então podemos resolver numericamente para λ. Ou seja, nosso estimador de riqueza λ é definido como a solução para f(λ) = 0 onde 24

Observe que porque Rc(λ) depende de ambos R0 e β, a solução para f(λ) = 0 em si dependerá de R0 e β. Ou seja, quaisquer dois valores para esses dois parâmetros definem um estimador de riqueza único e distinto.

A Figura 1 mostra a função f(λ |R0, β) para o cluster SDSS J082026.8 + 073650.1 para dois valores diferentes de R0 e β: estes são R0 = 1.27 h −1 Mpc e β = 1/3, e R0 = 1 h −1 Mpc e β = 0,0. Notamos que em ambos os casos há um cruzamento de zero único da função f(λ), o que implica que nosso estimador de riqueza está bem definido, mas que o valor deste cruzamento zero depende de R0 e β. Discutimos abaixo como vamos selecionar o melhor R0 e valores β.

Figura 1. Função f(λ |R0, β) definido na Equação (5) para dois valores diferentes de R0 e β para o cluster SDSS J082026.8 + 073650.1. Os valores para R0 e β são R0 = 1.27 h −1 Mpc e β = 1/3 (sólido), e R0 = 0.9 h −1 Mpc e β = 0 (tracejado). Nosso estimador de riqueza é definido como a solução para a equação f(λ |R0, β) = 0. Cada par de valores (R0, β) define um estimador único. O fato de que as duas curvas acima resultam em estimativas de riqueza semelhantes é intencional. A seção 4 descreve como otimizamos os valores para R0 e β.

Antes de prosseguirmos, talvez valha a pena ilustrar o formalismo acima com um modelo de brinquedo simples. Considere um modelo simples em que a probabilidade p de uma galáxia ser um membro do cluster é uma cartola simples: a probabilidade de adesão é simplesmente

Além disso, assumimos que R0 = 1 h −1 Mpc e β = 0. A função f(λ) é, portanto,

Onde N(R) é o número observado de galáxias dentro R do centro do cluster. Nosso estimador de riqueza é dado por f(λ) = 0, ou, resolvendo para λ, λ = N(1 h -1 Mpc). Isto é o esperado: se o nosso modelo de cluster é que todas as galáxias dentro de um raio R = 1 h -1 Mpc do centro do aglomerado são galáxias aglomeradas, então a estimativa da riqueza de um aglomerado é simplesmente o número total de galáxias dentro do referido raio. A única diferença entre este exemplo simples e nosso estimador de riqueza proposto é a maneira como estimamos as probabilidades de associação e os valores de R0 e β usado para estimar a riqueza do cluster.

3.3. Os Filtros

Neste trabalho, consideramos três propriedades observáveis ​​de galáxias: R, a distância projetada de uma galáxia até o centro do cluster atribuído, m, a magnitude da galáxia e c, as galáxias ' gr cor. Adotamos uma função de filtro separável

onde Σ (R) é o perfil de densidade de galáxia do cluster bidimensional, (m) é a função de luminosidade do cluster (expressa em magnitudes aparentes), e G(c) é a distribuição de cores dos aglomerados de galáxias. O prefator 2πR na frente de Σ (R) explica o fato de que given (R), a distribuição de densidade de probabilidade radial é dada por 2πRΣ (R) Além disso, observe que a condição de separabilidade faz a suposição implícita de que essas três quantidades são totalmente independentes umas das outras, o que não é verdade em detalhes (para uma discussão sobre a população de galáxias de aglomerados maxBCG, ver Hansen et al. 2007). Por exemplo, a inclinação da linha de cume implica que a cor média de uma galáxia de aglomerado de sequência vermelha varia ligeiramente em função da magnitude. Adiamos uma investigação de como a inclusão da correlação entre esses vários observáveis ​​afeta nossas conclusões para trabalhos futuros (B. P. Koester et al. 2009, em preparação). Agora descrevemos cada um dos nossos três filtros em detalhes. Notamos que definir os referidos filtros exige que especifiquemos parâmetros que regem a forma dos filtros (por exemplo, Rs para o filtro radial, α para o filtro de luminosidade, etc.). Um estudo detalhado sobre a dependência de nossas estimativas de riqueza de filtros combinados na forma de nossos filtros será apresentado em trabalhos futuros.

3.3.1. O Filtro Radial

NSimulações de corpo mostram que a distribuição de matéria de halos massivos pode ser bem descrita pelo denominado perfil Navarro, Frenk & amp White (NFW) (ver, por exemplo, Navarro et al. 1995, 1997),

Onde rs é o raio da escala característica em que a inclinação logarítmica do perfil de densidade é igual a -2. O perfil de densidade de superfície bidimensional correspondente (Bartelmann 1996) é

Esta fórmula assume x & gt 1. Para x & lt 1, usa-se a identidade tan −1 (ix) = eutanh (x).

Aqui, assumimos que o perfil NFW também pode descrever razoavelmente a distribuição de densidade de galáxias em aglomerados (Lin & amp Mohr 2004 Hansen et al. 2005 Popesso et al. 2007), e seguir Koester et al. (2007a) na configuração Rs = 150 h -1 kpc. Em princípio, pode-se otimizar o valor desse parâmetro, mas não esperamos que nossos resultados finais sejam excessivamente sensíveis ao nosso valor escolhido (ver, por exemplo, Dong et al. 2008). Além disso, a fim de evitar a singularidade em R = 0 na expressão acima, definimos Σ como uma constante para R & # x2264 Rtestemunho = 100 h -1 kpc. Esta densidade de núcleo é escolhida de modo que a distribuição de massa Σ (R) é contínuo. Nossos resultados são insensíveis à escolha particular do raio do núcleo para Rtestemunho & # x2264 200 h -1 kpc. Finalmente, o perfil Σ (R) está truncado no raio do cluster Rc(λ), e é normalizado de modo que

Enfatizamos que esta condição implica que a constante de normalização para o perfil de densidade é dependente da riqueza e deve ser recomputada para cada valor de λ ao resolver para λ na Equação (4).

3.3.2. O Filtro de Luminosidade

No z 0.3, the luminosity distribution of satellite cluster galaxies is well represented by a Schechter function (e.g., Hansen et al. 2007) which we write as

We take α = 0.8 independent of the redshift. The characteristic magnitude, m*, is corrected for the distance modulus, k-corrected, and passively evolved using stellar population synthesis models described in Koester et al. (2007b). When applying the luminosity filter, m* is chosen from these models, appropriate to the redshift of the cluster under consideration, and the filter is normalized by integrating down to a magnitude corresponding to 0.4eu* at the cluster redshift, or an absolute magnitude Mi = −20.25. The latter is simply a luminosity cut bright enough to make the maxBCG sample volume-limited.

3.3.3. The Color Filter

Early-type galaxies are known to dominate the inner regions of low-redshift galaxy clusters (see, e.g., Dressler 1984 Kormendy & Djorgovski 1989 Hansen et al. 2007). The rest-frame spectra of these galaxies typically exhibit a significant drop at about 4000 Å, that gives early-type galaxies at the same redshift nearly uniformly red colors when observed through filters that encompass this break. In the SDSS survey, the corresponding filters for galaxies at z 0.35 are g e r, and we find that the gr colors of early-type galaxies are found to be Gaussianly distributed with a small intrinsic dispersion of about 0.05 mag. Consequently, we take the color filter G(c) to be

Onde c = gr is the color of interest, 〈c|z〉 is the mean of the Gaussian color distribution of early-type galaxies at redshift z, and σ is the width of the distribution. The mean color 〈c|z〉 = 0.625 + 3.149z was determined by matching maxBCG cluster members to the SDSS LRG (Eisenstein et al. 2001) and MAIN (Strauss et al. 2002) spectroscopic galaxy samples. The net dispersion σ is taken to be the sum in quadrature of the intrinsic color dispersion σint, set to σint = 0.05, and the estimated photometric error σm. In gr, the typical photometric error on the red-sequence cluster galaxies brighter than 0.4eu* is σm ≈ 0.01 mag for z = 0.1, but can be as large as σm ≈ 0.05 mag for z = 0.3.

3.3.4. Background Estimation

To fully specify our filters, we also need to describe our background model. We assume that the background galaxy density is constant in space, so that where is the galaxy density as a function of galaxy i-band magnitude and gr color. is estimated by distributing 10 6 random points throughout the same SDSS photometric survey footprint that defines our galaxy sample. All galaxies within an angular separation of 0.05 deg of the random points (about 1h −1 Mpc at z = 0.25) are used to empirically determine the mean galaxy density using a top hat cloud-in-cells (CIC) algorithm (e.g., Hockney & Eastwood 1981). For our cells, we used 60 evenly spaced bins in gr ∈ [0, 2] and 40 bins in i ∈ [14, 20]. In each two-dimensional bin, the number density of galaxies is normalized by the total number of random points, the width of each color and magnitude bin (0.05 mag and 0.1 mag, respectively), and area searched (0.05 2 π degrees).

This process creates an estimate of the global background, i.e., the number density of galaxies as a function of color and magnitude in the full SDSS survey. Not surprisingly, a similar result is obtained by binning the whole galaxy catalog in color and magnitude with CIC and dividing by the survey area. However, the procedure we employ above can readily be adapted to returning alternative background estimates, e.g., the local cluster density as a function of redshift, by replacing random points with clusters.


4. COSMIC CARTOGRAPHY

Some initial qualitative results from this survey are shown below via two visualization techniques: Hockey Pucks and Onion Skins.

4.1. Hockey Pucks

An all-sky survey allows us to make plots of the nearby galaxy distribution that are more representative than simple strip surveys (de Lapparent et al. 1986). The angular nature of strips around the sky, when projected onto a plane, are somewhat deceptive of real structure. They are thin at the center and thick at the edge. While this partially makes up for the normal decrease in the selection efficiency as a function of redshift in a flux-limited sample, it provides a representation of structure that varies quite strongly from the center to edge. With full-sky coverage, it is possible to project actual cylinders of redshift space. Given the long-term association of redshift surveys with the Harvard-Smithsonian CfA, we naturally call these "Hockey Puck" plots. Code to generate these plots is available as part of the 2MRS data release.

Two "Hockey Puck" diagrams shown in Figures 7 and 8 highlight the vast improvement in coverage through the galactic plane afforded by 2MRS as compared to even CfA2, the densest survey of the nearby universe (Huchra et al. 1995, 1999). Plotted are top-down views of cylindrical volumes with a radius of 15,000 km s −1 and thickness of 8000 km s −1 , yielding an aspect ratio of about 3.5–1. The pucks show the galaxies in the northern and southern celestial hemispheres, respectively—i.e., all galaxies above and below the celestial equator with redshifts placing them in the cylinder and with Ks ≤ 11.75 mag. Many of our favorite structures and several prominent voids are easily seen in these plots.

Figura 7. Hockey Puck plot—a full cylinder section—of 2MRS in the north celestial cap. The view is looking downward from the NCP, the thickness of the "puck" is 8000 km s −1 , and its radius is 15,000 km s −1 .

Figura 8. Same as Figure 7 but for the south celestial cap.

The northern puck is dominated by the LSC at the center, the Great Wall (now straight in this cylindrical projection) at 10–14.5 hr, and Pisces-Perseus at 0–5 hr. In addition, there are several new but smaller structures such as the one at 19 hr and 4000 km s −1 , probably best associated with the Cygnus Cluster (Huchra et al. 1977).

The southern celestial hemisphere is more amorphous. There is the well-known Cetus Wall (Fairall et al. 1998) between 0 and 4 hr, the southern part of the LSC at the center, and the Hydra-Centaurus region, but also a large and diffuse overdensity between 19 and 22 hr, a region hitherto not mapped because of its proximity to the galactic plane. This structure appears to be both large and rich and should have a large effect on the local velocity field.

4.2. Onion Skins

Another projection that can highlight the properties of nearby structures are surface maps of the galaxy distribution as a function of redshift. Since these are conceptually like peeling an onion, they are best called "Onion Skins." Figures 9–11 show three sets of these skins, moving progressively outward in redshift, while Figure 12 shows the entire 2MRS catalog with the major structures of the Local Universe labeled. These figures use Galactic coordinate projections the corresponding equatorial coordinate projections are shown in Figures 15–18.

Figura 9. 2MASS galaxies inside the 3000 km s −1 sphere in Galactic coordinates (centered at eu = 0° and following the convention of eu increasing to the left). Heliocentric velocities are color coded with red, blue, and green representing bins of increasing redshift/distance. Red for Vh < 1000 km s −1 , blue for 1000 < Vh < 2000 km s −1 , and green for 2000 < Vh < 3000 km s −1 .

Figura 10. Same as Figure 9, but for velocities between 3000 and 6000 km s −1 .

Figura 11. Same as Figure 9, but for velocities between 6000 and 9000 km s −1 .

Figure 12. Same as Figure 9 but for all 2MRS galaxies, spanning the entire redshift range covered by the survey (from z = 0 in purple to z = 0.08 in red).

Figure 9 shows the distribution on the sky of all galaxies in the survey inside 3000 km s −1 color coded by redshift in 1000 km s −1 skins. The plane of the LSC dominates the map, but there is also a diffuse component between 2000 and 3000 km s −1 and 6–13 hr in the south. The next two figures again show some familiar structures but with a few surprises. The Great Wall, Pisces-Perseus, and the Great Attractor dominate the mid ranges. The overdensity of galaxies in the direction of A3627 is high, and the comparison of Figure 10 with 11 clearly shows why we are moving with respect to the CMB toward a point around eu = 270° and b = 30°.


Why is the letter *z* customarily used to denote redshift? - Astronomia

This lab involves determining the current expansion rate of the Universe, and then a little investigation of whether this has changed over time.

The Universe is filled with huge clusters of stars called galaxies with big nearly empty spaces in between. Our Sun is an ordinary star in an ordinary galaxy. Looking through a telescope we see sharp points of light which are stars in our own galaxy and other galaxies as faint "smudges" - they are too far away for us to see their individual stars.

Light exists in a range of color. Turns out that light is "waves" traveling through space. The color of a given ray of light is related to the distance between two consecutive peaks (or troughs) in the "wavetrain" - we call this distance the "wavelength". We call the range of wavelengths the "spectrum" of light ranging from short wavelength blue light to long wavelength red light.

Hot material in objects (stars for instance) emits light preferentially at a fixed set of wavelengths. If the object is moving towards us or away from us the wavetrain gets squashed or stretched as it is being emitted. So the ray of light we receive has a shorter or longer wavelength than it would have done if the object was stationary. Click on the image below to see an animation which illustrates this.

The spectrum of light from a galaxy is just the sum of the light from a bunch of stars - the same preferential wavelengths show up in the spectrum. In the early 1900's the spectrum of light from a bunch of galaxies was measured - strangely they nearly all seemed to be redshifted. Nobody understood this though - at that time it was not even generally agreed that the smudges of light seen through telescopes were further away than the stars!

To measure how far away an object is we normally compare it's apparent size to the known size of that type of object. We do this all the time - when driving for instance. But there are two problems with this in astronomy. First most distant objects just look like a point of light even through the most powerful telescopes. Galaxies are big enough to be an exception, but they come in a huge range of sizes and types with no way to tell just from appearance which is which size.

In the sequence below each image shows a candle as it would look twice as far away. Imagine that we can only measure the total amount of light coming to us from the flame in each case - the total number of yellow pixels in this example. Notice that for each doubling of the distance there about one quarter as many yellow pixels.

The brightness of an object gets fainter the further away it is because the light is" diluted" by spreading out onto bigger and bigger spheres around the source. The diagram below illustrates this. Since the surface area of a sphere goes up as the radius squared the brightness goes down as the radius squared - the famous "inverse square law".


Taken from Universe book

So if we know the total amount of light an object is putting out, and we measure how bright it appears to be, we can easily calculate how far away it is. However, it's very hard to know how much light an object which we see far away in space is actually pumping out. We call a type of object which has a known light output a "standard candle".

The ultimate standard candle is a type Ia supernova. These come about when a special type of star dies in a cataclysmic explosion. They have two key features: the peak light output is always the same and it is super bright. So bright in fact that they outshine their entire host galaxy for a period of a few weeks. To find them astronomers take pictures of the same region of sky repeatedly and subtract the pictures looking for something that's changed. When they find one they then measure the redshift, and track the brightness as it increases and then falls to get the peak brightness. The picture below shows a supernova in a nearby galaxy.


Taken from Universe book

In this lab we are going to use some supernova data published in this research paper which came out a few years ago. Below I give the numbers from Table 2 of that paper in a form which is a little easier to understand. To measure redshift we divide the wavelength shift of the received light by the wavelength of the light as emitted. We refer to this ratio using the letter "z". The speed at which an object is moving away from us is just z times the speed of light (300,000 kilometers per second).

Try to figure out how to translate the brightness numbers into distances using the inverse square law - ask your TA if you need help. Then you need to rescale the resulting distance numbers using the additional fact that the first supernova in the list was at a distance of 47 mega parsecs (million parsecs). A parsec is a special unit of distance used in astronomy equivalent to 30 trillion kilometers. Now plot a scatter graph with distance on the x-axis and velocity on the y-axis. The points should lie on a nice straight line sloping up to the right. This is telling us that the further away a supernova is the faster it is moving away from us. Considering that the supernova we are plotting are located in all directions this is a very strange result. Are we located in the most unpopular place in the Universe? Was the Universe created in a huge explosion that just happened to be located where the Earth is today?

Fit a trend-line to your graph - the slope of this line is kilometers per second per megaparsec. This number is called Hubble's constant after Edwin Hubble who first plotted such a graph and noticed the relationship in 1929. The correct interpretation of this result required a major shift in thinking for scientists at that time. It turns out that the only satisfying explanation of these facts is quite mind-bending. We have to give up the idea that the redshift of the light from faraway galaxies results from their motion through space away from us. Instead imagine that space itself is stretching and the galaxies are being carried along on this flow like boats in a tide. Click in the image below to see an animation which illustrates this.

With a little thought you should be able to see that we don't have to be in any special place for this result to be true. Astronomers in another galaxies would see the same thing - all the other galaxies moving away them. It is also easy to see that if the Universe has always been expanding then at some time in the past everything was on top of everything else and there must have been a beginning - a big bang!

It turns out that using large telescopes we can see supernova considerably further out than the ones listed above. They have been detected at redshifts beyond 1. It is a good job that we have given up on the idea of redshift being produced by motion of objects through space. Otherwise a redshift greater than 1 would imply an object moving away from us faster than the speed of light. And we know from Einstein that that is not possible. So from now on we will think in terms of the scale factor of the Universe. This is just the ratio of the emitted wavelength of the light to the received wavelength of light. If the light ray shows up stretched by a factor of two the Universe must have been half its current size when it was emitted.

The table below includes the same supernova as above plus the ones from Table 1 of the paper. The two columns give the scale factor of the Universe when the supernova went off and the brightness of the light reaching Earth when it recently got here (these events were recorded between 1992 and 1997). Calculate the "distance" to the supernova using the same rule as you used above and make a graph with distance on the x-axis and scale factor on the y-axis. You should get a curve which slopes down to the right. In general this seems OK - light that is being received now from more distant supernova has being traveling through space for longer, and thus since the Universe was smaller.

But why are the points on your last graph a curve rather than a straight line? Seems like we would expect a straight line for a Universe expanding at a constant rate. In such a Universe the scale factor is "proportional to" time - i.e. the scale factor is just some number multiplied by the elapsed time. It turns out that the sacred inverse square law of ordinary physics no longer correct in an expanding Universe. Think of the sphere of light rays expanding out from an exploding supernova. As time passes the sphere grows at a constant rate and the density of light rays on its surface is diluted as time squared. But in an expanding Universe the light rays are also stretched and loose energy. When we talk about the brightness of light we mean the amount of energy received in a given amount of time. So the brightness actually falls off closer to the cube of the scale factor - two powers for the expansion of the sphere and one power for the redshift dimming of the light.

If you modify your conversion from brightness to distance appropriately and re-plot the graph it should be close to a straight line.


Most Stars Form in Discs

Title:Geometry of Star-Forming Galaxies from SDSS, 3D-HST and CANDELS
Autores:
A. van der Wel et al.
First Author’s Institution:
Max-Planck Institut für Astronomie, Königstul 17, D-69117, Heidelberg, Germany
Status:Published in Astrophysical Journal Letters

The shapes of galaxies provide the biggest clues into the process which shaped their formation but you cannot form a galaxy without forming some stars first. How, when and where stars form impacts greatly on the subsequent morphology of a galaxy and therefore the morphology we observe today. Such studies of the shapes of galaxies and the inference of past formation histories are abundant for local galaxies, however are scarce at high redshift, leaving us with an incomplete picture of galaxy formation.

What the authors attempt in this paper is to complete the first description of the full geometric shape of star forming galaxies over a large redshift range. They measure the projected axis ratios of galaxies (i.e. the shape the galaxy appears because of the line of sight angle we observe it at) in a mass range of from a large sample compiled from the CANDELS, 3D-HST and SDSS surveys. The authors use a modelling technique to convert this projected axis ratio into a 3 parameters describing the three dimensional shape of the galaxy by modelling it as an ellipsoid (a 3D ellipse with 3 axes lengths described by parameters A, B and C in order of decreasing length). These parameters then define the ellipticity, , and triaxiality, , of a galaxy and consequently whether a galaxy is disc (A

Figure 1: The ellipsoid modelled triaxiality and ellipticity of the sample of galaxies from van der Wel et al. (2014) in five redshift and four mass bins. The filled box shows the mean, the open box the standard deviation and the 1σ uncertainties on both the mean and standard deviation are shown by the error bars. A smaller value of T corresponds to a more disc dominated galaxy. A smaller value of E corresponds to a more spherical shaped galaxy (Figure 3 from van der Wel et al. 2014).

Figure 1 provides a visual summary of the conclusions of the work. Firstly, for local galaxies in the lowest redshift bin the low values of T and large values of E suggest most of the galaxies are very thin and oblate, i.e. disc-like in nature. We can see that this is also does not change significantly with increasing mass. Toward higher redshifts however, galaxies become less disc-like. This is especially apparent in the lower mass bins in Figure 1, which can be seen to increase the value of their T with increasing redshift. A population of spheroidal galaxies is therefore increasingly prominent amongst galaxies at z > 2. We can also see that the ellipticity has little to no dependance on mass or redshift, which is viewed as an oddity by the authors – why should the ratio of short-to-long axis hardly evolve? The authors suggest further analysis is necessary to fully understand this.

The authors therefore conclude that star formation in the local universe currently takes place in the disc components of galaxies. However the authors suggest that due to the high value of T of low mass galaxies at z > 1 this implies the shape of a galaxy is not disc-like but elongated at early stages in it’s evolution. In other words, star forming disc galaxies in the present day universe don’t necessarily start out life as a disc. This suggests that the Milky Way may also have had such a morphological history, therefore using the previous estimates of the mass evolution of Milky Way-like galaxies as a function of redshift and the above results, the authors estimate that the Milky Way gained a substantial stellar disc at .

This investigation provides the very first geometric evidence of mass dependent redshift evolution of galactic structure.


I Can’t Obtain a Spectrum! O que fazer?

If you do not have a spectrum, are there other ways to estimate the redshift and distance to a galaxy? Sim! Just take a look at the galaxy’s colors.

All Hubble images are taken with filters. Blue filters allow Hubble’s instruments to capture only blue light, red filters allow Hubble’s instruments to capture only red light, and so on. By comparing a galaxy’s brightnesses in these different colors, astronomers can estimate the distance to the galaxy. The redder the color, the more likely the galaxy is to be redshifted, and thus, farther away.

This technique of using color to estimate redshift is called photometric redshift. The following two primary methods are used for estimating a photometric redshift:

  1. compare the colors of your high-redshift galaxy candidate to a set of typical galaxy color templates at various redshifts, or
  2. compare the colors of your high-redshift galaxy candidate to a set of galaxies with measured spectroscopic redshifts and, utilizing specialized software, compute the most likely redshift for your galaxy.

In the first case, the photometric redshift comes from the best match between the observed high-redshift candidate colors and the colors of the template galaxies. The template galaxy colors stem from observations of galaxies that tend to be relatively close but are then mathematically reddened over a range of redshift values.

In the second case, astronomers use a set of observed galaxies whose redshifts have been measured spectroscopically, as explained in the prior section. This set contains galaxies at various redshifts. They then use machine-learning algorithms to compare the colors of this set of galaxies with the colors of the target high-redshift galaxy candidate. The software selects the most likely redshift.

Whichever method is used, astronomers are careful to give confidence levels in their calculations. For the computation of photometric redshift, there is typically an uncertainty of around a few percent for high-quality data. In addition, there is the lingering issue of whether the high-redshift galaxy candidate is truly redshifted, or if it is a nearer galaxy that is intrinsically redder. It is not uncommon to read results where astronomers find a galaxy with a probable high photometric redshift and a less probable low photometric redshift, or vice versa.

Credit: Adapted from Adi Zitrin, et al., ApJ, 793 (2014). Shown is a high-redshift galaxy candidate in Hubble’s observations of Abell 2744, discovered using filters. Dark regions represent light in these images. Notice how the galaxy drops out of the image in the bluest filters. This is a hint that the galaxy may be significantly redshifted.

Many of the first results for the Frontier Fields utilize photometric redshifts. In the absence of spectra, photometric redshifts are the next best thing to obtaining estimates of distances for large samples of galaxies. They are readily computed from the current Frontier Fields data.


Assista o vídeo: LAS DIVERTIDAS AVENTURAS DE LAS LETRAS.LA Z.CUENTOS PARA NIÑOS #laletraz #laz (Agosto 2022).