将暗物质分布情况与星系之间相互对应符合就如同在绘制欧洲地图时,使用只显示夜晚人口密集地区亮光的卫星地图。为了解决这个问题,研究人员开发出一种基于人工智能的新型算法,其依据宇宙微波背景辐射并可观察到宇宙密度波动的影响,最后显示出从137亿年前的宇宙大爆炸时期至今天星系的演化过程,新的人工智能算法可看到星系分布与运动之间的关系。
弗朗西斯科·西萨拉博士认为我们的精确计算结果显示星系的运行方向和80%星系的运动速度,其中一些星系组成了我们的本星系群并可由引力来解释它们的行为。本星系群中的星系数量超过了五十个,包括了银河系、仙女座大星系等。通过对本星系群中星系运行速度的比较,如仅距离250万光年外的仙女座大星系,科学家发现了在遥远距离上物质的分布情况对靠近银河系星系群的影响程度。
科学家的研究成果也与Λ-冷暗物质(Lambda-CDM)模型的预测相符,为了解释星系剩余的20%速度,我们需要考虑在4.6亿光年外宇宙物质分布通过宇宙大尺度结构对本星系群产生的影响,但目前的数据在如此超距离上并不太可靠。尽管这样,我们的预测模型还是前进了一大步,在人工智能技术的帮助下,我们以前所未有的精确性推演本星系群在宇宙大尺度结构的物质分布上所产生的影响,并研究宇宙大尺度结构是如何应运而生的
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