Войти / Регистрация
Корзина

  • Ваша корзина пуста
Войти / Регистрация
Корзина

  • Ваша корзина пуста

Статья «Статистическое исследование крупномасштабной структуры Вселенной по данным наблюдений и численного моделирования, "Астрономический журнал"»

Авторы:
  • Семенов В.А.1
стр. 531-
Платно
1 Институт физики атмосферы РАН имени А.М. Обухова
Аннотация:
Представлено исследование статистических свойств элементов крупномасштабной структуры Вселенной на основе данных из каталога галактик SDSS DR7 и каталога гало темной материи, полученного в результате численного моделирования, MultiDark Run1. Для выделения крупномасштабной структуры используется метод минимального покрывающего дерева, а для исследования ее характеристик - метод Core Sampling. В результате каталоги SDSS DR7 и MultiDark Run1 разделены на подкаталоги двумерных стенок и одномерных филаментов. Проведено сравнение некоторых статистических свойств этих подкаталогов с теоретическими предсказаниями. Измерено среднее расстояние между стенками в наблюдениях и результатах численного моделирования (50?60 Мпк/<img src="/ItemImages/1121624/19051215/FO_1_1.gif" align=absmiddle border=0> ) и распределение их поверхностной плотности. Также найдена доля скоплений галактик в каталоге SDSS DR7, искаженных наблюдательным эффектом “пальцы Бога”. Плотные скопления, для которых эффект наиболее существенный, составляют по количеству галактик <img src="/ItemImages/1121624/19051215/FO_2_1.gif" align=absmiddle border=0> от исследованных скоплений. Их влияние на результат устраняется выбором ориентации пробных цилиндров в методе Core Sampling.

Архивные статьи (2015 год и ранее) доступны для ознакомления бесплатно, для скачивания их необходимо приобрести. Для просмотра материалов необходимо зарегистрироваться и авторизоваться на сайте.

Чтобы приобрести доступ к материалу для юридического лица, пожалуйста, свяжитесь с администрацией портала с помощью формы обратной связи либо по электронному адресу libnauka@naukaran.com.  

Действия с материалами доступны только авторизованным пользователям.