Изображение темной материи

Ученым из Университета Ватерлоо, Онтарио, Канада, удалось получить составное изображение межгалактической паутины темной материи, которое подтверждает ранее сомнительное представление о существовании темной материи. Очень большое составное изображение, которое представлено с помощью шкалы 0-50 миллионов световых лет, было создано с помощью нескольких изображений, полученных телескопом Канада-Франция-Гавайи.

Точная роль темной энергии в определении существования Вселенной остается неясной до настоящего времени. Хотя ученые предположили, что почти 25 процентов Вселенной состоит из темной материи, точную структуру межгалактической темной материи предсказать невозможно. В основном это объясняется тем фактом, что темная материя не поглощает свет и не отражает его, то есть ее практически невозможно обнаружить.

Поэтому исследователи попытались обнаружить ее присутствие с помощью гравитации, метода, называемого гравитационным линзированием. Исследователи изучили 23 000 пар галактик, прежде чем создали составное изображение соединяющей сети темной материи. Результаты исследования и изображение были опубликованы в Ежемесячных уведомлениях Королевского астрономического общества.

Согласно Science Recorder, изображение показывает, как галактики удерживаются вместе сетью нитей темной материи. Изображение, вполне возможно, является единственным существующим доказательством гипотезы о том, что концентрация темной материи почти в пять раз превышает концентрацию обычной материи. Предполагается, что эти недавние открытия также могут помочь астрономам в изучении далеких галактик и раскрыть до сих пор неизвестные факты о формировании и расширении Вселенной.

Perfscience сообщила, что, с другой стороны, некоторые ученые, в том числе Эрик Верлинде, физик из Амстердамского университета, и Марго Брауэр из Лейденской обсерватории, Нидерланды, считают, что составное изображение темной материи может не оказать существенной помощи в будущих исследованиях звезд и галактик. Эти ученые придерживаются мнения, что в отличие от данных, полученных из предсказания Верлинде, указанное исследование имеет много свободных параметров, которые помогают ему вписаться в существующие модели данных. Это не только ставит под сомнение точность данных, но и ограничивает возможности их дальнейшего применения.