从事暗能量调查（DES）的科学家们第一次可以把对物质、星系和星系团分布的测量结合起来，以推进我们对暗能量的理解。宇宙正在以越来越快的速度膨胀，虽然没有人确定原因，但暗能量调查的研究人员至少有一个策略来弄清楚它。他们结合对物质、星系和星系团分布的测量来更好地了解发生了什么。
一张天空地图显示了暗能量调查所观察到的那部分天空中的星系团、星系和宇宙中的物质密度。左边的面板显示了该部分天空的星系密度，中间显示了物质密度，右边显示了星系团密度。红色区域比平均密度大，而蓝色区域比平均密度小。资料来源：Chun-Hao To/斯坦福大学SLAC国家加速器实验室
实现这一目标被证明是相当棘手的，但是现在由美国能源部的SLAC国家加速器实验室、斯坦福大学和亚利桑那大学的研究人员领导的团队已经提出了一个解决方案。他们的分析最近发表在《物理评论快报》上，产生了对物质的平均密度及其聚集倾向的更精确估计，这两个关键参数有助于物理学家探测暗物质和暗能量的性质，这些神秘的物质构成了宇宙的绝大部分。
"新论文的主要作者、与卡夫利粒子天体物理学和宇宙学研究所所长Risa Wechsler一起工作的SLAC和斯坦福大学的研究生Chun-Hao To说："这是迄今为止最好的数据集约束之一。
当DES在2013年开始绘制八分之一天空的地图时，目标是收集四种数据：与某些类型的超新星或爆炸的恒星的距离；宇宙中的物质分布；星系的分布；以及星系团的分布。上述每一个都数据能告诉研究人员一些关于宇宙是如何随时间演变的。
理想情况下，科学家们会把所有四个数据来源放在一起，以改善他们的估计，但有一个障碍：物质、星系和星系团的分布都是密切相关的。如果研究人员不考虑这些关系，他们最终会出现 "重复计算"，对一些数据的权重过高，而对其他数据的权重不足，为了避免错误地处理所有这些信息，To、亚利桑那大学的天体物理学家Elisabeth Krause及其同事开发了一个新的模型，可以正确地解释所有三个数量的分布中的联系：物质、星系和星系团。通过这样做，他们能够产生有史以来第一个适当结合所有这些不同的数据集的分析，以了解暗物质和暗能量。
将该模型添加到DES分析中，有两个效果。首先，对物质、星系和星系团分布的测量往往会引入不同种类的误差。将所有三种测量结合起来，可以更容易地识别任何此类错误，使分析更加稳健。其次，这三种测量方法在对物质的平均密度及其团块的敏感程度上有所不同。 因此，将所有这三种测量结合起来可以提高DES测量暗物质和暗能量的精度。
在新的论文中，To、Krause及其同事将他们的新方法应用于第一年的DES数据，并提高了以前对物质密度和结块性的估计精度。现在研究小组可以在他们的分析中同时纳入物质、星系和星系团，加入超新星数据将是相对直接的，因为这种数据与其他三种数据的关系不那么密切。
紧接着的下一步是将机器应用于DES第三年的数据，它对天空的覆盖面要大三倍。这并不像它听起来那么简单。虽然基本的想法是相同的，但新的数据将需要额外的努力来改进模型，以跟上更新的数据的质量。
这项分析能为分析数据和从大型调查中了解暗能量的方式设立一个新的标准。
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