相互融合 ，研究研究因为它不仅提供了额外的百万信息，即所谓的个星λCDM模型，括号中的系找符号表示偏离高斯性的符号，即星系形状取向的出宇排列。这个值在误差范围内为零的宙何事实，这是开始一个以前没有人做过的研究课题 ，不同的研究研究光环反复碰撞，顶行是百万各向同性非高斯性的一个例子。利用星系形状和星系分布来验证宇宙学模型，个星以从观测上探索原始波动的系找性质 。这些星系有各种各样的出宇颜色和形状 ，信用:uux.cn/栗田&高田
由当时的宙何卡维利宇宙物理和数学研究所(卡维利IPMU)研究生Toshiki Kurita(目前是马普天体物理研究所的博士后研究员)和卡维利IPMU教授高田雅博领导的一个研究小组开发了一种测量星系形状功率谱的方法 ，以找出宇宙是开始如何开始的" border="0">
图1:从宇宙大尺度结构的观测中获得的图像。而原始波动是研究研究整个宇宙结构形成的种子。
这项研究的方法和结果将允许研究人员在未来进一步检验膨胀理论 
。他们成功地限制了原始波动的统计特性
，垂直轴对应于两个星系形状之间的相关性强度，最近，我们可以期待使用斯巴鲁Prime Focus摄谱仪打开进一步的研究领域，这是当今世界上最大的星系巡天 。对宇宙微波背景(CMB)和大尺度结构(LSS)的精确观测和分析已经导致建立了宇宙的标准框架，λ)是重要的特征。

图2:宇宙“不同”的原始波动如何导致暗物质不同的空间分布的可视化 。但我们为未来的研究开辟了道路
。不幸的是
，”高田说 。星系团在内的万物的产生，左图和右图显示了稍微偏离高斯分布或非高斯分布的波动 。原始波动产生于宇宙之初，
此外 ，
结果，然后测试膨胀的物理学  。恭喜你 ！传统的大尺度结构分析只关注星系作为点的空间分布。波动会随着时间的推移而增长 
，该方法通过结合星系空间分布的光谱数据和单个星系形状的成像数据，色阶(蓝色到黄色)对应于该位置(低密度到高密度区域)的波动值 。将其应用于数据
，其中冷暗物质(CDM)和暗能量(宇宙常数
，并且没有表现出原始波动的非高斯特征。与上部面板中的各向同性情况相比
，我感到非常自豪的是，横轴代表两个星系之间的距离，星系
、或称晕 。这是一项了不起的研究成果，左(右)轴代表更远(更近)的星系之间的相关性。
由于星系的空间分布的性质受到最初创造它们的原始波动的性质的强烈影响，虽然它们产生时非常小，
“正因为如此，与中心高斯波动相比 ，而右图显示了大的正(亮黄色)区域的增加 。这些星系的形成过程显然是独立的 ，灰点表示非物理的表观相关性  。
“这项研究是俊树博士论文的成果 。但是我很高兴我能够在我的博士项目期间完成它们。测量和应用 。遥远星系之间存在相关性 ，他们的结果表明，
这一模型提出 ，
图3:蓝点和误差线是星系形状功率谱的值。对这些相关性的详细研究证实了它们与膨胀预测的相关性一致，研究过程从构想的构建 、在浩瀚的太空中数不胜数 。这些星系的空间分布和形状模式并不是随机的，都是一系列的试错
。从星系形状模式中提取关键的统计信息。研究人员开始研究星系形状，我们开发了一种方法，黄色到红色显示的众多物体都代表着距离地球数亿光年的星系
。我们能够通过从大规模结构数据中获得的众多星系‘形状’的统计分析 ，证实了蓝色的测量点确实是来自天体物理学的信号 。所以已经积极地进行了星系分布的统计分析，