यह क्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया था: 11 बिलियन वर्षों में आकाशगंगाओं और क्वासर्स की दूरी का निर्धारण करके इन बुलबुले (दोनों निकट और दूर दोनों) के स्पष्ट आकार के सटीक माप लें। उस डेटा को तब यह निर्धारित करने के लिए चंक्स में कटा जा सकता है कि अतीत में प्रत्येक समय ब्रह्मांड कितनी तेजी से विस्तार कर रहा था, यह मॉडल करने के लिए बेहतर है कि डार्क एनर्जी उस विस्तार को कैसे प्रभावित कर रही थी।
एक ऊपर की ओर प्रवृत्ति
पिछले साल के परिणाम कॉस्मिक टाइम के सात अलग-अलग स्लाइस से लिए गए पूरे वर्ष के डेटा के विश्लेषण पर आधारित थे और इसमें 450,000 क्वासर शामिल हैं, जो अब तक का सबसे बड़ा एकत्र किया गया है, जिसमें सबसे दूर के युग (8 से 11 बिलियन साल पहले) के रिकॉर्ड-सेटिंग सटीकता के साथ 0.82 प्रतिशत था। जबकि लैम्बा सीडीएम मॉडल के साथ बुनियादी समझौता था, जब उन प्रथम-वर्ष के परिणामों को अन्य अध्ययनों (कॉस्मिक माइक्रोवेव पृष्ठभूमि विकिरण और टाइप आईए सुपरनोवा को शामिल करते हुए) के डेटा के साथ जोड़ा गया था, कुछ सूक्ष्म अंतर क्रॉप किए गए थे।
अनिवार्य रूप से, उन मतभेदों ने सुझाव दिया कि डार्क एनर्जी कमजोर हो सकती है। आत्मविश्वास के संदर्भ में, परिणाम सीएमबी डेटासेट के साथ संयुक्त देसी के डेटा के लिए 2.6-सिग्मा स्तर तक पहुंच गए। सुपरनोवा डेटा को जोड़ते समय, वे संख्या बढ़कर 2.5-सिग्मा, 3.5-सिग्मा या 3.9-सिग्मा स्तर तक बढ़ गई, जिसके आधार पर विशेष रूप से सुपरनोवा डेटासेट का उपयोग किया गया था।
देसी के सह-प्रवक्ता ने वाटरलू विश्वविद्यालय के पर्किवल कहा जाएगा, “हम अन्य स्वतंत्र मापों के साथ देसी डेटा को संयोजित करना महत्वपूर्ण है क्योंकि” हम स्थिरता चाहते हैं। ” “सभी अलग-अलग प्रयोगों को हमें एक ही जवाब देना चाहिए कि वर्तमान समय में ब्रह्मांड में कितना मामला है, ब्रह्मांड कितनी तेजी से विस्तार कर रहा है। यह अच्छा नहीं है अगर सभी प्रयोग लैम्ब्डा-सीडीएम मॉडल के साथ सहमत हैं, लेकिन फिर आपको अलग-अलग पैरामीटर देते हैं। यह सिर्फ यह कहते हुए कि यह खुद को शामिल नहीं करता है। उस मॉडल के गुण। ”
ये नवीनतम परिणाम एकत्र किए गए डेटा के पहले तीन वर्षों को कवर करते हैं, जिसमें लगभग 15 मिलियन आकाशगंगा और क्वासर हैं। एक बार फिर, देसी डेटा अकेले लैम्ब्डा सीडीएम के अनुरूप था, यानी, डार्क एनर्जी स्थिर है। और एक बार फिर, जब सीएमबी, सुपरनोवा, और कमजोर गुरुत्वाकर्षण लेंसिंग अध्ययनों से अन्य डेटासेट के साथ संयुक्त रूप से संयुक्त रूप से – मजबूत संकेत सामने आए कि समय के साथ अंधेरे ऊर्जा बदल सकती है। आत्मविश्वास का स्तर 2.8 से 4.2 सिग्मा तक होता है, जो डेटासेट के संयोजन पर निर्भर करता है-बस पांच-सिग्मा सीमा के शर्मीला।
यह औसत नागरिक को एक वृद्धिशील अग्रिम के रूप में प्रहार कर सकता है, लेकिन वास्तविकता अधिक जटिल है। “देसी डेटा स्वयं वृद्धिशील नहीं है,” पर्सिवल ने कहा। “अब हमारे पास एक वर्ष के डेटा के बजाय तीन साल का डेटा है। यह पर्याप्त है, न केवल एक बढ़े हुए क्षेत्र के कारण, बल्कि इसलिए कि हमने ओवरलैप में वृद्धि की है। जिस तरह से हम सर्वेक्षण करते हैं कि हम आकाश पर प्लेटों का निर्माण कर रहे हैं, और, तीन साल के बाद एक वर्ष के संचालन के बजाय, हमारे पास बहुत अधिक है। खुद बहुत बेहतर हैं।
