| 研究課題/領域番号 |
17K14271
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
素粒子・原子核・宇宙線・宇宙物理
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
Han Jiaxin 東京大学, カブリ数物連携宇宙研究機構, 客員准科学研究員 (50791456)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | dark matter halo / subhalo / numerical simulation / dynamical model / Satellite dynamics / Milky Way halo mass / subhalo distribution / dark matter / clustering / matter distribution / merger tree / Dark matter / halos |
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| 研究成果の概要 |
宇宙を構成する暗黒物質は、重力によって宇宙の構造形成に寄与する。コンピュータを用いた大規模シミュレーションにより、ハローと呼ばれる暗黒物質が空間的に密集している領域を形成することが明らかになった。ハローの内部には、さらにサブハローと呼ばれる小質量塊が形成され、銀河をホストするとされている。この研究の目的は、ハローの内部構造やサブハローの分布を調べることにより暗黒物質の性質をより詳細に明らかにすることである。そのためにまずサブハローを同定する新しいアルゴリズムを開発し、その後ハローやサブハローの詳細について統計的な研究を行い、ハローの分布とその内部構造は複雑に関わりあっていることが明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したサブハローを同定するアルゴリズムは、この種のアルゴリズムの中で最も信頼性の高いアルゴリズムの一つであり、重力レンズ効果を用いた観測結果と数値シミュレーションにおけるサブハローの分布に関しての相違を明らかにした。また、機械学習を用いることで、本研究で初めてハローの内部構造と大規模構造の相関関係が、従来考えられていたよりも複雑であることも明らかにした。それ以外にもハローの中のサブハローの分布を詳細に調べることで、サテライト銀河を用いたハロー質量の計測手法を開発し、ミルキーウェイの質量を計測する新しい手法の開発に成功した。この手法は、従来の手法に比べてより精度の高い測定を可能にした。
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