Syvyyslinssinäkymä

Deep Lensed Survey ( eng.  Deep Lens Survey , DLS , lyhenne sanoista Deep Gravitational Lensing Survey - syväpainovoimainen linssitutkimus) - ultrasyvä monikaistainen optinen tutkimus seitsemästä 4 asteen kentästä. Tässä tapauksessa käytettiin National Optical Astronomical Observatoryn Blanco-teleskoopin ( Cerro Tololo Observatory ) ja Mayall-teleskooppeja ( Kitt Peak ) mosaiikki- CCD - lämpökameroita . Kentän syvyyden täysi kattavuus vaadittiin 5 vuotta (2001-2006) neljällä alueella: B, V , R ja z' aina 29/29/29/28 magnitudiin pinnan valoisuuden neliökaarisekuntia kohden . Nopeasti muuttuvat optiset tapahtumat (mukaan lukien pienplaneettojen ja komeettojen kaltaisten kohteiden liikkeet ) sekä supernovaehdokkaat tallennettiin reaaliajassa.

Projektin päätavoitteena oli saada objektiivinen kartta laajamittaisesta massajakaumarakenteesta paikallisuniversumin ulkopuolella erittäin syvällä monivärilämpökuvauksella seitsemästä kahden asteen kentästä ja väri/ punasiirtymästä . Valon värisiirtymä kaukaisia ​​galakseja tarkasteltaessa johtui läheisempien rakenteiden massasta ja tämä oli mitattavissa. Nämä heikon linssin havainnot ovat herkkiä kaikenlaisille massan kertymiselle ja tarjoavat objektiivisen kartan massajakaumasta yhden kaariminuutin resoluutiolla taivaan tasossa (noin 120 kiloparsek / h z = 0,2) useilla punasiirtymäalueilla. Ensimmäistä kertaa nämä kartat mittasivat suuren mittakaavan rakenteen muutoksia arvosta z=1 nykyiseen aikakauteen ja testasivat nykyisiä rakenteen muodostumisen teorioita, jotka ennustavat massan vähäisen punasiirtymän universumissa olevan filamenttimainen/tilkkumainen. Nämä havainnot rajoittavat suoraan aineen ominaisuuksien ryhmittymistä, ja verrattuna anisotrooppisen kosmisen mikroaaltotaustasäteilyn tuloksiin tämä kaikki asettaa koetukselle teorian rakenteen muodostumisesta painovoiman epävakauden vaikutuksesta.

Vaikka tämä on tutkimuksen päätavoite, laajalle lämpökuvaukselle on monia muita sovelluksia. Lisäksi yhden kentän havaintojen kokonaisuus tarjoaa tietoa, jonka avulla voidaan havaita kohteita, joiden parametrit vaihtelevat useista tunteista useisiin kuukausiin yksittäisten työalueiden jakautumisen vuoksi.

Katso myös

Linkit