天文学家使用黏液霉菌模型来揭示宇宙网的暗线

天文学家使用黏液霉菌模型来揭示宇宙网的暗线，加州大学圣克鲁兹分校（UC Santa Cruz）的一个天文学家和计算机科学家团队从一种亮黄色粘液霉菌的生长模式中得到灵感，从而追踪连接整个宇宙星系的宇宙网的细丝。

他们的研究结果发表在3月10日的《天体物理学期刊快报》上，这是星系间空间中的扩散气体与宇宙学理论预测的宇宙网大尺度结构之间的首次确凿关联。

研究背景

根据当时流行的理论，随着宇宙在大爆炸后的演化，物质分布在一个由巨大空隙隔开的相互连接的丝状网络中。充满恒星和行星的发光星系形成于物质最集中的纤维的交叉点和最密集的区域。虽然天文学家已经成功地瞥见了其中的一部分，但在星系之间延伸的扩散氢气丝基本上是看不见的。

这些似乎都与一种名为多头菌的低度粘菌没有任何关系，这种霉菌通常生长在森林地面腐烂的原木和落叶上，有时在草坪上形成海绵状的黄色团块。但是藻门有着令人惊讶的悠久历史，它有能力创造最佳的分配网络和解决计算困难的空间组织问题。在一个著名的实验中，一个黏菌复制了日本铁路系统的布局，通过连接代表东京周边城市的食物来源。

加州大学圣克鲁斯分校（UC Santa Cruz）天文学和天体物理学博士后研究员乔·伯切特（Joe Burchett）一直在寻找一种大规模可视化宇宙网络的方法，但当计算媒体博士后研究员奥斯卡·埃莱克（Oskar Elek）建议使用基于Physarum的算法时，他表示怀疑。毕竟，完全不同的力量塑造了宇宙网和黏菌的生长。

但一直对自然界的图案着迷的埃列克对柏林艺术家圣哲·詹森的“生物制品”印象深刻。从詹森使用的二维Physarum模型（最初由Jeff Jones于2010年开发）开始，Elek和他的朋友（程序员Jan Ivanecky）将其扩展到三维，并进行了额外的修改，以创建一种新算法，他们称之为Monte Carlo Physarum Machine。

伯切特给了Elek一个斯隆数字巡天（SDSS）的37000个星系的数据集，当他们将新算法应用到其中时，结果是一个相当令人信服的宇宙网表示。

伯切特说：“那是一个令人惊喜的时刻，我确信黏菌模型是我们前进的方向。”这有点巧合，但并不完全有效。黏菌创造了一个优化的运输网络，找到了连接食物来源的最有效途径。在宇宙网中，结构的增长产生的网络在某种意义上也是最优的。基本过程不同，但它们产生的数学结构是相似的。”

Elek还指出，“我们开发的模型与最初的灵感有好几层抽象。”

当然，模型结果与宇宙网预期结构在视觉上的相似性并不能证明什么。研究人员在不断完善模型的同时，进行了各种测试以验证模型的有效性。

在宇宙大尺度的宇宙演化中，包括暗物质的大尺度的模拟，现在已经出现了连接它们的暗物质的大尺度的计算机模拟。暗物质是看不见的，但它约占宇宙中物质的85%，重力使普通物质遵循暗物质的分布。

天文学家使用黏液霉菌模型来揭示宇宙网的暗线

Burchett的研究小组使用了来自Bolshoi-Planck宇宙学模拟的数据——由加州大学圣克鲁斯分校退休物理学教授Joel Primack和其他人开发——来测试Monte Carlo Physarum机器。在从模拟中提取出暗物质晕的目录后，他们运行该算法来重建连接它们的细丝网。当他们将算法的结果与最初的模拟结果进行比较时，他们发现了一个紧密的相关性。黏菌模型基本上复制了暗物质模拟中的细丝网，研究人员能够利用模拟来微调模型的参数。

“从45万个暗物质晕开始，我们可以在宇宙学模拟中得到几乎完美的密度场拟合，”埃莱克说。

伯切特还进行了他所谓的“健全检查”，将观测到的SDSS星系的性质与黏菌模型预测的星系间介质中的气体密度进行了比较。一个星系的恒星形成活动应该与其星系环境的密度有关，伯切特看到预期的相关性后松了一口气。

现在，研究小组已经预测出了连接37000个SDSS星系的宇宙网的结构，他们可以用天文观测来检验这个结构。为此，他们使用了哈勃太空望远镜的宇宙起源光谱仪的数据。星系际气体在穿过它的光谱中留下一个独特的吸收信号，数百个遥远类星体的视线穿透了SDSS星系所占据的空间。

“多亏了黏菌，我们知道了宇宙网的细丝应该在哪里，所以我们可以去存档的哈勃光谱中寻找探测太空的类星体，并寻找气体的特征，”伯切特解释道在我们的模型中，只要我们看到一个灯丝，哈勃光谱就会显示出一个气体信号，而信号在靠近灯丝中心的地方变得更强，那里的气体应该更密集。”

然而，在最密集的地区，信号会减弱。他说，这也符合预期，因为这些区域的气体加热会使氢气电离，剥离电子并消除吸收信号。

研究意义

天文学家使用黏液霉菌模型来揭示宇宙网的暗线，伯切特说：“现在，我们第一次可以量化从遥远的宇宙网细丝外围到星系团内部炽热致密的星系际介质的密度。”这些星系的宇宙演化模型，不仅为我们提供了一个连接星系网络的宇宙结构模型

Burchett和Elek是通过合著者Angus Forbes认识的，Angus Forbes是计算媒体的副教授，也是巴斯金工程学院UCSC创意编码实验室的主任。伯切特和福布斯在圣克鲁斯为音乐家举办的一个开放式麦克风之夜会面后开始合作，最初专注于他们去年发布的一款数据可视化应用程序。

《福布斯》还向埃莱克介绍了圣人詹森的作品，这并不是因为他认为这将适用于伯切特的宇宙网络项目，而是因为“他知道我是一个天生的模式怪胎”。

合著者J.Xavier Prochaska是加州大学的天文学和天体物理学教授，他曾用类星体探测星系间介质的结构，他说：“这项创造性的技术及其意想不到的成功突出了跨学科合作的价值，在那里，对科学问题的看法和专业知识完全不同。”

福布斯的创意编码实验室结合了媒体艺术、设计和计算机科学的方法。”“我认为，当你将艺术融入科学研究时，会有真正的机会，”福布斯说对数据进行建模和可视化的创造性方法可以带来新的视角，帮助我们理解复杂的系统。”

除了伯切特、埃莱克、普罗查斯卡和《福布斯》，这两位作者的合著者还包括智利瓦尔帕莱索教皇天主教大学的尼古拉斯·特约斯、阿默斯特马萨诸塞大学的托德·特里普和北卡罗来纳州立大学的隆蒙·博多洛伊。这项工作得到了美国宇航局的支持。

引用

University of California - Santa Cruz. "Astronomers use slime mold model to reveal dark threads of the cosmic web: The problem-solving prowess of a simple slime mold has been harnessed to trace the large-scale structure of the universe." ScienceDaily. ScienceDaily, 10 March 2020. www.sciencedaily.com/releases/2020/03/200310124708.htm.