우주 분산

Cosmic variance
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물리 우주론
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우주적 분산이라는 용어는 우주의 극단적인 거리에 대한 관측에 내재된 통계적 불확실성입니다.세 가지 다른 의미를 가지지만 밀접하게 관련되어 있습니다.

  • 표본 분산 즉, 동일한 부모 모집단의 서로 다른 유한 표본 간의 차이를 평균하는 데 잘못 사용될 수 있습니다.이러한 차이는 포아송 분포를 따르므로 이 경우 표본 분산이라는 용어를 대신 사용해야 합니다.
  • 그것은 종종 우주론자들에 의해 불확실성을 의미하기 위해 사용된다. 왜냐하면 우리는 가능한 모든 관측 가능한 우주의 한 가지 깨달음만을 관찰할 수 있기 때문이다.예를 들어, 우리는 우주 마이크로파 배경을 하나만 관찰할 수 있습니다. 따라서 가시적인 하늘에 통합된 우주 마이크로파 배경 스펙트럼의 피크의 측정 위치는 지구에서 관측할 수 있는 스펙트럼이 하나뿐이라는 사실에 의해 제한됩니다.다른 은하에서 관측할 수 있는 우주는 같은 물리 법칙, 팽창 등과 일관성을 유지하면서 약간 다른 장소에서 피크를 가질 것입니다.이 두 번째 의미는 세 번째 의미의 특별한 경우로 간주할 수 있습니다.
  • 이 기사의 나머지 부분에서 가장 널리 사용되는 것은 측정이 우주의 대규모 구조에 의해 영향을 받는다는 사실을 반영하기 때문에, 하늘의 영역(지구로부터 본 것)의 측정이 샘플 변이보다 훨씬 클 수 있는 다른 영역의 측정과 다를 수 있습니다.nce를 클릭합니다.

이 용어의 가장 널리 사용되는 것은 한 번에 우주의 일부만 관측할 수 있다는 생각에 바탕을 두고 있기 때문에, 전체 [1][2]우주의 규모로 우주론에 대한 통계적 진술을 하는 것은 어렵습니다. 왜냐하면 관측 횟수는 너무 작지 않아야 하기 때문입니다.

배경

표준 빅뱅 모델은 보통 우주의 팽창으로 보완된다.인플레이션 모델에서 관찰자는 전체 우주의 아주 작은 부분, 즉 인플레이션에 가정된 우주 부피의 10억분의 1보다9 훨씬 적은 부분만을 봅니다.그래서 관측 가능한 우주(우주의 입자 지평선이라고 불리는)는 양자역학이나 일반상대성이론을 포함한 몇 가지 일반적인 물리 법칙을 따르는 과정의 결과입니다.이러한 과정 중 일부는 무작위입니다. 예를 들어, 우주 전체에 걸친 은하의 분포는 통계적으로만 설명될 수 있고 첫 번째 원리에서 도출될 수 없습니다.

철학적 문제

이로 인해 철학적인 문제가 발생합니다. 랜덤 물리적 프로세스가 입자 수평선보다 작거나 더 큰 길이 축척으로 발생한다고 가정합니다.수평 스케일에서 일어나는 물리적 프로세스(밀도의 원시 섭동의 진폭 등)는 우리에게 하나의 관찰 가능한 깨달음만 제공합니다.대규모로 물리적 프로세스를 진행하면 전혀 눈에 띄지 않는 깨달음을 얻을 수 없습니다.조금 더 작은 규모의 물리적 프로세스를 통해 실현되는 것은 매우 적습니다.

단 하나의 실현의 경우, 그 중요성에 대한 통계적 결론을 도출하기는 어렵다.예를 들어, 물리적 프로세스의 기본 모델이 관측된 특성이 1%만 발생해야 한다는 것을 의미한다면, 이는 정말로 모델이 제외된다는 것을 의미합니까?약 30%가 인도 및 중국 시민권자, 약 5%가 미국 시민권자, 약 1%가 프랑스 시민권자 등 21세기 초 인류의 시민권 물리적 모델을 생각해 보자.(자신의 시민권에 대한) 하나의 관측치만 가지고 있고 우연히 프랑스인이어서 외부 관측치를 만들 수 없는 관찰자의 경우, 99% 유의 수준에서 모형을 기각할 수 있습니다.그러나 첫 번째 관찰자가 사용할 수 없는 더 많은 정보를 가진 외부 관찰자는 모델이 정확하다는 것을 알고 있다.

즉, 관측된 우주의 비트가 통계적 과정의 결과라고 해도 관찰자는 그 과정의 실현을 한 번만 볼 수 있기 때문에 관찰자가 분산을 포함시키지 않는 한 모델에 대해 많은 것을 말하는 것은 통계적으로 의미가 없습니다.이 분산은 우주 분산이라고 불리며 다른 실험 오류의 원천과는 별개입니다. 분포에서 도출된 하나의 값만 매우 정확하게 측정해도 여전히 기본 모델에 대한 상당한 불확실성을 남깁니다.분산은 일반적으로 불확실성의 다른 원천과 별도로 표시된다.이는 반드시 신호의 큰 부분이기 때문에 작업자는 입자 지평선에 가까운 척도의 측정값의 통계적 유의성을 해석할 때 매우 주의해야 합니다.

물리 우주론에서 수평 척도 및 약간 하위 수평 척도(발생 횟수가 1개보다 크지만 여전히 매우 작은)에서 이를 처리하는 일반적인 방법은 [3]불확실성을 계산할 때 매우 작은 통계 표본의 분산(포아송 분포)을 명시적으로 포함하는 것이다.이것은 우주 마이크로파 배경의 낮은 다중극을 설명하는 데 중요하며 COBE와 WMAP 측정 이후 우주론계에서 많은 논란의 원인이 되어 왔습니다.

유사한 문제

진화생물학자들도 비슷한 문제에 직면해 있다.우주론자들이 하나의 우주의 표본 크기를 가지는 것처럼, 생물학자들은 하나의 화석 기록을 가지고 있다.그 문제는 인간의 원리와 밀접하게 관련되어 있다.

천문학에서 표본 크기가 제한적인 또 다른 문제는 여기서 필수적이기보다는 실용적이다. 그것은 궤도계에서 위성의 간격에 관한 티티우스-보드의 법칙이다.원래 태양계를 위해 관측되었지만, 다른 태양계를 관측하는 것의 어려움은 이것을 테스트하기 위한 제한된 데이터를 가지고 있다.

레퍼런스

  1. ^ Somerville; Lee, Kyoungsoo; Ferguson, Henry C.; Gardner, Jonathan P.; Moustakas, Leonidas A.; Giavalisco, Mauro; et al. (2004). "Cosmic Variance in the Great Observatories Origins Deep Survey". The Astrophysical Journal Letters. 600 (2): L171–L174. arXiv:astro-ph/0309071. Bibcode:2004ApJ...600L.171S. CiteSeerX 10.1.1.255.7912. doi:10.1086/378628. S2CID 16650601.
  2. ^ Keremedjiev, M. S.; MacDonald, E. C.; Dey, A.; Jannuzi, B. T. (2005). "Quantifying the Effects of Cosmic Variance Using the NOAO Deep-Wide Field Survey". American Astronomical Society Meeting Abstracts. 207: 170.06. Bibcode:2005AAS...20717006K.
  3. ^ Portsmouth, Jamie (2004). "Analysis of the Kamionkowski-Loeb method of reducing cosmic variance with CMB polarization". Physical Review D. 70 (6): 063504. arXiv:astro-ph/0402173. Bibcode:2004PhRvD..70f3504P. doi:10.1103/PhysRevD.70.063504. S2CID 119349882.

원천

  • 스티븐 호킹(2003).위에서 아래로 본 우주론.우주 인플레이션에 관한 데이비스 회의의 진행 상황.

외부 링크