Как узнали возраст Вселенной?
В 1929 году американский астроном Эдвин Хаббл обнаружил, что галактики удаляются друг от друга. Поделив расстояние между ними на скорость удаления, можно вычислить, как давно они были в одной точке. Это грубая оценка возраста Вселенной.
График зависимости скорости от расстояния в оригинальной работе Хаббла
Физик Лоуренс Краусс в одной из своих лекций так говорил о Хаббле:
"Как видите, он был хорошим ученым, потому что провёл прямую линию через набор точек" (см. “Возникновение Вселенной”)
Вычисляем возраст Вселенной в R
Исходные данные
Попробуем почувствовать себя настоящими учеными, проведя прямую линию через набор точек. Для начала загрузим данные Freedman et al. (2001) по расстоянию (Distance, Mpc) до 36 сверхновых звезд типа Ia, а также по скорости удаления (Velocity, km/s) этих сверхновых, полученные при помощи космического телескопа "Хаббл". Данные доступны в пакете lava
:
library(lava)
data(hubble)
str(hubble)
## 'data.frame': 36 obs. of 3 variables:
$ v : num 9065 12012 15055 16687 9801 ...
$ D : num 135 159 199 239 117 ...
$ sigma: num 2.3 3.1 2.8 2.8 3.4 2.9 3.1 2.2 3.4 2.7 ...
- attr(*, "labels")= chr "Velocity (km/s)" "Distance (Mpc)" "sigma"
Строим диаграмму Хаббла с помощью базовой графики в R
plot(hubble$D, hubble$v, axes = FALSE, pch = 20, col = "blue",
xlim= c(0,500), ylim = c(0, 30000),
main = "", xlab = "", ylab = "")
axis(1, at = seq(0, 500, by = 100), labels = seq(0, 500, by = 100))
axis(2, at = x <- seq(0, 3e4, by = 1e4),
labels = expression(0, 1 %% 10^4, 2 %% 10^4, 3 %*% 10^4))
title(main = "Диаграмма Хаббла \n для сверхновых типа Ia",
xlab = "Расстояние, Мпк",
ylab = "Скорость, км/с")
abline(lm(hubble$v~hubble$D - 1), col = "red", lwd = 2)
Вычисляем постоянную Хаббла при помощи простой линейной регрессии
fit <- lm(hubble$v~hubble$D - 1)
Смотрим результат:
summary(fit)
##
## Call:
## lm(formula = hubble$v ~ hubble$D - 1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2748.6 -329.6 127.4 703.3 3020.8
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## hubble$D 70.6672 0.8385 84.28 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1012 on 35 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9951, Adjusted R-squared: 0.995
## F-statistic: 7103 on 1 and 35 DF, p-value: < 2.2e-16
Как видим, оцененное значение постоянной Хаббла составило 70.667 км/с на мегапарсек. Это означает, что галактики, находящиеся на расстоянии 100 мегапарсек, удаляются от нас со скоростью ~7000 км/с. Постоянная Хаббла имеет размерность, обратную времени и выражается обычно в км/с на мегапарсек. Один мегапарсек – это 3.09∗10^19 км.
Один мегапарсек:
mpc <- 3.09 * 10^19
mpc
## [1] 3.09e+19
Секунд в одном году:
ysec <- 60^2*24*365.25
ysec
## [1] 31557600
Возраст Вселенной в секундах:
age <- 1/(fit$coefficients[[1]]/mpc)
age
## [1] 4.372608e+17
Возраст Вселенной в годах:
age/ysec
## [1] 13855957106
Или в млрд лет:
age/ysec/10e8
## [1] 13.85596
Итак, мы определили, что возраст Вселенной составляет ~ 13.86 миллиардов лет.
Из биографии Эдвина Хаббла: Будущий астроном мало занимался математикой, а трудности с правописанием не оставляли его до конца жизни. В возрасте 25 лет Эдвин не мог финансово помогать семье. Он не знал, чем хочет заниматься, у него даже не было девушки. Только в возрасте 40 лет Хаббл написал свою первую статью, в которой сформулировал свой закон. Эдвин учился на юриста, но стал выдающимся астрономом, работающим у телескопа в военной форме. Высокомерный Хаббл враждовал с коллегами, но дружил с одним астрономом – представительницей Гарварда Сесилией Пейн, которую называл "лучшим мужчиной Гарварда".
Вселенная Кеплера соответствовала Солнечной системе, Гершель расширил ее до размеров галактики, а во вселенной Хаббла наша галактика стала всего лишь маленькой точкой среди миллиардов других галактик. Он первым в мире осознал, насколько огромна Вселенная.
Комментарии (9)
nonickname227
19.11.2021 21:05+2Из каких соображений при построении аппроксимации мы ищем прямую, именно проходящую через 0?
fit <- lm(hubble$v ~ hubble$D - 1)
Из предположения о том, что расширение Вселенной началось с точки?
Занятно, кстати, что разброс оценок постоянной Хаббла на этих данных о 36 звездах, получаемых как предложено в статье lm(v ~ D - 1, hubble) => 70.667 или учетом имеющегося в данных смещения lm(v ~ D, hubble) => 67,536 примерно соответствуют среднему и нижней границе существующих оценок постоянной Хаббла, рассчитываемых различными методами.
Как пишет Вики, последние оценки постоянной Хаббла на основе реликтового излучения показывают 67,4, а на основе сверхновых в удаленных галактиках - 74, т.е. среднее равно 70,7.
Совпадение? Не думаю)
rinaty
19.11.2021 21:28+1последние оценки постоянной Хаббла на основе реликтового излучения показывают 67,4, а на основе сверхновых в удаленных галактиках - 7
кстати а знаете, что Постоянная Хаббла - не является постоянной? Вот думаю этим и будут объясняться отличия, в одном из методов оценки не учитывается какой-то фактор, о котором нам пока не известно
631052
20.11.2021 11:05постоянна в том смысле, что не зависит от места. везде одинакова
а не постоянна в том смысле, что меняется со временем
вот
propulsive Автор
20.11.2021 01:29Свободный член уравнения приравнен к 0, поскольку состояние Вселенной в начальный момент Большого Взрыва предполагает, что галактик еще не существовало и они не могли удаляться друг от друга
Alexwoodmaker
21.11.2021 14:38Рекомендую обратиться к более ранней публикации на эту тему: https://perfdynamics.blogspot.com/2010/06/linear-modeling-in-r-and-hubble-bubble.html
Hubble took this angular effect into account with the three additional X, Y, Z terms in his linear model:
r K + X cos(α) cos(δ) + Y sin (α) cos(δ) + Z sin(δ) = vwhich is unnumbered and appears about half way between Table 1 and Table 2 in his paper
Угловые эффекты - вот суть проблемы!
nikolay_karelin
23.11.2021 12:36В таких расчетах очень желательно еще погрешность величины вычислять...
kxx
Похоже, остатки в вашей линейной модели гетероскедастичны:
propulsive Автор
Да, Вы правы, для более высоких значений расстояния разброс скорости увеличивается, но нас интересует только коэффициент β в модели, который остается в силе при неоднородности дисперсии
plot(fit, which = 1)
nonickname227
D: 72.3601748019761
D: 70.6201888261267
Все равно, почему нужно брать именно v ~ D - 1 не понятно... Наилучшее приближение с наименьшими остатками приходит не в 0. Чем же обусловлено это смещение и почему его можно не принимать в расчет?