Grande Muralha de Hércules-Corona Borealis - Hercules–Corona Borealis Great Wall

Grande Muralha de Hércules-Corona Borealis
Concepção do artista baseada em uma visão axonométrica da superestrutura inferida da Grande Muralha de Hercules-Corona Borealis
Dados de observação ( Epoch J2000)
Constelação (ões)	Hércules , Corona Borealis , Lyra , Boötes e Draco
Ascensão certa	17 h 0 m
Declinação	+ 27 ° 45 ′
Eixo principal	3  Gpc (10  Gly )
Eixo menor	2,2  Gpc (7  Gly ) h-1 0,6780
Redshift	1,6 a 2,1
Distância ( co-movimento )	9,612 a 10,538 bilhões de anos-luz ( distância leve de viagem ) 15,049 a 17,675 bilhões de anos-luz ( distância móvel atual )
Massa de ligação	2 × 10 19  M ☉
Consulte também: grupo de galáxias , aglomerado de galáxias , lista de grupos e aglomerados de galáxias

A Grande Muralha Hércules-Corona Borealis ou Grande Muralha é a maior estrutura conhecida no universo observável , medindo aproximadamente 10 bilhões de anos-luz de comprimento (para perspectiva, o universo observável tem cerca de 93 bilhões de anos-luz de diâmetro). Esta superestrutura massiva é uma região do céu vista no mapeamento do conjunto de dados de rajadas de raios gama (GRBs) que foi encontrada para ter uma concentração incomumente maior de GRBs com distâncias semelhantes do que a distribuição média esperada. Foi descoberto no início de novembro de 2013 por uma equipe de astrônomos americanos e húngaros liderados por István Horváth , Jon Hakkila e Zsolt Bagoly enquanto analisava dados da missão Swift Gamma-Ray Burst , juntamente com outros dados de telescópios terrestres. É a maior formação conhecida no universo, excedendo o tamanho do Huge-LQG anterior em cerca de duas vezes.

A densidade excessiva está no Segundo, Terceiro e Quarto Quadrantes Galácticos (NQ2, NQ3 e NQ4) do céu. Assim, ele se encontra no hemisfério norte, centrado na fronteira das constelações Draco e Hércules . O agrupamento inteiro consiste em cerca de 19 GRBs com o redshift varia entre 1,6 e 2,1.

Normalmente, a distribuição de GRBs no universo aparece nos conjuntos de menos do que a distribuição 2σ, ou com menos de dois GRBs nos dados médios do sistema ponto-raio. Uma possível explicação para essa concentração é a Grande Muralha Hércules-Corona Borealis. A parede tem um tamanho médio superior a 2 bilhões a 3 bilhões de parsecs (6 a 10 bilhões de anos-luz). Esse superaglomerado pode explicar a distribuição significativa de GRBs por causa de sua ligação com a formação de estrelas.

A existência da estrutura foi colocada em dúvida em outros estudos, postulando que a estrutura foi encontrada por meio de vieses em alguns testes estatísticos, sem considerar os efeitos totais da extinção.

Descoberta

Uma explosão de raios gama , como os usados ​​para mapear a parede

A superdensidade foi descoberta usando dados de diferentes telescópios espaciais operando em comprimentos de onda de raios gama e raios-X , além de alguns dados de telescópios terrestres. No final de 2012, eles registraram com sucesso 283 GRBs e mediram seus desvios para o vermelho espectroscopicamente. Eles os subdividiram em diferentes subamostras de grupos de diferentes redshifts, inicialmente com cinco grupos, seis grupos, sete grupos e oito grupos, mas cada divisão de grupo nos testes sugere uma anisotropia e concentração fracas, mas este não é o caso quando é subdividido em nove grupos, cada um contendo 31 GRBs; eles notaram um agrupamento significativo de GRBs da quarta subamostra (z = 1,6 a 2,1) com 19 dos 31 GRBs da subamostra estão concentrados na vizinhança do Segundo, Terceiro e Quarto Quadrantes Galácticos Setentrionais (NQ2, NQ3 e NQ4) abrangendo não menos que 120 graus do céu. Sob os modelos evolutivos estelares atuais, GRBs são causados ​​apenas pela colisão de estrelas de nêutrons e colapso de estrelas massivas e, como tal, estrelas que causam esses eventos são encontradas apenas em regiões com mais matéria em geral. Usando o teste de dois pontos de Kolmogorov-Smirnov , um teste do vizinho mais próximo e um método Bootstrap ponto-raio, eles descobriram que a significância estatística dessa observação era inferior a 0,05%. A probabilidade binomial possível de encontrar um agrupamento foi p = 0,0000055. É relatado posteriormente no artigo que o agrupamento pode estar associado a uma estrutura supermassiva até então desconhecida.

Nomenclatura

Os autores do artigo concluíram que uma estrutura era a possível explicação do agrupamento, mas nunca associaram nenhum nome a ela. Hakkila afirmou que "Durante o processo, estávamos mais preocupados em saber se era real ou não." O termo "Grande Muralha de Hércules-Corona Borealis" foi cunhado por um adolescente filipino de Marikina na Wikipedia , após ler um relatório do Discovery News três semanas após a descoberta da estrutura em 2013. A nomenclatura foi usada por Jacqueline Howard, em seu "Talk Nerdy to Me "série de vídeos, e Hakkila mais tarde usaria o nome.

O termo é enganoso, pois o agrupamento ocupa uma região muito maior do que as constelações Hércules e Corona Borealis . Na verdade, cobre a região de Boötes até a constelação do Zodíaco de Gêmeos . Além disso, o aglomerado tem uma forma um tanto arredondada, que é mais provavelmente um superaglomerado , em contraste com a forma alongada de uma parede de galáxia. Outro nome, Grande Muralha GRB, foi proposto em um artigo posterior.

Características

O artigo afirma que "14 dos 31 GRBs estão concentrados dentro de 45 graus do céu", o que se traduz no tamanho de cerca de 10 bilhões de anos-luz (3 gigaparsecs ) em sua dimensão mais longa, que é aproximadamente um nono (10,7%) do diâmetro do universo observável. No entanto, o armazenamento em cluster contém de 19 a 22 GRBs e se estende por um comprimento três vezes maior do que os 14 GRBs restantes. Na verdade, o agrupamento atravessa mais de 20 constelações e cobre 125 graus do céu, ou quase 15.000 graus quadrados na área total, o que se traduz em cerca de 18 a 23 bilhões de anos-luz (5,5 a 7 gigaparsecs) de comprimento. Encontra-se no redshift 1.6 para 2.1.

Métodos de descoberta

A equipe subdivide os 283 GRBs em nove grupos em conjuntos de 31 GRBs. Pelo menos três métodos diferentes foram usados ​​para revelar a importância do agrupamento.

Teste de Kolmogorov-Smirnov bidimensional

O teste de Kolmogorov – Smirnov ( teste K – S) é um teste não paramétrico da igualdade de distribuições de probabilidade contínuas e unidimensionais que pode ser usado para comparar uma amostra com uma distribuição de probabilidade de referência (teste K – S de uma amostra), ou para comparar duas amostras (teste K – S de duas amostras), portanto, pode ser usado para testar as comparações das distribuições das nove subamostras. No entanto, o teste K – S só pode ser usado para dados unidimensionais - ele não pode ser usado para conjuntos de dados envolvendo duas dimensões, como o agrupamento. No entanto, um artigo de 1983 de JA Peacock sugere que se deve usar todas as quatro ordenações possíveis entre pares ordenados para calcular a diferença entre as duas distribuições. Como a distribuição do céu de qualquer objeto é composta por duas coordenadas angulares ortogonais, a equipe usou esta metodologia.

Acima: Resultados do teste 2D K – S das nove subamostras GRB. A tabela mostra a comparação, por exemplo, a diferença entre o grupo 1 e o grupo 2 é de 9 pontos. Valores maiores que 2σ (valores significativos iguais ou maiores que 14) estão em itálico e coloridos em fundo amarelo. Observe os seis valores significativos no grupo 4.

Os resultados do teste mostram que dos seis maiores números, cinco pertencem ao grupo 4. Seis das oito comparações numéricas do grupo 4 pertencem às oito maiores diferenças numéricas, ou seja, números maiores que 14. Para calcular as probabilidades aproximadas para os diferentes números, a equipe fez 40 mil simulações onde 31 pontos aleatórios são comparados com 31 outros pontos aleatórios. O resultado contém o número 18 vinte e oito vezes e números maiores do que 18 dez vezes, então a probabilidade de ter números maiores do que 17 é de 0,095%. A probabilidade de ter números maiores que 16 é p = 0,0029, de ter números maiores que 15 é p = 0,0094 e de ter números maiores que 14 é p = 0,0246. Para uma distribuição aleatória, isso significa que números maiores que 14 correspondem a desvios 2σ e números maiores que 16 correspondem a desvios 3σ. A probabilidade de ter números maiores que 13 é p = 0,057, ou 5,7%, o que não é estatisticamente significativo.

Teste do vizinho mais próximo

Usando estatísticas de vizinho mais próximo, um teste semelhante ao teste 2D K – S; 21 probabilidades consecutivas no grupo 4 atingem o limite 2σ e 9 comparações consecutivas atingem o limite 3σ. Pode-se calcular probabilidades binomiais. Por exemplo, 14 dos 31 GRBs nesta faixa de redshift estão concentrados em aproximadamente um oitavo do céu. A probabilidade binomial de encontrar esse desvio é p = 0,0000055.

Raio do ponto de bootstrap

A equipe também usou uma estatística para determinar o número de GRBs em uma área angular preferencial do céu. O teste mostrou que 15–25% do céu identificado para o grupo 4 contém significativamente mais GRBs do que círculos semelhantes em outros redshifts de GRB. Quando a área é escolhida como 0,1125 × 4π, 14 GRBs dos 31 ficam dentro do círculo. Quando a área é escolhida como 0,2125 × 4π, 19 GRBs dos 31 ficam dentro do círculo. Quando a área é escolhida como 0,225 × 4π, 20 GRBs dos 31 ficam dentro do círculo. Neste último caso, apenas 7 dos 4.000 casos de bootstrap tinham 20 ou mais GRBs dentro do círculo. Esse resultado é, portanto, um desvio estatisticamente significativo (p = 0,0018) (a probabilidade binomial de ser aleatório é menor que 10 ⁻⁶ ). A equipe construiu estatísticas para este teste repetindo o processo um grande número de vezes (dez mil). Das dez mil corridas de Monte Carlo, eles selecionaram o maior número de explosões encontradas dentro do círculo angular. Os resultados mostram que apenas 7 dos 4.000 casos de bootstrap têm 20 GRBs em um círculo angular preferido.

Dúvida

Alguns estudos lançam dúvidas sobre a existência do HCB. Um estudo em 2016 descobriu que a distribuição observada de GRBs era consistente com o que poderia ser derivado de simulações de Monte Carlo, mas estava abaixo do limite de probabilidade de 95% (p <0,05) de significância normalmente usado em análises de valor p . Um estudo em 2020 encontrou níveis de probabilidade ainda mais elevados ao considerar vieses em testes estatísticos e argumentou que, dados nove intervalos de redshift foram usados, o limite de probabilidade deveria ser menor do que p <0,05, em vez de cerca de p <0,005.

Veja também

• CfA2 Grande Muralha
• Estrutura em grande escala do universo
• Lista das maiores estruturas cósmicas
• Parede do Pólo Sul , uma grande 'parede' de galáxias.
• O Arco Gigante , outra grande estrutura cósmica.

Referências