科学者は銀河に約3,000億個の星があり、約1000億個の銀河があることをどのようにして知っていますか?


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これについて考えるだけでも、気が遠くなるほどで​​す。しかし、科学者はこれらの数値をどのように取得しますか?彼らはどのテクノロジー/システム/理論を使用していますか?


30億個の星ではなく、「1,000億個の銀河のそれぞれに1,000億個の星がある」といつも聞いていました。
Moriarty

実際には3,000億円と想定していたので、編集します。「銀河にある星の数」と入力すると、Google検索で3,000億と表示されます。しかし、1,000億であろうと3,000億であろうと、それでも気が遠くなるような気がします。
宇宙

とにかく、その数は桁違いにわかっているだけなので、300と100の違いはありません。これらの推測の科学的根拠はわかりませんが、知りたいと思います。
Moriarty

私はいつもこの質問について疑問に思っていました。質問してくれてありがとう。
ユニコーン

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彼らはそれらすべてを数える大学院生を持っています。
Mark Adler、

回答:


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仕組みは以下の通りです。太陽系の星の詳細な研究を行っています。これにより、星の局所密度とそれらが持つ質量の混合(恒星質量関数と呼ばれる)が確立されます。これを星団の質量関数と比較し、一次的には不変に見えることに注意してください。

次に、さまざまな方法で問題を三角測量できます。銀河の恒星密度のモデルを作成し、すべての質量関数が同じであると仮定して、多数の星を取得します。モデルは、粗い光から質量への変換に基づいている場合がありますが、多くの場合、空の深い調査に基づいています。HSTからの狭いペンシルビーム調査、またはSDSSなどのより広い調査のいずれかです。重要なのは星を数えることです。また、それらがどれだけ離れているかを推定します。これは非常に不確実であり、検証できない銀河の領域をカバーするための対称性に関するいくつかの仮定に依存しています。

別の方法は、基礎となる恒星の個体群のトレーサーとして機能する可能性のある明るい物体(たとえば、赤い巨人)を数え、それをよく研究されたロケールの巨人の数と比較し、この推定から星の総数に、塵によって遠くにある、または覆い隠されている銀河のビットの対称性の引数に依存しています。

3番目の方法は、星間媒質に重元素(別名金属)を濃縮するために、いくつの星が生存および死亡したかを尋ねることです。たとえば、私たちが目にするすべての酸素を生成するには、約10億個のコア崩壊超新星があったはずです。質量関数が時間に対して不変であり、超新星が8つの太陽質量より上の星から発生すると仮定すると、長寿命の低質量の星が高質量の兄弟で何個誕生したかがわかります。 。

その数は、1,000億であろうと3,000億であろうと、数分の1よりも正確ではありませんが、おそらく1桁よりも正確です。主な問題は、銀河で最も一般的な星は、かすかなM矮星であり、銀河への光や質量の寄与が非常に少ないため、これらの天体の局所的な知識の外挿に依存しています。

銀河の問題の数は簡単ですが、その数はあまり明確ではありません。大規模では、宇宙は均質で等方性であると仮定します。特定の領域で見ることができる銀河の数を数え、それを掛けて空全体をカバーします。次に、見えない遠くのかすかな銀河の数を修正する必要があります。ここで難しいのは、過去を調査していることであり、銀河の数は進化または合併のいずれによっても保存されない可能性があります。したがって、「今日の観測可能な宇宙には、Lよりも明るいn個の銀河がある」というようなステートメントを考え出さなければなりません。この数字は確かに一桁の見積もりにすぎないと思います。


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それは統計の問題です。

科学者は少しのスペースを取ります(弧の 1 としましょう)。彼らはそれを強力な望遠鏡で注意深く見、彼らが見るすべての星と銀河を数えます。次に、その数を可視スペース全体で推定します。

もちろん、彼らはスペースのいくつかのスポットを計算し、平均カウントをすることができます。

数は外挿されているので、1,000億個の星でも、3,000億個の星でも、それほど重要ではありません。目標は、Moriartyによって指摘された桁違いの大きさを持つことです。


彼らがどのように外挿するか、正確な「統計的」手法を知りたいです。数を数えるのは統計だとは思いません。しかし、私は数を数えるために私が何の名前を付けるかわかりません。
宇宙の

@cosmic Statisticsは、「データの収集、整理、分析、解釈、および提示に関する研究」です。もちろん物事を数えることは統計の一部です。サンプル母集団を取得して、サンプルからより大きな母集団のパラメータを帰納的に推論することは、よく使用されている統計手法です。
ghoppe 2014年
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