重力レンズで、歪んでいる銀河の正しい画像を数学的に計算することは可能ですか?


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このニュースには、重力レンズ効果に関する別の報告があります。 ウィキペディアには、ハッブル宇宙望遠鏡が撮影した重力レンズの例の良い画像があります。これは、レンズの背後にある数学を理解しているので、レンズとして機能している銀河の背後にある銀河の元の画像を再構成できるのではないかと思います。つまり、画像を取得して、質量の既知のパラメータとレンズ銀河の位置を使用して画像を再構築するコンピュータプログラムで実行しますか?

回答:


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それは理論的には可能でしょう。ただし、実際には、レンズ画像は非常に非線形に歪んでおり、解像度の制限により、多くの場合、最大で数ピクセルの厚さに制限されます。非線形変換のため、これにより、再構成された元の画像がさらにぼやけます。

とはいえ、元の画像を再構成する必要性は実際にはないと思います。とにかく、歪んだ画像からほとんどのパラメーター(背景の銀河のサイズとタイプの大まかな見積もりなど)を取得できます。


「それは理論的には可能だろう」-あなたはそれを証明できますか/参照を与えますか?あるいは言い換えれば、重力レンズの対象の十分に解像された画像が与えられた場合、どのようにして元の画像を再構築するのでしょうか?
Alexey Bobrick 2014

レンズ銀河の質量と位置がわかっている場合は、歪んだ画像の各点を(数値的には、少なくとも分析的にではないが)「真の」背景画像の点にマッピングできます(レンズのGR形式を使用して、たとえば- en.wikipedia.org/wiki/Gravitational_lensing_formalism)。理論上、それを行うことが非常に難しい理由がわかりません。実際には、それは難しいでしょう、はい。
Takku 2014

1)あなたはレンズの質量分布を知らないかもしれません(それでもまだ可能でしょうか?)
Alexey Bobrick 2014

質問は「レンズ銀河の質量と位置の既知のパラメータを使用する」と述べているため、質量分布も既知であると思います。また、同じ場所に画像を生成するソース上の別のポイントがないため、2つまたは複数の画像を提供する1つのオブジェクトは問題ありません。
Takku 2014

1)には同意するが、2)にはまだ同意しない。CMBのような連続した背景画像を考えてみましょう。それはどのように問題にならないでしょうか?
Alexey Bobrick 2014

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これを行う方法は、デコンボリューションと呼ばれます。理論的には、はい、正確な歪み関数と正確な結果画像を知っている場合は可能ですが、実際には、取得した画像は正確ではないため、デコンボリューションの結果はあまり役に立ちません。

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