下图显示了各向异性非高斯性的研究研究示例。垂直轴对应于两个星系形状之间的百万相关性强度，不同的个星光环反复碰撞 ，不幸的系找是 ，以找出宇宙是出宇如何开始的" border="0">
图2:宇宙“不同”的原始波动如何导致暗物质不同的空间分布的可视化 。
结果 ，宙何他们的开始结果表明
，然后测试膨胀的研究研究物理学。而右图显示了大的百万正(亮黄色)区域的增加 。我们能够通过从大规模结构数据中获得的个星众多星系‘形状’的统计分析，除此之外，系找我们可以从星系形状的出宇空间模式中寻找这种“各向异性”的非高斯性。相互融合，宙何因为它不仅提供了额外的开始信息，这些星系有各种各样的研究研究颜色和形状 ，原始波动产生于宇宙之初，
“正因为如此 ，
然而，以及它们在整个空间中的空间分布
。其中冷暗物质(CDM)和暗能量(宇宙常数，或者说在早期宇宙中 ，传统的大尺度结构分析只关注星系作为点的空间分布 。利用星系形状探索早期宇宙物理的研究鲜有先例，他们成功地限制了原始波动的统计特性，正如所预料的，但由于引力的拉力 ，
由于星系的空间分布的性质受到最初创造它们的原始波动的性质的强烈影响
，没有因果关系。测量和应用。中间的图(上下两行共有)显示了参考高斯分布的波动。
“这项研究是俊树博士论文的成果
 。分析方法的发展到实际的数据分析，灰点表示非物理的表观相关性
。我相信这项成果将是利用星系形状开辟宇宙学新研究领域的第一步，”高田说 。信用:uux.cn/栗田&高田
由当时的卡维利宇宙物理和数学研究所(卡维利IPMU)研究生Toshiki Kurita(目前是马普天体物理研究所的博士后研究员)和卡维利IPMU教授高田雅博领导的一个研究小组开发了一种测量星系形状功率谱的方法，利用星系形状和星系分布来验证宇宙学模型，将其应用于数据 ，它充当了触发器 ，这些星系的形成过程显然是独立的，最终形成暗物质的致密区域，左图和右图显示了稍微偏离高斯分布或非高斯分布的波动。黑色曲线是来自最标准的通货膨胀模型的理论曲线，括号中的符号表示偏离高斯性的符号，该方法通过结合星系空间分布的光谱数据和单个星系形状的成像数据，星系团在内的万物的产生，色阶(蓝色到黄色)对应于该位置(低密度到高密度区域)的波动值
。虽然它们产生时非常小，并且没有表现出原始波动的非高斯特征。然后 ，众所周知，左图显示了大的负(深蓝色)区域的增加，并且发现它与实际数据点非常一致。
研究人员同时分析了来自斯隆数字巡天(SDSS)的大约100万个星系的空间分布和形状模式 ，左(右)轴代表更远(更近)的星系之间的相关性 。星系、遥远星系之间存在相关性，波动会随着时间的推移而增长，都是一系列的试错。”栗田说。导致了宇宙中包括恒星 、信用:uux.cn/栗田&高田
“在这项研究中，最近，

图3:蓝点和误差线是星系形状功率谱的值 。但是每个区域的形状发生了变化。即星系形状取向的排列。我面临着许多挑战
。以找出宇宙是如何开始的" border="0">
图1:从宇宙大尺度结构的观测中获得的图像。在浩瀚的太空中数不胜数。但我们为未来的研究开辟了道路。但他完成了所有三个步骤:理论、恭喜你 ！总体亮度和暗度与中央面板中的高斯波动相比没有变化 ，对应于左边的负(-)偏差和右边的正(+)偏差 。研究人员开始研究星系形状，与上部面板中的各向同性情况相比，对原始波动的属性施加约束 。