DESI - Beschleunigte Strukturbildung: Galaxien

… Die Daten zeigen eine klare Präferenz für den Quadranten (w0 > −1, wa < 0), insbesondere für w0 + wa < −1. Dies impliziert eine phantomartige Zustandsgleichung, die heute zu w(z) > −1 übergeht. Um die Robustheit unserer Ergebnisse zu beurteilen, führten wir eine Reihe von Analysen durch: i) Variation der Rotverschiebungsabhängigkeit von w(z) unter Berücksichtigung verschiedener Parametrisierungen (Abschnitt IV A) und ii) Untersuchung der Verbesserung der Anpassung bei mehr Freiheitsgraden für die Dunklen Energieeigenschaften (Abschnitt IV . Wie in DR1 sind die Ergebnisse bei Änderungen der angenommenen Form von w(z) relativ stabil, und die Daten scheinen keine weiteren Freiheitsgrade in w(z) über w0wa hinaus zu erfordern, wie in Abbildung 6 dargestellt (siehe auch [43]). Anschließend implementierten wir zwei nichtparametrische Rekonstruktionsverfahren und wendeten sie auf die rotverschiebungsabhängige Zustandsgleichung w(z) und die Dunkle-Energie-Dichte fDE(z) an, um mehr Flexibilität als bei den parametrischen Methoden zu ermöglichen. Insgesamt unterstützen die Beschränkungen die durch die w0wa-Parametrisierung angezeigte Entwicklung und ergeben die engsten Beschränkungen bei niedrigen Rotverschiebungen, wo sie eine Präferenz für eine Abweichung mit w(z) > −1 zeigen, während sie bei höheren Rotverschiebungen einen Übergang zum Phantomregime nahelegen. Die niedrige Rotverschiebungsabweichung ist offensichtlich unabhängig von der gewählten Binning-Variable, obwohl die Beschränkungen bei höheren Rotverschiebungen innerhalb von 2σ von ΛCDM bleiben. Die Gauß-Prozessregression kann die Rotverschiebung besser lokalisieren, wo der Übergang stattfinden sollte, etwa bei z ∼ 0,5.Um mögliche Interpretationen für den physikalischen Ursprung der beobachteten Abweichung zu liefern, wurden drei Modellklassen betrachtet, die jeweils ein unterschiedliches dynamisches Verhalten aufweisen und in unterschiedlichem Maße durch die physikalische Theorie motiviert sind. Die Tau- und Emergent-Klassen sind am wenigsten gut belegt, was darauf hindeutet, dass die Daten möglicherweise nicht für eine Entwicklung der Dunklen Energie sprechen, die entweder aus minimal gekoppelten Skalarfeldmodellen oder emergentem Verhalten in der Energiedichte resultiert. Im Gegensatz dazu schneidet die Mirage-Klasse bemerkenswert gut ab und erfasst die DE-Phänomenologie mit nur einem zusätzlichen Freiheitsgrad. Dies rechtfertigt die Untersuchung, ob zugrunde liegende physikalische oder systematische Effekte diese Mirage erklären könnten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Hinweise auf eine Abweichung von ΛCDM unabhängig von den verwendeten parametrischen/nichtparametrischen Methoden signifikant sind. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass die kanonische w0wa-Parametrisierung das Wesentliche der Entwicklung der Dunklen Energie in unserer Studie effektiv erfasst. Entscheidende Tests der Dunklen Energie und ihrer möglichen Abweichungen vom ΛCDM-Modell erfordern eine Kombination komplementärer Untersuchungen. Die bevorstehenden DESI-Datenveröffentlichungen, einschließlich der Einschränkungen durch Rotverschiebungsraumverzerrungen und ungewöhnliche Geschwindigkeiten, werden wichtige Erkenntnisse über die Natur der Dunklen Energie und der Gravitation liefern. Die bevorstehenden SNe-Messungen der ZTF-Durchmusterung [207, 208], des Vera C. Rubin Observatory [209, 210] und des Nancy Grace Roman Space Telescope [211] werden das von DESI untersuchte Hubble-Diagramm auf sehr niedrige Rotverschiebungen erweitern und so die Einschränkungen für w0 verbessern. Gleichzeitig werden Daten von Euclid [212] und Rubin als wichtige Gegenprobe der DESI-Ergebnisse dienen und dazu beitragen, die Auswirkungen potenzieller Systematik zu bewerten. Schließlich werden CMB-Experimente der nächsten Generation die Parameter des frühen Universums weiter einschränken und die Degenerationstheorie bei spätzeitlichen Observablen durchbrechen. Mit diesen Fortschritten dürfte das nächste Jahrzehnt zeigen, ob wir in eine neue Ära der modernen Kosmologie eintreten, die einen Paradigmenwechsel erforderlich macht.

Dieser Trend setzt sich mit den neuesten Ergebnissen der DESI-Kollaboration fort, die in dieser Arbeit vorgestellt werden. Mithilfe von BAO-Messungen von mehr als 14 Millionen Galaxien und Quasaren aus der zweiten Datenveröffentlichung (DR2), kombiniert mit externen CMB-Daten von Planck (PR4) und ACT, haben wir die bisher engsten Grenzwerte für die Summe der Neutrinomassen festgelegt. Die wichtigsten Ergebnisse dieser Arbeit sind in Tabelle VI zusammengefasst. In unserem Basis-Setup, ausgehend vom ΛCDM-Modell und drei entarteten Neutrinospezies mit der minimalen physikalischen Vorbedingung P mν > 0, leiten wir eine Obergrenze von P mν < 0,0642 eV (95 %) aus der Kombination von DESI DR2 BAO und CMB mit der PR4 CamSpec-Wahrscheinlichkeit [125] ab, einschließlich des CMB-Linseneffekts aus ACT [46]. Dies liegt verlockend nahe an der Untergrenze aus Neutrinooszillationen, die im Fall von drei Neutrinoarten mit positiven Massen unter der normalen Massenordnung P mν > 0,059 eV [49, 51, 52] gilt. Darüber hinaus stellt dieses Ergebnis bereits die alternative umgekehrte Massenordnung in Frage. In einer Analyse, die berücksichtigt, dass ein großer Teil des Posterior-Volumens die Beschränkungen für beide Massenordnungen verletzt, finden wir dennoch einen Bayes-Faktor von K = 10 zugunsten der normalen Massenordnung, wenn wir eine einheitliche Priori für die leichteste Neutrinomasse, ml, und Gauß-Priorien für die quadrierten Massenaufspaltungen basierend auf Oszillationsbeschränkungen verwenden [49]. In diesem Aufbau beschränken wir die leichteste Neutrinomasse auf ml < 0,023 eV (95 %). Alternative Entscheidungen für die CMB-Wahrscheinlichkeit oder die Einbeziehung von SNe-Daten führen zu kleinen Unterschieden in den abgeleiteten Obergrenzen. Die größte Grenze ergibt sich, wenn die Basis-CamSpec-Wahrscheinlichkeit [125] durch L-H [127] ersetzt wird, P mν < 0,0774 eV (95 %). Die Einbeziehung von SNe-Daten hat einen vergleichsweise geringeren Einfluss, wobei die größte Grenze durch die Einbeziehung von DESY5 SNe [131], P mν < 0,0744 eV (95 %), erreicht wird. Allerdings stellen wir in allen Fällen fest, dass die marginalisierte Posterior-Verteilung bei P mν = 0 eV ihren Höhepunkt erreicht. Dies deutet darauf hin, dass unsere Daten keine Hinweise auf Neutrinomassen ungleich Null liefern. Stattdessen werden unsere Basisbeschränkungen durch Prior-Gewichtseffekte beeinflusst, sodass P mν > 0 Prior die Posterior-Verteilung vom Maximum-Likelihood-Wert wegzieht.  Mithilfe der Profil-Likelihood-Methode, einem frequentistischen Ansatz, der nicht auf expliziten Vorhersagen beruht, stellen wir fest, dass das Minimum der parabolischen Likelihood-Kurve bei Extrapolation im unphysikalischen negativen Massenbereich liegt. Im Fall von ΛCDM finden wir eine 95%-Feldman-Cousins-Obergrenze von P mν < 0,053 eV, die die physikalische Untergrenze der Null-Neutrinomasse korrigiert. Wir setzten unsere Untersuchungen mit einer allgemeineren Bayes'schen Analyse eines Modells mit dem effektiven kosmologischen Neutrinomassenparameter P mν,eff aus [66] fort. Dieser Parameter stimmt für positive Werte exakt mit P mν überein, lässt aber negative Energiedichten zu, was als mathematische Fortsetzung von P mν in negative Werte angesehen werden kann. Unter der Annahme von ΛCDM erhalten wir P mν,eff = −0,101 + 0,047 −0,056 eV (68 %; DESI DR2 + CMB) und eine Spannung von 3,0σ mit der Untergrenze für die normale Massenordnung. Aus den CMB-Daten allein erhalten wir P mν,eff = −0,11 + 0,12 −0,14 eV (68 %). Indem wir diesen Wert beibehalten und die verbleibenden kosmologischen Parameter im ΛCDM-Rahmen anpassen, wobei wir wiederum CMB-Daten ohne weitere Datensätze verwenden, stellen wir fest, dass H0rd bemerkenswert gut mit dem allein aus DESI DR2 BAO abgeleiteten Wert übereinstimmt, wie in Abb. 12 dargestellt. Dies zeigt erneut die Konsistenz der CMB- und DESI-Daten innerhalb von ΛCDM, wenn wir den Parameter der effektiven Neutrinomasse berücksichtigen. Im Kontext der wichtigsten DESI-Ergebnisse, die im Schlüsselpapier [73] vorgestellt wurden, könnte diese Neutrinospannung als weiterer Hinweis darauf gewertet werden, dass das ΛCDM-Modell durch DESI-BAO- und CMB-Daten in Frage gestellt wird. Obwohl das Niveau der statistischen Signifikanz keineswegs eindeutig ist, ist es interessant, Erklärungen zu betrachten, die die kosmologischen Neutrinomassengrenzen mit den Laborbedingungen in Einklang bringen könnten. Erstens kann trotz umfangreicher Tests [99, 106, 138–140] die Möglichkeit systematischer Fehler nicht ausgeschlossen werden. Angesichts der Diskrepanz zwischen DESI-BAO und CMB in der H0rd-Spektrum-Stufe könnte die Spannung durch eine Skalierung der isotropen Distanzmessungen aller Galaxientracer gelöst werden. Dies würde jedoch unbekannte systematische Fehler von über 1 % erfordern, deutlich über der Größe aller bekannten Systematiken [106]. Die Übereinstimmung von DESI DR2 BAO [73] mit früheren Messungen von DESI DR1 [99], SDSS [63, 73, 193, 194] und Supernova-Daten [128–131] macht dies weniger wahrscheinlich. Auf der CMB-Seite könnten auch Effekte im Zusammenhang mit der Linsenamplitude Alens und der optischen Tiefe τ eine Rolle spielen, aber die Übereinstimmung zwischen L-H und CamSpec zeigt, dass möglicherweise auch andere Faktoren erforderlich sind. Modelle der sich entwickelnden Dunklen Energie, die im Begleitpapier zur Dunklen Energie [195] näher erläutert werden, bieten ebenfalls eine mögliche Lösung. In unserem Basis-Setup mit DESI BAO- und CMB-Daten finden wir P mν < 0,163 eV (95 %), wenn wir eine dynamische Dunkle Energie mit einer sich entwickelnden Zustandsgleichung annehmen, d. h. das w0waCDM-Modell. Unsere frequentistische Analyse ergibt eine Obergrenze von P mν < 0,177 eV (95 %), die nur geringfügig über der Bayes'schen Grenze liegt. Selbst unter Berücksichtigung negativer effektiver Neutrinomassen erhalten wir mit der w0waCDM-Parametrisierung brauchbare Lösungen mit positiven Neutrinomassen. Dies wird durch die entarteten Effekte von P mν und den Zustandsparametern der Dunklen Energie, w0 und wa, auf die kosmische Expansionsgeschichte ermöglicht. Die Neutrinoflüssigkeit verletzt die Nullenergiebedingung bei P mν,eff < 0, was sie mit einer Einfeld-Dunkelenergiekomponente im Phantomregime (w < −1) gemeinsam hat [195]. Dies könnte auf einen gemeinsamen Ursprung der beobachteten Trends hinweisen.  Alternativ könnte die Spannung mit den Neutrinooszillationen durch die Einführung neuer physikalischer Gesetze im Neutrinosektor, wie beispielsweise des Neutrinozerfalls [196–200], gemildert werden. Negative effektive Massen erfordern jedoch exotischere Erklärungen, wie beispielsweise Wechselwirkungen über große Entfernungen [64, 201]. Neue physikalische Gesetze zum Zeitpunkt der Rekombination könnten ebenfalls eine Erklärung liefern [202], indem sie den Schallhorizont zum Zeitpunkt des Baryonenwiderstands rd gegenüber der ΛCDM-Erwartung verändern. Dies könnte dazu beitragen, die CMB- und BAO-Bestimmungen von H0rd in Einklang zu bringen, ohne Änderungen an der späten Expansionsgeschichte vorzunehmen. Um zwischen diesen Möglichkeiten zu unterscheiden, ist es interessant, Einschränkungen für P mν zu erhalten, die nicht auf der Kalibrierung des BAO-Standardlineals rd beruhen, sondern stattdessen den Effekt des freien Neutrinostroms auf das Leistungsspektrum der Galaxie ausnutzen. Unter Verwendung eines BBN-Priors für ωb [48] und eines schwachen Priors für den Spektralindex ns, der der zehnfachen Planck-Unsicherheit [34] entspricht, leitete DESI bereits eine solche Einschränkung, P mν < 0,409 eV (95 %), aus der vollständigen Clusterung von DR1-Galaxien und -Quasaren ab [39]. In dieser Arbeit verstärken wir diese Einschränkung durch Hinzufügen stärkerer CMB-Priors für θ∗ und ns und ermitteln P mν < 0,193 eV (95 %). Trotz unterschiedlicher physikalischer Mechanismen ergibt diese Kombination P mν,eff = −0,19+0,11 −0,16 eV (68 %) hinsichtlich des effektiven Neutrinomassenparameters, was gut mit den oben genannten CMB-only- und CMB + DESI-Einschränkungen übereinstimmt. Obwohl die Ergebnisse derzeit nicht mit den Einschränkungen der Expansionshistorie konkurrieren können, sind durch die vollständige Clusteranalyse der DR2-Tracer weitere Verbesserungen zu erwarten. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Neutrino-Massenspannung zwischen den neuesten kosmologischen Grenzen von P mν aus DESI-BAO- und CMB-Daten, die im Rahmen des ΛCDM-Modells abgeleitet wurden, und den aus Neutrinooszillationen abgeleiteten Werten besteht. Die Spannung beträgt 3σ unter Verwendung unserer Basisauswahl an Datensätzen, was einen leichten Anstieg im Vergleich zu DESI DR1 [38, 39, 66] darstellt. Unsere Ergebnisse werden durch ergänzende statistische Analysen mit frequentistischen und Bayesschen Methoden gestützt und könnten auf nicht identifizierte systematische Fehler oder eine Inkonsistenz mit dem ΛCDM-Modell hinweisen. Zukünftige Analysen der DESI-Daten, einschließlich der vollständigen Clusteranalyse von DR2-Galaxien und -Quasaren, werden weiteres Licht auf diese Frage werfen. Mit einer prognostizierten Empfindlichkeit von 0,02 eV [85] könnte die abschließende DESI-Durchmusterung eine signifikante Neutrinomassebestimmung ermöglichen oder das ΛCDM-Modell weiter in Frage stellen, falls die Spannung anhält.

… von denen 13,1 Millionen spektroskopisch als Galaxien, 1,6 Millionen als Quasare und 4 Millionen als Sterne klassifiziert sind. Anders betrachtet sind 5,9 Millionen der Objekte in DR1 BGS-Ziele, die im Bright-Time-Programm über ≈ 9700 Grad Grundhöhe (°C) beobachtet wurden. 2,6 Mio., 3,9 Mio. und 1,3 Mio. sind LRG-, ELG- bzw. QSO-Ziele, die im Dunkelzeitprogramm über ≈ 9500 Grad beobachtet wurden. 3,6 Mio. sind MWS-Sterne, die im Rahmen der Hellzeit-, Dunkelzeit- und Backup-Programme beobachtet wurden. Die restlichen 1,4 Mio. Objekte sind sekundäre, tertiäre und andere Objektklassen, die im Rahmen einer Vielzahl neuer, maßgeschneiderter wissenschaftlicher Treiber beobachtet wurden. Zum Vergleich: Wir schätzen, dass DESI DR1 hochpräzise Rotverschiebungen für mehr einzigartige extragalaktische Objekte enthält als alle vorherigen SDSS-Durchmusterungen zusammen – und zwar um fast den Faktor vier. Wir fassen die in DR1 enthaltenen Beobachtungen aller Durchmusterungen und Programme zusammen und geben einen umfassenden Überblick über die DESI-Zielauswahlalgorithmen sowie eine Beschreibung, wie DESI die Durchmusterung auf der Zeitskala von Tagen, Monaten und Jahren durchführt. Wir schätzen, dass die Hauptdurchmusterungsprogramme für die Hell- und Dunkelzeit basierend auf den Daten in DR1 zu 41,3 % bzw. 29,0 % abgeschlossen sind. Wir beschreiben außerdem die grundlegenden Algorithmen zur Datenreduktion, Rotverschiebungsanpassung und spektroskopischen Klassifizierung und zeigen die Verteilung der Ziele mit gut gemessenen Rotverschiebungen in Himmelskoordinaten und in Rotverschiebung. DESI hat im ersten Jahr seines wissenschaftlichen Betriebs die Erwartungen in jeder Hinsicht übertroffen und liegt deutlich vor dem Zeitplan.  Bis zum Ende seiner fünfjährigen Durchmusterung wird DESI unserer Schätzung nach präzise Rotverschiebungen für etwa 50 Millionen einzigartige Galaxien und Quasare sowie 25 Millionen Sterne in der Milchstraße gemessen haben. Abschließend dokumentieren wir, wie die Daten organisiert und öffentlich zugänglich sind. Die in DR1 veröffentlichten Daten umfassen nicht nur einzelne und zusammengefügte Spektren sowie Rotverschiebungskataloge, sondern auch die LSS-Kataloge, die in allen kosmologischen DESI-Analysen des ersten Jahres verwendet wurden, sowie mehr als 20 VACs, die ein breites Spektrum an Objektklassen und wissenschaftlichen Anwendungsbereichen abdecken. Alle Abbildungen und wichtigen Statistiken in diesem Papier wurden mit DR1-Dateien, Jupyter-Notebooks und Python-Code erstellt, der unter github.com/desihub/ dr1paper gespeichert ist.
ZUSAMMENFASSUNG DER MEHRWERTKATALOGALE
Dieser Anhang erweitert die in Abschnitt 3.5 vorgestellten und in Tabelle 10 zusammengefassten VACs. Anhang F.1 enthält allgemeine VACs, die nicht an einen bestimmten wissenschaftlichen Fall gebunden sind und eine Vielzahl wissenschaftlicher Anwendungen abdecken.
Anhang F.2 enthält VACs, die sich hauptsächlich mit der Milchstraßen- oder Sternforschung befassen.
Anhang F.3 enthält VACs im Zusammenhang mit der extragalaktischen Forschung, darunter Hohlräume, Galaxiengruppen, Galaxienstatistiken und starke Linsen.
Anhang F.4 enthält VACs im Zusammenhang mit der Quasar- und aktiven galaktischen Kernen (AGN), darunter zusammenfassende Statistiken, aktualisierte Rotverschiebungen, Mg-II-Absorptionssysteme und gedämpfte Lyα-Systeme (DLA).
Anhang F.5 enthält Datenprodukte der Lyα Forest Working Group, die für die Analyse in der DESI Collaboration et al. (2025a) verwendet wurden.
Allgemeine VACs
LS/DR9 Photometrie VAC liefert zusammengeführte Zielkataloge (targetphot) und Tractor166 (Lang et al. 2016) Katalogphotometrie (tractorphot) aus den Legacy Surveys DR9 (LS/DR9167; Dey et al. 2019) für alle beobachteten und potenziellen Ziele (ausgenommen Himmelsfasern) in DR1.168 Die beobachteten Ziele in diesem VAC entsprechen Objekten mit mindestens einer Beobachtung in DR1, während die potenziellen Ziele die Ziele sind, die DESI in einer bestimmten Faserzuweisungskonfiguration hätte beobachten können (einschließlich der tatsächlich beobachteten Objekte). Sky Spectra VAC bietet über 9.000 Himmelsspektren aus DR1, begleitet von detaillierten Metadaten, die aus der spektroskopischen Pipeline von DESI abgeleitet wurden. Diese Spektren sind unerlässlich für das Verständnis des Himmelshintergrunds, ermöglichen die Identifizierung natürlicher und künstlicher Emissionsmerkmale und verbessern die Analyse astronomischer Ziele. Die Metadaten umfassen umfassende Beobachtungsparameter wie Belichtungszeit, Luftmasse, galaktische Extinktion, Mond- und Sonnenpositionen sowie atmosphärische Bedingungen und bieten einen umfassenden Kontext für jedes Spektrum. Der Hauptzweck dieses Katalogs ist es, als Ressource für Studien zu atmosphärischen Phänomenen, Lichtverschmutzung und Kalibrierung zu dienen.
VACs der Milchstraßendurchmusterung
Die VAC-Analyse der Milchstraßendurchmusterung (MWS) ermöglicht die Analyse von Sternspektren durch die Arbeitsgruppe der Milchstraßendurchmusterung (Koposov et al. 2025, in Vorbereitung). Die Analyse umfasst die Anpassung von DESI-Spektren mithilfe von zwei Pipelines: RVSpecFit (Koposov et al. 2024) und FERRE (Allende-Prieto & Apogee Team 2023) (weitere Details siehe Cooper et al. 2023 und Koposov et al. 2024). Die RVSpecFit-Pipeline ermittelt Radialgeschwindigkeitsmessungen, Sternparameter und Häufigkeiten, während FERRE Sternparameter und Häufigkeiten liefert. Beide Pipelines wurden auf ca. 6,5 Millionen zusammengefügte Spektren von Sternen oder möglichen Sternen aus DESI DR1 angewendet. Zusätzlich wurde die RVSpecFit-Pipeline auf ca. 9,5 Millionen Einzelbelichtungsspektren angewendet, um Analysen der Radialgeschwindigkeitsvariabilität zu ermöglichen. Seit dem DESI-EDR wurden beide Pipelines deutlich verbessert. RVSpecFit nutzt nun neuronale Netze zur Interpolation von Sternspektren und beseitigt so Probleme mit der Clusterung von Sternparametern auf Gitterknoten, die im EDR-VAC vorhanden waren. Die Datenprodukte dieses VAC umfassen Tabellen mit Sternparametern, Radialgeschwindigkeiten, deren Unsicherheiten und den am besten passenden Modellen für die DESI-Spektren. Darüber hinaus wurden die Datentabellen mit der neuesten Gaia-DR3-Version abgeglichen. MWS BHB VAC enthält spektroskopisch bestätigte BHB-Sterne. BHB-Sterne sind hervorragende Indikatoren des Milchstraßenhalos; sie sind intrinsisch hell und können daher über große Entfernungen beobachtet werden. Zwischen ihrer Farbe und ihrer absoluten Helligkeit besteht eine einfache polynomische Beziehung (Deason et al. 2011; Belokurov & Koposov 2016), wodurch ihre Entfernungen mit hoher Präzision berechnet werden können. BHB-Kandidaten wurden im MWS (siehe §4.4.4 in Cooper et al. 2023) und als sekundäre Ziele in der Dunkelzeit (siehe Myers et al. 2023a) beobachtet.
Aufgrund photometrischer Unsicherheiten enthalten die ausgewählten BHB-Kandidaten hauptsächlich Verunreinigungen durch nahegelegene blaue Nachzügler.
Die spektroskopischen DESI-Beobachtungen ermöglichen es uns jedoch, diese Verunreinigungen zu entfernen. Der BHB VAC enthält über 6.300 spektroskopisch bestätigte BHB-Sterne, deren Entfernungen alle photometrisch ermittelt wurden, wie in Bystr¨om et al.(2024) beschrieben. Dieser BHB-Katalog enthält die Sternparameter der RVSpecFit-Pipeline (Koposov et al. 2024), einschließlich Radialgeschwindigkeit, Oberflächengravitation und effektiver Temperatur, und erreicht heliozentrische Entfernungen von etwa 120 kpc. MWS SpecDis VAC liefert Entfernungsmessungen für über 4 Millionen Sterne aus DR1 gemäß den in Li et al. (2025) beschriebenen Auswahlkriterien. Der VAC basiert auf einem datengetriebenen Ansatz, der ein neuronales Netzwerk verwendet, um die Verbindung zwischen Sternspektren und Leuchtkraft herzustellen. Er wird mit Gaia-Parallaxen- und Gaia-G-Band-Messungen der scheinbaren Helligkeit trainiert und weist folgende wesentliche Verbesserungen auf: (1) Wir verwenden ein spezielles Trainingslabel, um negative Parallaxen nicht abzuschneiden; (2) Wir berücksichtigen keine Parallaxenunsicherheiten für die Trainingsstichprobe, sondern die Parallaxenunsicherheiten in der Verlustfunktion. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Trainingsstichprobe keine Parallaxenverzerrungen aufweist und eine signifikante Anzahl entfernter Riesen enthält. Wir können in unseren Messungen signifikante Verbesserungen gegenüber den Gaia-Parallaxen jenseits von 7 kpc erzielen.(3) Wir verwenden eine Hauptkomponentenanalyse, um das Rauschen und die Dimensionalität der Spektren zu verringern. Im Allgemeinen nehmen die Entfernungsunsicherheiten mit zunehmendem durchschnittlichen Signal-Rausch-Verhältnis in den B- und R-Armen der DESI-Sternspektren ab (siehe Tabelle 2). Wir verwenden ein Gaußsches Mischmodell, um Kandidaten für Doppelsterne zu identifizieren. Der endgültige Katalog enthält Entfernung, Entfernungsunsicherheit, die Binärkandidatenflagge sowie weitere nützliche photometrische und astrometrische Informationen, die mit den im MWS VAC (Koposov et al. 2025, in Vorbereitung) und Gaia DR3 gemeldeten RVSpecFit-Werten abgeglichen wurden. SPDist VAC liefert spektrophotometrische Entfernungen in Form der absoluten Helligkeit im Gaia-G-Band für alle vom DESI MWS beobachteten Sterne und verwendet dabei einen datenbasierten Ansatz ähnlich dem von Thomas & Battaglia (2022). Die Entfernungen werden mithilfe eines vollständig verbundenen Mehrschicht-Perzeptron-Modells (MLP) geschätzt. Als Eingaben dienen Gaia DR3-Photometrie (Gaia Collaboration et al. 2023), spektroskopische Metallizität aus der SP-Pipeline und atmosphärische Parameter (effektive Temperatur und Oberflächengravitation), die aus einer Kombination von Werten der RV- und SP-Pipelines (Koposov et al. 2024) abgeleitet wurden. Das MLP gibt die absolute Helligkeit im Gaia-G-Band aus, die anschließend zur Berechnung von Entfernungen verwendet wird. Einige Sterne weisen erhebliche Abweichungen in den spektroskopischen Parametern der RV- und SP-Pipelines auf, was wahrscheinlich zu unzuverlässigen Entfernungsschätzungen führt. Diese verdächtigen Sterne werden mit dem Parameter FLAG GOOD gekennzeichnet. Wir empfehlen, dieses Flag zusammen mit den für die RV- und SP-Pipelines empfohlenen Qualitätsflags zu verwenden (Koposov et al. 2024). Für die Berechnung des Entfernungsmoduls empfehlen wir die Verwendung des Medians der absoluten Helligkeitsverteilung (MG 50). Unsicherheiten können aus dem 16. und 84. Perzentil der Verteilung abgeleitet werden. Diese Unsicherheiten sollten in Quadratur mit der intrinsischen Präzision der Methode (0,167 mag, 8 % relative Entfernungspräzision) kombiniert werden, um die Gesamtunsicherheit zu erhalten. Der Hauptunterschied zwischen den Methoden von SpecDist und SPdist besteht darin, dass SpecDist die Entfernungen aus den Sternspektren vorhersagt, während SPdist die Entfernungen aus einer vollständigen Liste von Sternparametern der MWS RV- und SP-Pipelines vorhersagt. Ein demnächst erscheinender Artikel wird einen detaillierten Vergleich der beiden Methoden präsentieren. Stellar Reddening VAC enthält die beobachteten Spektren und die RVSpecFit-Modellspektren von Sternen, die Rotmessungen für die DESI-Staubkarte lieferten (Zhou et al. 2024). Die DESI-Staubkarte, die gemeinsam mit Zhou et al. (2024) veröffentlicht wurde, wird in der DESI DR1-Kosmologieanalyse verwendet (DESI Collaboration et al. 2024c). Ebenfalls in diesem VAC enthalten ist der Sternkatalog mit den Rotmessungen pro Stern in den Filtern der Dark Energy Camera (DECam; Flaugher et al. 2015) sowie weiteren Eigenschaften aus der DESI-Pipeline und den Bildkatalogen. Während die Arbeit die ersten zwei Jahre der DESI-Daten verwendet, wird im VAC nur der DR1-Teil der Daten veröffentlicht. Beachten Sie außerdem, dass sowohl der MWS VAC als auch dieser VAC RVSpecFit verwenden und auf denselben DESI-Daten basieren. Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede: (1) Die RVSpecFit-Modellspektren in diesem VAC sind Null-Extinktionsspektren, während die MWS VAC-Modellspektren einen zusätzlichen multiplikativen Term enthalten, um die glatt variierende Komponente der beobachteten Spektren anzupassen. (2) Der DR1 MWS VAC verwendet eine andere (neuere) Version von RVSpecFit als die hier verwendete. Für allgemeine Zwecke (außer zur Untersuchung von Staub) sollte der MWS VAC anstelle dieses VAC verwendet werden.
DESI DR1 Extragalaktische Wissenschaft VACs
HETDEX VAC enthält HETDEX- (Hill et al. 2021) und DESI-Spektren von HETDEX-ausgewählten Lyα-Emitterkandidaten, gefolgt von DESI. Das VAC enthält außerdem die Emissionslinienanpassungen beider Spektrensätze. Details der Analyse finden sich in Landriau et al. (2025). DESIVAST VAC enthält kosmische Hohlräume, die im DESI DR1-Volumen identifiziert wurden. Die Hohlraumpositionen werden anhand einer volumenbegrenzten Teilstichprobe der BGS Bright-Stichprobe (siehe Hahn et al. 2023) berechnet, die sich bis z < 0,24 erstreckt. Wir wenden evolutionäre Korrekturen auf 479.486 Galaxien an und erzwingen eine Magnitudenbegrenzung von Mr < −20.=8.0pt =8.0ptAnschließend wenden wir drei Algorithmen zur Hohlraumsuche an: VoidFinder (El-Ad & Piran 1997; Hoyle & Vogeley 2002; Douglass et al. 2022), V2/VIDE (Neyrinck 2008; Sutter et al. 2015) und V2/REVOLVER (Nadathur et al. 2019), um drei vergleichbare Hohlraumkataloge zu erhalten. Unser VoidFinder-Katalog enthält 3.765 Hohlräume, davon 1.489 Hohlräume ohne Rand, die nicht an die Vermessungsränder grenzen. Für V2/VIDE (V2/REVOLVER) finden wir 1.478 (1.992) Hohlräume, davon 297 (389) Hohlräume ohne Rand. Weitere Informationen zu diesem VAC finden sich in Rincon et al. (2024). Der Katalog „Dwarf Galaxy VAC“ präsentiert eine Auswahl extragalaktischer Zwerggalaxien (Mstar < 109Msun), die in DESI DR1 identifiziert wurden.
Der Katalog enthält Galaxien aus den BGS- und ELG-Samples sowie dem LOW-Z-Sekundärzielprogramm (Darragh-Ford et al. 2023) und deckt einen Rotverschiebungsbereich von 0,001 < z < 0,5 ab. Aufgrund unterschiedlicher Zielauswahlkriterien in diesen Samples ist der Katalog jedoch nicht einheitlich ausgewählt. Die Sternmassen werden mithilfe von CIGALE169 (Boquien et al. 2019; Siudek et al. 2024) und optischen farbbasierten Rezepturen (Mao et al. 2024; de los Reyes et al. 2024) abgeleitet. In einer demnächst erscheinenden Arbeit (Manwadkar et al. 2025, in Vorbereitung) werden wir diesen Katalog um Informationen zur spektroskopischen und photometrischen Vollständigkeit sowie eine Analyse der gelöschten Anteile als Funktion der Umgebung ergänzen. EmFit VAC liefert Ergebnisse zur Emissionslinienanpassung mithilfe des EmFit-Codes (Pucha et al. 2024), der auf Galaxienspektren mit geringer Rotverschiebung (z ≤ 0,45) angewendet wird und sich auf acht Emissionslinien und Doubletts von Nebeln konzentriert: Hβ, [O III] λλ4959,5007, [N II] λλ6548,83, Hα und [S II] λλ6716,31. Der Code prüft unabhängig voneinander das Vorhandensein zusätzlicher Komponenten in den [S II]- und [O III]-Dubletts, und die Profile der übrigen schmalen Komponenten werden so gestaltet, dass sie dem Profil der [S II]-Linien entsprechen. Es prüft außerdem auf das Vorhandensein einer möglichen breiten Komponente in den Balmer-Linien. Die Fluss- und Breitenmessungen sowie ihre Unsicherheiten für alle detektierten Komponenten sind in diesem Katalog aufgeführt (Pucha et al. 2025, in Vorbereitung). FastSpecfit VAC liefert eine breite Palette von physikalischen Parametern im beobachteten System, im Ruhesystem und intrinsischen Systemen für alle extragalaktischen (z > 10−3) Ziele in DR1, die von DESI beobachtet wurden (Moustakas 2023; Moustakas et al. 2025, in Vorbereitung).170 Es verwendet physikalisch motivierte Sternpopulationssynthese und Emissionslinienvorlagen, um jedes DESI-Spektrum gemeinsam mit der optischen bis infraroten Breitbandphotometrie zu modellieren. Die in diesem VAC enthaltenen Messungen umfassen: Sterngeschwindigkeitsdispersionen, Sternmassen, K-Korrekturen sowie Farben und Helligkeiten im Ruhesystem; Geschwindigkeitsbreiten, Geschwindigkeitsverschiebungen, Flüsse und Äquivalentbreiten von Emissionslinien (getrennt für schmale und breite Emissionslinienkomponenten); und vieles mehr. Der erweiterte Halo-basierte Gruppenkatalog (VAC) ist die aktualisierte Version des erweiterten Halo-basierten Gruppenkatalogs, der aus dem Legacy Surveys DR9 für eine Galaxienstichprobe mit einer scheinbaren Helligkeit im Z-Band von z < 21 abgeleitet wurde. Für alle in DR1 enthaltenen DESI-Zielklassen werden die photometrischen Rotverschiebungen auf spektroskopische Rotverschiebungen aktualisiert. Yang et al. (2021) liefern weitere Details zum erweiterten Halo-basierten Gruppenfinder und zur Stichprobenauswahl. Der Mass EMLines VAC liefert Sternmassen- und Emissionslinienmessungen für alle Galaxien in DESI DR1 mit zuverlässigen Rotverschiebungsmessungen. Die Sternmassen werden mittels CIGALE (Boquien et al. 2019) abgeleitet, das die breitbandige g-, r-, z-, W1- und W2-Band-Photometrie aus den Legacy Surveys sowie die Spektrophotometrie von zehn künstlichen Bändern nutzt, die durch Faltung mit DESI-Spektren erzeugt wurden. Ein Hauptsatz optischer Emissionslinien wird mittels einer einfachen Gauß-Anpassung gemessen, wobei die Absorptionskorrektur mittels stellarer Kontinuumsanpassung mit STARLIGHT171 (Cid Fernandes et al. 2005, 2011) erfolgt. Zusätzlich enthält der Katalog Eigenschaften stellarer Populationen, die von CIGALE abgeleitet wurden, sowie solche, die von STARLIGHT mithilfe von DESI-Spektren ermittelt wurden. Weitere Informationen finden Sie in Zou et al. (2024) und Zou et al. (2025, in Vorbereitung). Starke Gravitationslinsen (VAC) bietet einen umfassenden Katalog spektroskopischer Beobachtungen starker Gravitationslinsen, die mit DESI beobachtet wurden. Die Beobachtungen werden hauptsächlich durch ein Programm gewonnen, das spektroskopische Rotverschiebungen sowohl für die Linsengalaxien als auch für die Linsenquellen für etwa 1800 neue Kandidatensysteme mit starkem Linseneffekt ermittelt (Huang et al. 2025, in Vorbereitung; Storfer et al. 2025, in Vorbereitung). Die im Katalog enthaltenen Objekte wurden visuell untersucht, um die Qualität der Redrock-Rotverschiebung zu bestimmen und die Art des Systems zu bestimmen. Systeme mit mindestens einer bestätigten Rotverschiebung für die Linse oder Quelle sind im VAC enthalten. Zusätzlich zu den relevanten Daten der Standard-DESI-Pipeline enthält der VAC Daten des FastSpecFit VAC, darunter Geschwindigkeitsdispersion, Sternentstehungsrate und Sternmasse. Ebenfalls enthalten ist die Photometrie mit einer Apertur von 1,5 Zoll Durchmesser an den Positionen der Fasern, die auf Linsen und Quellen zielen. Da eine Reihe von Lyα-Emittern und -Absorbern derzeit nicht über Redrock an Rotverschiebungen angepasst werden können, verwenden wir eine benutzerdefinierte Vorlagenanpassung innerhalb des Redrock-Frameworks, um unsere eigenen Rotverschiebungen anzupassen. Systeme, denen auf diese Weise Rotverschiebungen zugewiesen wurden, werden im Katalog vermerkt.
Quasar Science VACs
AGN/QSO-Zusammenfassung: VAC ermöglicht die AGN- und QSO-Identifizierung für alle innerhalb von DR1 beobachteten Zielklassen für Objekte mit mindestens einem DESI-Spektrum. Die Identifizierung von QSOs und AGN erfolgt über verschiedene Methoden, darunter optische und ultraviolette Emissionsliniendiagnostik sowie Mehrwellenlängenphotometrie. Der VAC ermöglicht die schnelle Auswahl umfassenderer oder reinerer Methoden sowie die Auswahl über eine beliebige AGN-Diagnostik (Juneau et al. 2025, in Vorbereitung). Dem Katalog liegt ein Tutorial bei, das sowohl die Verwendung des Katalogs zur schnellen AGN-/QSO-Auswahl als auch die Verwendung des Open-Source-Diagnosecodes zur Auswahl einer spezifischen Liniendiagnostik und der Trennlinienmethoden dieser Diagnostik demonstriert. Ein Beispiel hierfür wäre die Überprüfung der Klassifizierung von [S II] Baldwin et al. (1981) unter Annahme der neueren Trennlinien von Law et al. (2021, standardmäßig implementiert) im Vergleich zu den traditionellen Trennlinien von Kewley et al. (2001), die das Vorhandensein von AGN möglicherweise überschätzen (z. B. Pucha et al., 2024). AGN-Host-Eigenschaften: VAC liefert physikalische Eigenschaften für etwa 17 Millionen Galaxien, die durch Anpassung der spektralen Energieverteilung mit CIGALE (v.22.1; Boquien et al., 2019) abgeleitet wurden. Diese Analyse berücksichtigt sowohl Beiträge von Sternen als auch, falls vorhanden, von AGN. CIGALE verwendet das Prinzip der Energiebilanz, bei dem staubabsorbierte Sternstrahlung im ultravioletten und optischen Band im Infrarotbereich reemittiert wird. Es schätzt wichtige Eigenschaften von Galaxien und aktiven Galaxienkernen (AGN) wie Sternmasse, Sternentstehungsrate und den AGN-Anteil (den Beitrag des staubigen Torus der AGN zur gesamten IR-Leuchtkraft) (z. B. Ciesla et al. 2015; Salim et al. 2018; Yang et al. 2020, 2022). Eine detaillierte Beschreibung des Katalogs und seiner statistischen Eigenschaften basierend auf Daten des DESI-EDR findet sich bei Siudek et al. (2024). Eine weitere Folgeanalyse mittels spektraler Energieverteilungsmodellierung zur Identifizierung von AGN wird in Siudek et al. (2025, in Vorbereitung) beschrieben. BHMass VAC liefert Mg II-basierte Schätzungen der Masse supermassiver Schwarzer Löcher für 490.648 Quasare bei 0,6 < z < 1,6 aus DESI DR1. Etwa 35 % der Stichprobe weisen Massenunsicherheiten von weniger als 0,5 dex. Die eisenkorrigierte Masse wird mit dem von Pan et al. (2025) eingeführten Anpassungsverfahren und Schätzwert geschätzt, der die Effekte des Eddington-Verhältnisses berücksichtigt. Zusätzlich integrieren wir Anpassungsergebnisse des FastSpecFit VAC und bieten alternative Massenschätzungen basierend auf den Formeln von Shen et al. (2011); Le et al. (2020); Yu et al. (2023) an. Dies bietet Nutzern Flexibilität bei der Wahl ihres bevorzugten Schätzwerts. Dieser Katalog wird regelmäßig aktualisiert und um weitere DESI-Quasare erweitert. DLA NN und GP Finder VAC enthält den Katalog der für die DR1 Lyα BAO-Analyse verwendeten DLAs. Der Katalog resultiert aus der Kombination zweier DLA-Findungsalgorithmen. Der erste basiert auf einem Convolutional Neural Network, das mit simulierten DESI-Spektren trainiert wurde. Algorithmus und Leistungsfähigkeit sind in Wang et al. (2022) beschrieben. Der zweite Algorithmus, der einen Gaußschen Prozess (GP) verwendet, basiert auf dem GP-Modell von Ho et al. (2020). Beide Ergebnisse dieser Algorithmen bleiben im kombinierten Katalog erhalten, und DLA-Kandidaten werden zusammengeführt, wenn sie mit beiden Methoden mit einem Geschwindigkeitsunterschied von weniger als 800 km/s gefunden werden. Der zusammengeführte Katalog enthält geschätzte Rotverschiebungen und H-I-Säulendichten sowie Konfidenzkennzeichen beider Algorithmen. Er enthält 54.416 Kandidaten-DLAs mit einer HI-Säulendichte > 1020,3 cm−2 innerhalb von Lyα-Waldspektren mit einem Signal-Rausch-Verhältnis größer als drei. DLA Template Finder VAC enthält Kandidaten-DLAs, die mit der Software DLA Toolkit identifiziert wurden, die spektrale Template-Anpassung verwendet. Der Katalog wurde aus Quasarspektren mit 2,0 < z < 4,25 erstellt, was maximal drei Detektionen pro Sichtlinie ermöglicht. Er enthält eine geschätzte DLA-Rotverschiebung, HI-Säulendichte und Detektionssignifikanz für jedes DLA. Brodzeller et al. (2025, in Vorbereitung) liefern alle Details zum Aufbau des Katalogs, zur Parametergenauigkeit und zu empfohlenen Qualitätsschnitten, um die Reinheit und Vollständigkeit der Proben zu maximieren. Dieser Katalog ergänzt den DLA NN und GP Finder VAC. Mg II Absorber VAC enthält Informationen zur Erkennung und Charakterisierung von Mg II Absorptionssystemen in DESI-Quasarspektren. Der Katalog basiert auf der Suche nach Mg II Absorptionssystemen in Spektren aller Quasarziele. Unsere Suchtechnik nutzt sowohl einen Schritt zur Kontinuumskonstruktion mittels nicht-negativer Matrixfaktorisierung, der mögliche Dublettkandidaten identifiziert, als auch eine auf Markov Chain Monte Carlo basierende Linienanpassung, die präzise Linienstatistiken ermittelt. Aus einer Stichprobe von 1,47 Millionen DESI DR1-Quasaren detektieren wir insgesamt 270.529 Mg II Absorptionssysteme mit Geschwindigkeitsabweichungen vom Hintergrundquasar von > −5000 km/s und 392 Mg II Absorptionssysteme mit Geschwindigkeitsabweichungen < −5000 km/s. Ausgehend von der Analyse der Ergebnisse von DESI EDR schätzen wir, dass dieser Katalog eine Reinheit von über 99 % und eine Vollständigkeit von über 90 % für Absorber mit Ruhesystem-Äquivalentbreiten von über 0,8 ˚A aufweist. ZLyA VAC enthält die Rotverschiebungen und Informationen zu breiten Absorptionslinien (BAL), die für die DR1 Lyα-Wald-BAO-Analyse verwendet wurden (DESI Collaboration et al. 2025a). Der Katalog wurde mit z > 1,6 Main-Survey-Quasaren im Dunkelprogramm erstellt, die mit einem Redrock-ZWARN-Flag von null oder vier gekennzeichnet waren (siehe §3.1.2). 172 Die Rotverschiebungen wurden anhand der Rotverschiebungen des LSS-Katalogs aktualisiert, um eine systematische Unterschätzung der Quasar-Rotverschiebungen zu korrigieren, die durch unsachgemäße Handhabung der optischen Tiefe der Lyman-Serie entstanden ist (Brodzeller et al. 2023; Bault et al. 2025). Die neuen Rotverschiebungen wurden mithilfe einer modifizierten Version der Redrock HIZ-Quasar-Templates ermittelt, die das Modell von Kamble et al. (2020) für die Entwicklung der effektiven optischen Tiefenrotverschiebung von Lyα beinhalten. Die BAL-Attribute wurden mithilfe der in Filbert et al. (2024) vorgestellten Methode abgeleitet.
Lyman-Alpha-Wald-VACs
Die VAC-Daten der Lyman-Alpha-Wald-Deltas im ersten Jahr enthalten das Fluss-Transmissionsfeld, das in der DR1-Lyα-BAO-Messung verwendet wurde. Die Fluktuationen im Kalibrierungsbereich (Ruhesystemwellenlänge von 1600 bis 1850 °A), im Lyα-Bereich A (Ruhesystemwellenlänge von 1040 bis 1205 °A) und im Lyβ-Bereich B (Ruhesystemwellenlänge von 920 bis 1020 °A) wurden mit dem Python-Code für IGM-Kosmologie-Korrelationsanalysen (PICCA; du Mas des Bourboux et al. 2020) ermittelt. Der Kontinuumsanpassungsprozess wird von Ram´ırez-P´erez et al. (2024) ausführlich erläutert. Dieser Katalog enthält die geschätzten Quasar-Kontinua, die Fluktuationen in den Spektren und die zugehörigen Gewichte für alle Sichtlinien jedes HEALPix-Pixels. Die angepassten Varianzfunktionen, der Fluktuationsstapel und das mittlere Kontinuum werden für jede Iteration während der Kontinuumsanpassung gespeichert. Lyman Alpha Forest Year 1 Correlations VAC enthält die Korrelationsdatenprodukte, die in der DR1 Lyα BAO-Messung verwendet werden. Es enthält Korrelationsmessungen zwischen Lyα-Wald-Fluktuationen in den Regionen A (1040 bis 1205 °A) und B (920 bis 1020 °A) sowie Tracer-Quasaren. Für jede der vier Kombinationen stellen wir die Korrelationsfunktion und die Verzerrungsmatrix bereit. Letzteres wird verwendet, um den Effekt der Rekonstruktion des nicht absorbierten Flusses von Quasarspektren vorwärts zu modellieren (siehe z. B. du Mas des Bourboux et al. 2020). Darüber hinaus stellen wir eine geglättete Kovarianzmatrix bereit, die die Kreuzkovarianzen zwischen den verschiedenen Korrelationsfunktionsmessungen enthält….

Ende der 1980er Jahre [6] war die Motivation für die 100fach größere Sammelfläche, H-I-Gebiete bis in kosmologisch relevante Entfernungen, z = 2 statt bisher 0,2, untersuchen zu können. Im September 1993 gründete die International Union of Radio Science die Large Telescope Working Group. Erstmals fassten 1999 Taylor und Braun zusammen, zu welchen astronomischen und kosmologischen Ergebnissen das SKA führen könnte. [9] Im August 2000 unterzeichneten elf Staaten ein Memorandum zur Gründung des International SKA Steering Committee (ISSAC). Ergebnisse waren ein breit angelegtes Science Book und eine Liste von Schlüsselprojekten, Key Science Projects, welche auch die Spezifikation der Designparameter unterstützen sollten: [10]
KSP=Key Science Projects
KSP I. Wiege des Lebens
In galaktischen Sternentstehungsgebieten sollen Protoplanetare Scheiben abgebildet und darin die Entwicklung erdähnlicher Planeten live verfolgt werden. Astrobiologisch relevante Moleküle können in Molekülwolken und Planetenatmosphären nachgewiesen und außerirdische Zivilisationen abgehört werden.
KSP II. Hochfeld
Tests der allgemeinen Relativitätstheorie
Zehntausende Pulsare werden neu entdeckt. Deren Taktsignale dienen als kosmisches Positionssystem, gegen das der Durchgang von Gravitationswellen beobachtbar sein sollte. Einige Pulsare könnten auch in engen Binärsystemen mit Schwarzen Löchern gefunden werden, in stärker gekrümmter Raumzeit als in bisher entdeckten Systemen.
KSP III. Ursprung und Entwicklung der kosmischen Magnetfelder
Hundert Millionen Quellen polarisierter Radiowellen, typischer Abstand am Himmel eine Bogenminute, lassen sich auf die Frequenzabhängigkeit der Faraday-Rotation hin untersuchen. Das sollte helfen, die Fragen über den Ursprung und die Entwicklung interstellarer und intergalaktischer Magnetfelder zu klären.
KSP IV. Galaxienentstehung und Kosmologie
Die Intensität der HI-Linie in Absorption wird mit hoher Winkelauflösung und bis zu einer Rotverschiebung von z = 1,5 neutralen Wasserstoff in Galaxien abbilden. Die großräumige Struktur dieser Galaxien ermöglicht Rückschlüsse auf die Zustandsgleichung der Dunklen Energie . Darüber hinaus lassen schwache Gravitationslinseneffekte auf die Verteilung Dunkler Materie schließen.
KSP V. Reionisierungsepoche –
die ersten leuchtenden Objekte und supermassiven Schwarzen Löcher
Zur Zeit der Reionisierung zeigt sich die HI-Linie in Emission, rotverschoben in den Bereich 50 bis 100 MHz. Das australische SKAO-Teleskop wird helfen, die frühe Strukturbildung und die Art der ersten leuchtenden Objekte aufzuklären. Molekülspektroskopie erlaubt die Untersuchung der Sternentstehung in frühen Galaxien, während die ersten supermassiven Schwarzen Löcher sich im Radiokontinuum zeigen werden.