Research

銀河進化学研究室(Ω研)では, 137億年に及ぶ宇宙の歴史の中で, 星とガスと暗黒物質の大集団である“銀河”がいかに形成され, 進化してきたかを観測・理論の両方の方法を用いて研究しています. また，近年 'astrostatistics' と呼ばれる高度な統計学的手法を用いた研究もしています．

Galaxies are the aggregation of stars, gas, and dark matter. The Galaxy Evolution Laboratory (ΩLab) studies the formation and evolution of galaxies over the 13.7 billion years of cosmic history using observational and theoretical methods. We also specialize in using advanced statistical techniques (recently called astrostatistics) to understand galaxies.

Galaxy Evolution

銀河は複雑な天体なため，様々なトピックを理解しなければなりません．特に，銀河の進化は単一の星から銀河団（大規模構造）に至るまで，幅広い物理スケールに及びます．Ω研では，以下のような分野に注目した研究をしています.

Galaxies are complex objects that require understanding a large range of subtopics. Especially, processes that govern their evolution span a wide range of physical scales; from as small as single stars to as large as clusters of galaxies (large-scale structures). Our group focuses on the areas explained below.

AGN [3]

Dust [5]














Credit

[1] Millennium Simulation Project

[2] NASA & ESA

[3] NASA

[4] NASA, ESA, the Hubble Heritage

Team-ESA/Hubble Collaboration and

A. Evans, K. Noll, and J. Westphal

[5] NAOJ

[6] NASA, ESA, J. DALCANTON, AND

B. WILLIAMS /UNIVERSITY OF

WASHINGTON

研究テーマ概略

全宇宙年齢にわたる銀河進化の多波長データを用いた観測的研究

銀河のスペクトルエネルギー分布(spectral energy distribution: SED)進化モデルの研究

宇宙論的構造形成と星形成銀河の関係についての研究

ガスから星への転換過程を完備に組み込んだ銀河進化描像の構築「銀河進化補完計画」

理論・観測的研究に基づく観測的初期宇宙論の構築

関連プロジェクト

Square Kilometre Array ( SKA-Japan web page)

SKA本部 (page内に我々SKA-Japanの作成した日本語ミニサイトもあります)

Murchison Widefield Array (MWA)

COMING

VIPERS






Astrostatistics/Astroinformatics

現代の観測では、星や銀河などに関する膨大なデータを得ることが可能になっているため、この膨大な情報を処理できるような方法が必要になってきます。それがAstrostatistics（天文統計学）です。観測データの信頼性を示し、理論モデルの不確実性を定量化することができます。Astroinformaticsはデータサイエンスを天文学の領域に適用したもので、膨大な量の観測データの処理と分析を容易にします。

Modern observations gather huge amounts of data on stars, galaxies, and other objects, requiring researchers to come up with new ways to process that information. Astrostatistics is the way astronomers measure the reliability of their measurements, quantify the uncertainties in theoretical models, and turn the raw numbers from observations into something useful. Astroinformatics is essentially Data Science applied in the domain of astronomical sciences, which helps astronomers the process and analysis of the rapidly growing amount of data.