Per paskutinius tris dešimtmečius astronomai sukaupė tvirtus įrodymus, kad Visata plečiasi vis spartėdama. Greitėjimo priežastis vadinama tamsiąja energija; tai fundamentali erdvėlaikio savybė, kuri stumia visą erdvę į šalis ir skatina galaktikas tolti vienas nuo kitų.
Dabartinis standartinis kosmologinis modelis, Lambda-CDM, remiasi prielaida, kad tamsioji energija yra konstanta, nekintanti nei laike, nei erdvėje. Nors ši paprasta prielaida tapo šiuolaikinės kosmologijos pagrindu, ji paliko neatsakytą klausimą: o kas, jei tamsioji energija laikui bėgant kinta?
Neseniai Tamsiosios energijos spektroskopinio instrumento (DESI) stebėjimai pateikė pirmąsias užuominas, kad tamsioji energija praeityje buvo stipresnė, o vėliau vis silpo ir silpsta toliau. Tačiau kaip kintanti tamsioji energija galėtų paveikti didžiųjų kosminių struktūrų, tokių kaip galaktikų spiečiai, augimą ir raidą, kol kas labai mažai suprantame.
Naujame tyrime pristatoma šio proceso analizė, paremta milžinišku skaitmeniniu modeliu. Mokslininkai suskaičiavo tris aukštos skyros skaitmeninius modelius, kuriuose sekamas tamsiosios medžiagos judėjimas per milijardus metų. Viename modelyje parinkti parametrai atitinka standartinę Lambda-CDM Visatą, o kitos dvi įtraukė dinaminį tamsiosios energijos (DDE) elementą. Vienas iš šių modelių apsiribojo DDE komponento įtraukimu, o kitus parametrus paliko tokius, kaip Lambda-CDM, kito parametrai atitiko naujausius DESI rezultatus. Rezultatai parodė, kad paties DDE komponento poveikis stulbinančiai kuklus, tačiau kai kosmologiniai parametrai buvo pritaikyti pagal DESI duomenis, poveikis Visatos struktūrai tapo daug ryškesnis. Esminį poveikį turėjo 10% didesnis materijos tankis, kuris sustiprina gravitacines jėgas, o tai lemia ankstesnį ir efektyvesnį masyvių galaktikų telkinių formavimąsi.
DESI duomenimis paremtas DDE modelis prognozuoja iki 70% daugiau masyvių galaktikų spiečių ankstyvose Visatos epochose. Be to, šiame modelyje gautas pirmykščių medžiagos tankio svyravimų pėdsakas – materijos „ratilų“ Visatoje dydis – buvo keliais procentais mažesnis, nei Lambda-CDM atveju, o tai puikiai sutampa su tikrais DESI stebėjimais ir patvirtina modelio prognozavimo galią.
