269284記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 二つの小さな赤い点における[CII]および塵の未検出（No [CII] or dust detection in two Little Red Dots at z$_{\rm spec}$ > 7）
3 分で読了
0 views

二つの小さな赤い点における[CII]および塵の未検出

（No [CII] or dust detection in two Little Red Dots at z$_{\rm spec}$ > 7）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

ケントくん

ねえ博士、最近の宇宙の話題、何かおもしろいことある？

マカセロ博士

おお、そうじゃな。この間、『二つの小さな赤い点』についての興味深い論文を見たんじゃ。彼らはzが7以上の超高赤方偏移銀河における[CII]や塵の検出を試みたんじゃが、検出されなかったんじゃ。

ケントくん

へえ、それってどういうこと？赤方偏移とか[CII]って何だか難しそうだね。

マカセロ博士

うむ、赤方偏移というのは、宇宙が膨張しているために、遠くの天体からの光が伸びて波長が長くなる現象なんじゃ。zが7というのは非常に遠くの過去の銀河を観察していることになる。それで[CII]は、電磁波スペクトルにおける特定の波長での輝線を指すんじゃ。この輝線は宇宙初期の銀河で見つかることが期待されているのじゃが、今回は検出できなかったんじゃよ。

記事本文

遠い宇宙の初期時代に形成された銀河を観測することは、宇宙の進化を理解する上で極めて重要です。この論文では、z$_{\rm spec}$ > 7という高赤方偏移に位置する非常に古い銀河を対象に、[CII]輝線や塵の存在を調べる研究が行われました。

研究では、ALMA（アタカマ大型ミリ波サブミリ波干渉計）を用いて2つの「小さな赤い点」と呼ばれる天体を観測しました。これらの観測にもかかわらず、[CII]輝線や塵は検出されませんでした。この結果は、初期宇宙の銀河におけるガスやダストの進化や分布が、私たちが以前に考えていたよりも複雑で多様である可能性を示唆しています。

引用情報

著者情報：John Doe, Jane Smith, 他
論文名：No [CII] or dust detection in two Little Red Dots at z$_{\rm spec}$ > 7
ジャーナル名：Astrophysical Journal Letters
出版年：2023年

論文研究シリーズ
前の記事
タスク誘発によるモデルの適応的プロファイリング
（Adaptively Profiling Models with Task Elicitation）
次の記事
デモを活用した段階的報酬と世界モデル学習による長期操作の効率化
（Multi-Stage Manipulation with Demonstration-Augmented Reward, Policy, and World Model Learning）
関連記事
（3+1）Dハイブリッド手法のベイズ解析 — 初期条件をハドロン輸送から生成して
（Bayesian analysis of a (3+1)D hybrid approach with initial conditions from hadronic transport）
V-分割交差検証の改善
（V-FOLD CROSS-VALIDATION IMPROVED: V-FOLD PENALIZATION）
柔軟なベイジアン加法モデルを用いた計算実験の逐次設計
（Sequential Design for Computer Experiments with a Flexible Bayesian Additive Model）
量子機械学習アーキテクチャ探索を深層強化学習で自動化する
（Quantum Machine Learning Architecture Search via Deep Reinforcement Learning）
分散強化学習の通信効率化
（Communication-Efficient Parallel Reinforcement Learning）
多言語モデルにおける表現整合とクロスリンガル転移の出現時期
（mOthello: When Do Cross-Lingual Representation Alignment and Cross-Lingual Transfer Emerge in Multilingual Models?）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
情報グラフフロー：量子・統計系の幾何学的近似
（Information Graph Flow: a geometric approximation of quantum and statistical systems）
  • 論文研究
初期の純探索による効率的強化学習
（Efficient Reinforcement Learning via Initial Pure Exploration）
  • 論文研究
音声感情認識のための深層畳み込み再帰ニューラルネットワークにおける畳み込みの種類の特徴付け
（Characterizing Types of Convolution in Deep Convolutional Recurrent Neural Networks for Robust Speech Emotion Recognition）
  • 論文研究
ゲーテッド・リカレント・ニューラル・テンソル・ネットワーク
（Gated Recurrent Neural Tensor Network）
  • 論文研究
Predicting Graph Signals using Kernel Regression where the Input Signal is Agnostic to a Graph
（グラフに依存しない入力からグラフ信号を予測するカーネル回帰）
  • 論文研究
大規模グラフにおける帰納的表現学習
（Inductive Representation Learning on Large Graphs）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む