![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cf75c9cce5b95f5136900746d7202a030a9fe405/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.newsweekjapan.jp%2Fstories%2Fassets_c%2F2021%2F05%2Fmatuoka0527a-thumb-720x422-253617.jpg)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
ダークマターのマップ化に成功 銀河を繋ぐフィラメント状構造が確認された
銀河(黒い点)を中心として、ダークマターのマップ化に成功 銀河間をつなぐフィラメント構造が確認さ... 銀河(黒い点)を中心として、ダークマターのマップ化に成功 銀河間をつなぐフィラメント構造が確認された Credit: Hong-Astrophysical Journal <米ペンシルバニア州立大学などの研究チームは、機械学習により、銀河の分布と動きにまつわる情報を用いたモデルを構築し、ダークマターの分布を予測することに成功した> 宇宙の約80%を占めるダークマター(暗黒物質)は、「コズミックウェブ」と呼ばれる壮大な銀河同士のネットワークを形成している。 コズミックウェブは重力によって銀河や銀河間物質のすべての動きを決定しているため、ダークマターの分布を知ることはコズミックウェブの研究において不可欠だ。 しかし、ダークマターは直接観測できないため、その分布については、宇宙の他の物体への重力の影響をもとに推測するのみにとどまっている。 機械学習により、ダークマターの分布を予測することに成功
2021/05/28 リンク