गुरुत्वाकर्षण लेंसिंग के साथ, क्या आकाशगंगा की सही छवि को गणितीय रूप से गणना करना संभव है जो विकृत हो रही है?

Question

समाचार में गुरुत्वाकर्षण लेंसिंग की एक और रिपोर्ट है । विकिपीडिया में हबल स्पेस टेलीस्कोप द्वारा लिए गए गुरुत्वाकर्षण लेंसिंग के उदाहरण की एक अच्छी छवि है। यह मुझे आश्चर्यचकित करता है कि, चूंकि वे लेंसिंग के पीछे के गणित को समझते हैं, तो क्या उन्हें आकाशगंगा के पीछे की छवि को पुनर्गठित करने में सक्षम नहीं होना चाहिए जो कि लेंस के रूप में कार्य कर रहा है? यही है, छवि ले लो और इसे एक कंप्यूटर प्रोग्राम के माध्यम से चलाएं जो छवि को बड़े पैमाने पर ज्ञात मापदंडों और लेंसिंग आकाशगंगा की स्थिति का उपयोग करके पुनर्निर्माण करता है?

Answer 1

यह सैद्धांतिक रूप से संभव होगा। हालांकि, व्यवहार में, लेंस वाली छवियां अत्यधिक गैर-रैखिक रूप से विकृत होती हैं और रिज़ॉल्यूशन में सीमा के कारण, वे अक्सर कुछ पिक्सेल की मोटाई तक सीमित होती हैं। गैर-रेखीय परिवर्तनों के कारण, यह पुनर्निर्मित मूल छवि को और भी धूमिल कर देगा।

यह कहने के बाद, मुझे मूल छवि के पुनर्निर्माण की कोई वास्तविक आवश्यकता नहीं दिखती है। आप वैसे भी विकृत छवि से अधिकांश पैरामीटर (आकार और पृष्ठभूमि आकाशगंगा के प्रकार का मोटा अनुमान) प्राप्त कर सकते हैं।

Comments

"यह सैद्धांतिक रूप से संभव होगा।" - क्या आप इसे साबित कर सकते हैं / एक संदर्भ दे सकते हैं? या दूसरे शब्दों में, गुरुत्वाकर्षण लेंस वाली वस्तु की एक अच्छी तरह से हल की गई छवि को देखते हुए, कोई मूल के पुनर्निर्माण के बारे में कैसे जाएगा?

— एलेक्सी बोबरिक

लेंसिंग आकाशगंगा की द्रव्यमान और स्थिति को जानने के बाद, आप (सच में, कम से कम, यदि विश्लेषणात्मक नहीं हैं) मैप कर सकते हैं, तो विकृत छवि में प्रत्येक बिंदु 'सच' पृष्ठभूमि छवि (लेंसिंग के जीआर औपचारिकता का उपयोग करके) पर एक बिंदु पर; उदाहरण के लिए; en.wikipedia.org/wiki/Gravitational_lensing_formalism )। मुझे नहीं लगता कि सिद्धांत रूप में ऐसा करना बहुत मुश्किल होगा। व्यवहार में, यह मुश्किल होगा, हाँ।

— तक्कू

1) आप लेंस जन वितरण नहीं जानते होंगे (क्या यह सब अभी भी संभव होगा?), 2) यहां तक ​​कि प्रसिद्ध हबल फोटो पर आप देखते हैं कि एक ही वस्तु दो चित्र दे सकती है।

— एलेक्सी बोब्रिक

प्रश्न में कहा गया है कि '' लैंसिंग गैलेक्सी के द्रव्यमान और स्थिति के ज्ञात मापदंडों का उपयोग '', इसलिए मैं मानूंगा कि जन वितरण भी ज्ञात है। और दो / एकाधिक छवियों को देने वाली एक वस्तु ठीक है, क्योंकि स्रोत पर एक और बिंदु नहीं होगा जो एक ही स्थान (ओं) पर छवि उत्पन्न करेगा।

— ताकुक

1 से सहमत), लेकिन अभी तक 2 के साथ नहीं)। सीएमबी की तरह एक निरंतर पृष्ठभूमि छवि पर विचार करें। यह कैसे एक समस्या नहीं होगी?

— एलेक्सी बोब्रिक

Answer 2

इसे करने की विधि को Deconvolution कहा जाता है । सिद्धांत रूप में , हाँ, यह संभव है यदि आप सटीक विरूपण फ़ंक्शन और सटीक परिणाम छवि जानते हैं - लेकिन, वास्तव में , आपके पास जो छवि है, वह सटीक नहीं है, इसलिए डीकोनवोल्यूशन का परिणाम बहुत उपयोगी नहीं हो सकता है।