Восстанавливает распределения масс и увеличенные источники с высоким красным смещением посредством линзирования.Моделирование гравитационного линзирования — это процесс восстановления распределения массы переднего плана (например, галактик или скоплений галактик) и свойств фоновых источников (например, далеких галактик) по искаженным, увеличенным изображениям, создаваемым гравитационным линзированием. Когда свет от далекого источника проходит вблизи массивного объекта, его путь искривляется, создавая множественные изображения, дуги или кольца Эйнштейна. Моделирование этих эффектов позволяет астрономам картировать темную материю, измерять расширение Вселенной и изучать галактики, которые в противном случае были бы слишком тусклыми для обнаружения.
Теоретическая основа была разработана в начале XX века, когда общая теория относительности Эйнштейна предсказала отклонение света. Первая сильная гравитационная линза была открыта в 1979 году (квазар-близнец). Современные методы моделирования развились в 1990-х годах с развитием вычислительной техники.
Моделирование использует уравнение линзы, которое связывает наблюдаемые положения изображений с положением источника и гравитационным потенциалом линзы. Сопоставляя наблюдаемые изображения с предсказанными, астрономы итеративно подгоняют модель распределения массы (часто параметризованную как гало темной материи с эллиптической симметрией) и профиль поверхностной яркости источника. Передовые методы включают пиксельную реконструкцию источника и машинное обучение для ускорения подгонки.
Моделирование гравитационного линзирования используется для картирования темной материи в скоплениях галактик, измерения постоянной Хаббла по временным задержкам в линзированных квазарах и обнаружения галактик с высоким красным смещением, которые увеличены для детального изучения.
Первая обнаруженная гравитационная линза, квазар-близнец, первоначально считалась двумя отдельными квазарами, пока их идентичные спектры не показали, что это два изображения одного и того же объекта.

















