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计算机辅助控制
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宇宙学

计算天体物理中心（CCA）的研究人员通过将尖端的机器学习和数据科学技术与深刻的宇宙学研究相结合，站在了推进我们对宇宙理解的前沿。在一个宇宙学正在经历变革的时代，该团队率先开发了开拓性的算法和创新的概念框架，以适应日益复杂的宇宙学数据集。CCA的研究人员利用地面和天基望远镜的集体力量，配备逐步灵敏的相机和仪器，在SDSS、Vera Rubin天文台、Euclid、SPHEREX、HIRAX和罗马太空望远镜等领域处于领先地位。

这些雄心勃勃的调查展现了一幅发现的画卷，揭示了数以百万（数十亿）计的恒星和星系。在这浩瀚的数据中，该小组对数字宇宙进行了筛选，以提取关于我们宇宙起源及其性质的基本问题的答案。特别是，我们为SimBIG（基于模拟的星系推理）合作、Simons学习宇宙合作以及领先的基于模拟的宇宙推理开创性工作感到骄傲。对于更广泛的社区，我们生成并向公众提供大量最先进的宇宙模拟（Quijote和CAMELS），这些模拟由Flatiron Institute最先进的计算设备提供支持，这些设备由Scientific computing Core运行。

子组

宇宙微波背景

宇宙微波背景（CMB）为科学家提供了前所未有的一瞥，让他们得以了解自时间诞生以来支配宇宙起源和演化的基本物理过程的性质。

CCA是探索宇宙最早时刻的中心。通过研究CMB，宇宙诞生的遗迹，CCA的研究人员深入研究了亿万年来塑造我们宇宙的基本物理过程。

CCA的研究人员从事多个CMB项目，包括普朗克、阿塔卡马宇宙望远镜和西蒙斯天文台。

特别是，CCA的研究人员领导了西蒙斯天文台的数据缩减管道，并对所有这些CMB项目进行了关键分析。

天文物理学

天体物理和宇宙学环境的极端特性——密度、温度和规模——造就了超越粒子物理学和宇宙论标准模型的新物理现象的优秀实验室。CCA的研究人员通过产生弱耦合粒子来利用恒星异常冷却等效应；确定暗物质潜在非引力相互作用的星系动力学；利用引力透镜寻找小尺度暗物质结构；以及大规模结构和宇宙微波背景测量，以了解早期宇宙的场含量。这些领域的科学进步需要在粒子现象学、宇宙学、星系动力学和形成、恒星物理和引力波以及分析计算、模拟和无数观测探测器之间的协同作用等领域进行跨学科的努力。

合作

了解宇宙

这项合作由哥伦比亚大学的Greg Bryan指导，旨在通过贝叶斯正向建模方法，利用观测来了解和确定我们宇宙的演化和初始条件。

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