Evrenin gözlemlenen hızlanan genişlemesini açıklamak için standart kozmoloji modelinin alternatiflerini arayan bilim insanları, önemli bir adım daha attı. Araştırmacılar, Karanlık Enerjinin Etkili Alan Teorisi (EFTofDE) kapsamında çalışan iki yeni N-cisim simülasyon kodu geliştirdi.
PySCo-EFT ve ECOSMOG-EFT olarak adlandırılan bu kodlar, modifiye edilmiş yerçekimi teorilerini sınırlı sayıda parametre ile tanımlamaya olanak sağlıyor. PySCo-EFT Python tabanlı bir parçacık ağı kodu olarak tasarlanırken, ECOSMOG-EFT ise RAMSES tabanlı ve adaptif ağ iyileştirmeli bir yapıya sahip.
Bu simülasyon araçları, özellikle yaklaşan büyük ölçekli yapı araştırmalarından gelecek kümelenme ve zayıf merceklenme verilerini analiz etmek için kritik öneme sahip. Kodlar, yerçekimi dalgalarının ışık hızında yayıldığı Horndeski modellerini dikkate alarak, doğrusal olmayan ölçeklerde madde dağılımının daha kesin tahminlerini yapabiliyor.
Geliştirilen yöntem, yinelemeli çözücüler ve çok ağlı şemalar kullanarak ek skalar alan denklemlerini çözüyor. Bu yaklaşım, evrenin gizemli hızlanmasının arkasındaki fiziksel mekanizmaları daha iyi anlamamızı sağlayacak ve karanlık enerji teorilerinin doğruluğunu test etmemize yardımcı olacak.