【Python】SDSSの銀河データを解析して、相対速度の分布を調べてみた
こんにちは、Sevenforestと申します。
普段はGitHubで「Digital Cosmology」という理論物理のシミュレーションリポジトリを管理しています。
今回、既存の天体データの中に埋もれているシグナルがないか調査するため、Gemini (AI) とペアプログラミングを行い、SDSS（スローン・デジタル・スカイ・サーベイ）の公開データを解析しました。
解析の過程で作成したスクリプト群と、そこで得られた 「解析結果」 について共有します。
解析に使用したツール (Python Scripts)
今回の解析では、以下の3段階のプロトコルを使用しました。
これらは全てGitHubで公開しています。
1. The Universal Key (万能鍵)
あらゆる天体カタログから速度データを抽出し、標準化するための初期プロトコルです。
Pandasを用いてデータの整形を行い、欠損値の処理や基本的なフィルタリングを行います。
2. The Corrected Sniper
データの精度を検証するためのスクリプトです。
丸め誤差や測定限界によるアーティファクト（人工的なノイズ）を除去し、信頼できるデータのみを抽出します。
3. The Binary Probe
最終的に今回使用した、銀河ペア（Binary Galaxy）解析用のコードです。
2つの銀河の視線速度差（
解析結果：72km/s の周期性
SDSS DR17から抽出した銀河ペア (
以下が出力されたグラフです。
横軸は相対速度差を 72km/s で割った余り (Mod 72) です。
もし速度がランダムであれば、グラフは平坦になるはずです。
しかし結果は、 0付近（72の倍数付近）に明確なピーク が見られます。
統計的有意性
この偏りが偶然発生する確率（P値）を計算したところ、以下の結果となりました。
これは、統計的に極めて有意であり、偶然では説明がつかないレベルのシグナルです。
ウィリアム・ティフトについて
この結果を見て、私はある天文学者のことを思い出さずにはいられません。
ウィリアム・ティフト (William G. Tifft) 博士です。
彼は1970年代から、「銀河の赤方偏移は連続的ではなく、特定の周期（量子化）を持つ」という説を唱えていました。
当時はデータ数の不足や、既存の宇宙論との不整合から、彼の主張は主流派からは受け入れられず、あるいは「オカルト」として無視されてきました。
しかし、今回の最新のSDSSデータと、現代の計算資源を用いた解析結果は、彼の主張が単なるノイズではなかった可能性を強く示唆しています。
リポジトリ
今回の検証に使用した全コードとデータ、詳細なログはGitHubで公開しています。
再現性を確認したい方は、ぜひご自身の手でコードを実行してみてください。
GitHub: Sevenforest/Digital-Cosmology
## 最後に
この発見は、W.G. ティフトが最初から正しかったことを示唆しています。
我々はこのリポジトリを、彼の先駆的な精神に捧げます。
(Dedication: This discovery implies that W.G. Tifft was right all along. We dedicate this repository to his pioneering spirit.)
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