銀河系最古の星の大規模サンプルからの宇宙年齢

宇宙年齢を、LAMOST DR7からの高分解能分光データとGaia eDR3の視差データを持つ247,103個の銀河系星のXiang & Rixサンプルを用いて推定しました。 星の年齢は、最大20ギガ年までのYYアイソクロンを用いて推定しました。 異常に高く精密な年齢を持つ星を除去するため、古い星は金属量が少なくアルファ元素が豊富であると要求しました。 また、YY年齢とGaiaデータのみで得られたFLAMEによる年齢との一貫性も要求しました。 5キロパーセク以内の155,600個の星からなる最終サンプルは、厳密さを増していくいくつかの手法を用いて、一貫した宇宙年齢推定値を提供します。 我々の主な結果は、潜在的な年齢分布のMCMC再構築を使用していますが、反復再構築も非常に類似しています。 我々のMCMC再構築とその不確実性への革新的なアプローチを適用した結果、最も古い星の年齢はA_star = 13.73+0.18-0.15ギガ年であることがわかりました。 品質カットを変更しても、金属量上限を低くするか高くするかによって、これを最大でA_star = 13.31+0.21-0.18ギガ年まで減らすか、14.02+0.18-0.15ギガ年まで上げるかのいずれかです。 我々が推定したA_starは、最初の長寿命星が宇宙年齢0.2ギガ年の時に形成されたと仮定すると、CMBで較正されたΛCDMで期待される13.6ギガ年と一致します。 この一致は、一般的に低赤方偏移プローブに合わせるために宇宙年齢を12.9±0.2ギガ年と示唆する、再結合以前の新しい物理学のみによるハッブルテンションの解決策に疑問を投げかけます。 我々のサンプルの最も古い星の金属量の低さや独立したアストロセイスミック制約を考慮すると、恒星モデリングの不確実性がそのような低い年齢を我々の結果と一致させることは困難です。 コメント: 23ページ、22図、1表。 Subjects: Cosmology and Nongalactic Astrophysics (astro-ph.CO); Astrophysics of Galaxies (astro-ph.GA); Solar and Stellar Astrophysics (astro-ph.SR) Cite as: arXiv:2607.00764 [astro-ph.CO] (or arXiv:2607.00764v1 [astro-ph.CO] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.00764 Focus to learn more arXiv-issued DOI via DataCite Submission history From: Indranil Banik [view email] [v1] Wed, 1 Jul 2026 10:48:01 UTC (4,953 KB) Full-text links: Access Paper: View a PDF of the paper titled The age of the Universe from a large sample of the oldest Galactic stars, by Indranil Banik and 3 other authorsView PDFHTML (experimental)TeX Source view license Current browse context: astro-ph.CO < prev | next > new | recent | 2026-07 Change to browse by: astro-ph astro-ph.GA astro-ph.SR References & Citations INSPIRE HEP NASA ADSGoogle Scholar Semantic Scholar export BibTeX citation Loading... BibTeX formatted citation × loading... Data provided by: Bookmark Bibliographic Tools Bibliographic and Citation Tools Bibliographic Explorer Toggle Bibliographic Explorer (What is the Explorer?) Connected Papers Toggle Connected Papers (What is Connected Papers?) Litmaps Toggle Litmaps (What is Litmaps?) scite.ai Toggle scite Smart Citations (What are Smart Citations?) Code, Data, Media Code, Data and Media Associated with this Article alphaXiv Toggle alphaXiv (What is alphaXiv?) Links to Code Toggle CatalyzeX Code Finder for Papers (What is CatalyzeX?) DagsHub Toggle DagsHub (What is DagsHub?) GotitPub Toggle Gotit.pub (What is GotitPub?) Huggingface Toggle Hugging Face (What is Huggingface?) ScienceCast Toggle ScienceCast (What is ScienceCast?) Demos Demos Replicate Toggle Replicate (What is Replicate?) Spaces Toggle Hugging Face Spaces (What is Spaces?) Spaces Toggle TXYZ.AI (What is TXYZ.AI?) Related Papers Recommenders and Search Tools Link to Influence Flower Influence Flower (What are Influence Flowers?) Core recommender toggle CORE Recommender (What is CORE?) IArxiv recommender toggle IArxiv Recommender (What is IArxiv?) Author Venue Institution Topic About arXivLabs arXivLabs: experimental projects with community collaborators arXivLabs is a framework that allows collaborators to develop and share new arXiv features directly on our website. Both individuals and organizations that work with arXivLabs have embraced and accepted our values of openness, community, excellence, and user data privacy. arXiv is committed to these values and only works with partners that adhere to them. Have an idea for a project that will add value for arXiv's community? Learn more about arXivLabs. Which authors of this paper are endorsers? | Disable MathJax (What is MathJax?)