| Аннотация |
Общая теория относительности на сегодняшний день является наиболее успешной теорией, согласующейся с наблюдательными данными на масштабах Солнечной системы. Однако, количество текущих данных недостаточно, чтобы исключить отклонения от общей теории относительности (ОТО), например, на космологических масштабах. Кроме этого, природа существенной части компонент современной Вселенной — темной материи и темной энергии — не находит своего законченного и непротиворечивого объяснения в рамках ОТО. Это и многое другое делает исследования теорий модифицированной гравитации неизменно актуальной темой.
Одним из характерных признаков модифицированных теорий гравитации является наличие дополнительных степеней свободы как, например, в скалярно-тензорных теориях. Однако, существует специальный подкласс так называемых теорий минимально модифицированной гравитации, где скалярная степень свободы оказывается нединамической. Такие теории находят сегодня широкое применение в моделях ранней Вселенной, описывающих, например, эпоху инфляции или предшествующие ей стадии с нестандартной динамикой, которые способны решить проблему начальной сингулярности. Кроме этого, теории минимально модифицированной гравитации являются интересными кандидатами на роль темной энергии, обладая неоспоримым преимуществом: такие теории одновременно допускают ускоренное расширение Вселенной и при этом способны пройти стандартные тесты в рамках Солнечной системы без дополнительных механизмов экранирования. Наконец, теории минимально модифицированной гравитации успешно описывают существующие в ОТО гравитационные объекты, например, черные дыры и компактные звезды. В то же время указанные решения имеют характерные особенности в минимально модифицированных теориях, которые потенциально возможно сравнить с экспериментальными данными, полученными в режиме сильной гравитации, например, по данным о гравитационных волнах от слияния массивных объектов. Ожидается, что будущие экспериментальные установки проектов Миллиметрон, а также LISA или Einstein Telescope позволят получить более детальные наблюдательные данные, которые позволят проверить теоретические результаты, являющиеся отличительными для теорий минимально модифицированной гравитации.
рамках данного проекта планируется исследовать различные космологические решения, существование которых характерно для теорий минимально модифицированной гравитации. Так, в ранней Вселенной предполагается построить реалистичную модель космологического генезиса, которая решает проблему начальной сингулярности, и находится в согласии с наблюдательными данными о первичных неоднородностях во Вселенной. В рамках современной Вселенной планируется исследовать применимость нового класса скалярно-векторно-тензорных теорий с нединамическим скаляром для объяснения ускоренного расширения Вселенной сегодня. Кроме этого, предполагается построение непротиворечивой модели гипотетического гравитационного объекта — лоренцевой кротовой норы, для которой устойчивость горловины обеспечивается за счет модифицированной гравитации. Исследование таких гипотетических объектов представляет интерес не только с фундаментальной точки зрения, но и в контексте будущих экспериментальных исследований, например, в рамках проекта Миллиметрон, одной из многих задач которого является обнаружение и исследование свойств различных стандартных и экзотических компактных объектов, в том числе кротовых нор.
Ожидаемые результаты данного проекта обладают несомненной новизной и актуальностью, и будут соответствовать ведущему уровню исследований, в том числе на международном уровне. Заявленными в проекте направлениями исследований сегодня занимается существенное количество международных коллективов, что свидетельствует в пользу актуальности поставленных задач.
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
