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The DESI DR1 peculiar velocity survey: growth rate measurements from the galaxy power spectrum

यह शोध पत्र संरचना की विकास दर को मापने के लिए DESI DR1 डेटा पर लागू एक सामान्यीकृत क्रॉस-पावर स्पेक्ट्रम मॉडल प्रस्तुत करता है, जो $z_{\rm eff}=0.07$ पर $f\sigma_8=0.450$ का एक सर्वसम्मत मान प्रदान करता है जो $\Lambda$ CDM मॉडल और सामान्य सापेक्षता (General Relativity) के अनुमानों के अनुरूप है।

मूल लेखक: F. Qin, C. Blake, C. Howlett, R. J. Turner, K. Lodha, J. Bautista, Y. Lai, A. J. Amsellem, J. Aguilar, S. Ahlen, D. Bianchi, D. Brooks, S. BenZvi, A. Carr, E. Chaussidon, T. Claybaugh, A. Cuceu, A. de

प्रकाशित 2026-02-17

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CC BY 4.0

मूल लेखक: F. Qin, C. Blake, C. Howlett, R. J. Turner, K. Lodha, J. Bautista, Y. Lai, A. J. Amsellem, J. Aguilar, S. Ahlen, D. Bianchi, D. Brooks, S. BenZvi, A. Carr, E. Chaussidon, T. Claybaugh, A. Cuceu, A. de la Macorra, K. Douglass, P. Doel, S. Ferraro, A. Font-Ribera, J. E. Forero-Romero, E. Gaztañaga, S. Gontcho A Gontcho, G. Gutierrez, J. Guy, H. K. Herrera-Alcantar, K. Honscheid, D. Huterer, M. Ishak, R. Joyce, A. G. Kim, D. Kirkby, T. Kisner, A. Kremin, O. Lahav, C. Lamman, M. Landriau, L. Le Guillou, M. E. Levi, M. Manera, A. Meisner, R. Miquel, J. Moustakas, A. Muñoz-Gutiérrez, S. Nadathur, N. Palanque-Delabrouille, W. J. Percival, C. Poppett, F. Prada, I. Perez-Rafols, C. Ross, G. Rossi, E. Sanchez, D. Schlegel, K. Said, M. Schubnell, H. Seo, J. Silber, D. Sprayberry, G. Tarle, B. A. Weaver, P. Zarrouk, R. Zhou, H. Zou

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि ब्रह्मांड एक विशाल, अदृश्य महासागर है। इस महासागर में आकाशगंगाएँ केवल बिना किसी दिशा के नहीं तैर रही हैं; वे तैर रही हैं। अधिकांश समय, वे फैलते हुए ब्रह्मांड की धारा के साथ बह रही होती हैं (जैसे नदी में बहता हुआ एक पत्ता)। लेकिन कभी-कभी, उन्हें डार्क मैटर से बने पास के "भंवरों" के गुरुत्वाकर्षण द्वारा रास्ते से खींच लिया जाता है। इन अतिरिक्त गतियों को पिकुलर वेलोसिटी (peculiar velocities) कहा जाता है।

यह शोध पत्र एक टीम के ब्रह्मांडीय जासूसों की तरह है जो यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि ये भंवर कितनी तेजी से बढ़ रहे हैं और पास की आकाशगंगाओं को खींचने वाला गुरुत्वाकर्षण कितना शक्तिशाली है। वे ब्रह्मांड की संरचना की "वृद्धि दर" (growth rate) को मापने के लिए एक नई, उच्च-तकनीकी विधि का उपयोग करते हैं।

यहाँ उनके काम का सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करके विवरण दिया गया है:

1. डेटा के दो प्रकार: मानचित्र और हवा

रहस्य को सुलझाने के लिए, टीम ने DESI (डार्क एनर्जी स्पेक्ट्रोस्कोपिक इंस्ट्रूमेंट) टेलीस्कोप से दो अलग-अलग डेटासेट का उपयोग किया, जो लाखों आकाशगंगाओं की तस्वीरें लेने वाला एक विशाल कैमरे की तरह है।

"मानचित्र" (घनत्व क्षेत्र/Density Field): इसे आप इस बात की फोटो मान सकते हैं कि सभी आकाशगंगाएँ कहाँ खड़ी हैं। यह हमें भीड़ के स्थान के बारे में बताता है। यह "ब्राइट गैलेक्सी सर्वे" (BGS) से आया था।
"हवा" (संवेग क्षेत्र/Momentum Field): यह अधिक जटिल है। यह मापता है कि आकाशगंगाएँ ब्रह्मांड के विस्तार के कारण नहीं, बल्कि गुरुत्वाकर्षण के कारण कितनी तेजी से हमारी ओर या हमसे दूर जा रही हैं। यह समुद्र में अलग-अलग बिंदुओं पर हवा की गति मापने जैसा है। यह "पिकुलर वेलोसिटी सर्वे" (DESI-PV) से आया था।

नवाचार (Innovation): अतीत में, वैज्ञानिक आमतौर पर मानचित्र और हवा दोनों को आकाशगंगाओं के एक ही समूह से प्राप्त करने का प्रयास करते थे। यह शोध पत्र विशेष है क्योंकि उन्होंने मानचित्र और हवा दोनों प्राप्त करने के लिए आकाशगंगाओं के दो अलग-अलग समूहों को मिलाया है, जिससे एक स्पष्ट तस्वीर मिल सके। यह एक तूफान को समझने जैसा है जहाँ आप एक सैटेलाइट से बादलों का मानचित्र देखते हैं और दूसरे सैटेलाइट से हवा की गति का डेटा लेते हैं, और फिर उन्हें पूरी तरह से एक साथ जोड़ देते हैं।

2. चुनौती: "खिड़की" का प्रभाव

कल्पना कीजिए कि आप एक दीवार में एक छोटी, अजीब आकार की खिड़की के माध्यम से एक ऑर्केस्ट्रा की आवाज़ को मापने की कोशिश कर रहे हैं। खिड़की का आकार ध्वनि को विकृत करता है, जिससे कुछ स्वर तेज़ और कुछ धीमे हो जाते हैं।

खगोल विज्ञान में, "खिड़की" आकाश का वह क्षेत्र है जिसे टेलीस्कोप देख सकता है। यह एक पूर्ण वर्ग नहीं है; यह छेदों वाला एक अजीब आकार है। जब वैज्ञानिक "पावर स्पेक्ट्रम" (विभिन्न आकारों पर कितनी संरचना मौजूद है, इसका एक तकनीकी तरीका) को मापते हैं, तो यह खिड़की परिणामों को विकृत कर देती है।

लेखकों ने एक जटिल गणितीय "शोर-निरोधी हेडफ़ोन" (जिसे विंडो फंक्शन कॉन्वोल्यूशन कहा जाता है) बनाया ताकि टेलीस्कोप के दृश्य द्वारा उत्पन्न विरूपण को हटाया जा सके, जिससे वे ब्रह्मांड के वास्तविक "संगीत" को सुन सकें।

3. विधि: लय को सुनना

केवल आकाशगंगाओं को देखने के बजाय, टीम ने पावर स्पेक्ट्रम का विश्लेषण किया।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आकाशगंगाएँ एक फर्श पर नृत्य कर रही हैं। "पावर स्पेक्ट्रम" उनके नृत्य की लय का विश्लेषण करने जैसा है। क्या वे छोटे, घने समूहों में नाच रहे हैं (छोटे पैमाने)? या वे कमरे में बड़ी, लहरदार तरंगों की तरह चल रहे हैं (बड़े पैमाने)?
वृद्धि दर ( $f\sigma_8$ ): यह वह विशिष्ट संख्या है जिसे वे खोजना चाहते थे। यह हमें बताता है कि समय के साथ "नर्तक" कितनी तेजी से आपस में जुड़ रहे हैं। यदि गुरुत्वाकर्षण मजबूत है, तो वे तेजी से जुड़ते हैं। यदि गुरुत्वाकर्षण कमजोर है (या डार्क एनर्जी उन्हें दूर धकेल रही है), तो वे धीरे-धीरे जुड़ते हैं।

4. बाधा: "चरचराती पहिया" (The Squeezik Wheel)

टीम को एक विशिष्ट प्रकार की आकाशगंगा ( "फंडामेंटल प्लेन" या FP आकाशगंगाएं) के साथ एक समस्या का सामना करना पड़ा।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप राजमार्ग पर कारों की गति मापने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन लाल कारों के स्पीडोमीटर थोड़े खराब हैं और हमेशा बहुत अधिक गति दिखाते हैं। यदि आप उन लाल कारों को शामिल करते हैं, तो आपका औसत गति गणना गलत हो जाएगी।
समाधान: उन्होंने पाया कि FP आकाशगंगाओं में, विशेष रूप से कुछ निश्चित दूरियों पर, उनकी गति माप में एक व्यवस्थित त्रुटि (systematic error) थी। सटीक उत्तर प्राप्त करने के लिए, उन्हें "टूटे हुए स्पीडोमीटर" को अनदेखा करना पड़ा और केवल निकटवर्ती आकाशगंगाओं के विश्वसनीय डेटा का उपयोग करना पड़ा। इसने उनकी अंतिम गणना को थोड़ा रूढ़िवादी (conservative) बनाया लेकिन बहुत अधिक विश्वसनीय बना दिया।

5. परिणाम: क्या आइंस्टीन अभी भी जीतते हैं?

संख्याओं की गणना करने के बाद, उन्हें मिला:

वृद्धि दर (Growth Rate): उन्होंने मापा कि संरचनाएं कितनी तेजी से बढ़ रही हैं और पाया कि यह 0.440 है (एक छोटी त्रुटि सीमा के साथ)।
निर्णय: यह संख्या सामान्य सापेक्षता (आइंस्टीन का गुरुत्वाकर्षण सिद्धांत) और ब्रह्मांड के मानक मॉडल (Lambda-CDM) के अनुमानों से लगभग पूरी तरह मेल खाती है।

इसका क्या अर्थ है?
इसका अर्थ यह है कि, अब तक, गुरुत्वाकर्षण और ब्रह्मांड कैसे बढ़ता है, इसकी हमारी समझ सही है। डार्क मैटर के "भंवर" आकाशगंगाओं को ठीक उसी तरह से एक साथ खींच रहे हैं जैसा कि आइंस्टीन ने भविष्यवाणी की थी।

6. बड़ी तस्वीर

लेखकों ने अपने परिणामों को अन्य अध्ययनों (उसी डेटा पर विभिन्न गणितीय विधियों का उपयोग करके) के साथ मिलाकर एक "आम सहमति" (consensus) मान प्राप्त किया। यह संयुक्त परिणाम और भी सटीक है।

संक्षेप में:
यह शोध पत्र डेटा इंजीनियरिंग और गणितीय मॉडलिंग की एक विजय है। टीम ने दो अलग-अलग गैलेक्सी सर्वेक्षणों को मिलाकर ब्रह्मांड की "धड़कन" को मापने के लिए एक नया उपकरण सफलतापूर्वक बनाया है। उन्होंने अपने टेलीस्कोप के विरूपण और अपने डेटा की त्रुटियों को ठीक किया, जिससे पुष्टि हुई कि ब्रह्मांड बिल्कुल वैसे ही बढ़ रहा है जैसा कि हमारे वर्तमान सर्वोत्तम सिद्धांत कहते हैं। उन्होंने अपना "कोड" (गणितीय उपकरण जिनका उन्होंने उपयोग किया) भी सार्वजनिक कर दिया है, ताकि अन्य वैज्ञानिक भविष्य में बड़े ब्रह्मांडीय रहस्यों को सुलझाने के लिए इसका उपयोग कर सकें।

यहाँ शोध पत्र "The DESI DR1 peculiar velocity survey: growth rate measurements from the galaxy power spectrum" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

ब्रह्मांड में बड़े पैमाने की संरचनाओं (large-scale structures) का विकास महत्वपूर्ण ब्रह्मांडीय जानकारी को समाहित करता है, विशेष रूप से डार्क एनर्जी की प्रकृति और जनरल रिलेटिविटी (GR) की वैधता के संबंध में। इन सिद्धांतों के परीक्षण के लिए एक प्राथमिक अवलोकन योग्य (observable) संरचना की विकास दर (growth rate) है, जिसे $f\sigma_8$ के रूप में पैरामीटराइज़ किया जाता है।

जबकि पिछले अध्ययनों में गैलेक्सी घनत्व के ऑटो-पावर स्पेक्ट्रम या घनत्व और वेग क्षेत्रों के क्रॉस-कोरिलेशन का उपयोग किया गया है, एक महत्वपूर्ण चुनौती तब आती है जब घनत्व क्षेत्र (density field) और मोमेंटम (वेग) क्षेत्र (momentum field) दो विभिन्न गैलेक्सी सर्वे कैटलॉग से प्राप्त होते हैं। इन कैटलॉगों में अक्सर अलग-अलग सर्वे ज्योमेट्री, चयन कार्य (selection functions) और नमूना विशेषताएँ होती हैं। इसके अलावा, पक्यूलियर वेलोसिटी (peculiar velocity) मापन (विशेष रूप से फंडामेंटल प्लेन डेटा में) में व्यवस्थित पूर्वाग्रह (systematic biases) छोटे पैमानों पर पावर स्पेक्ट्रम अनुमानों को विकृत कर सकते हैं, जिससे सटीक ब्रह्मांडीय मापदंडों को निकालना जटिल हो जाता है।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

डेटा स्रोत (Data Sources)

यह अध्ययन DESI डेटा रिलीज़ 1 (DR1) का उपयोग करता है:

घनत्व क्षेत्र (Density Field): ब्राइट गैलेक्सी सर्वे (BGS) से प्राप्त, जिसमें ~415,000 गैलेक्सियाँ शामिल हैं ( $0.01 < z < 0.1$ )।
मोमेंटम क्षेत्र (Momentum Field): पक्यूलियर वेलोसिटी सर्वे (DESI-PV) से प्राप्त, जो निम्नलिखित का संयोजन है:
- टली-फिशर (TF) नमूना: ~6,800 लेट-टाइप गैलेक्सियाँ।
- फंडामेंटल प्लेन (FP) नमूना: ~73,800 अर्ली-टाइप गैलेक्सियाँ।
मॉक्स (Mocks): AbacusSummit सिमुलेशन से उत्पन्न 675 मॉक कैटलॉग, जिन्हें BGS और DESI-PV दोनों के चयन कार्यों और ज्योमेट्री की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सैद्धांतिक ढांचा और एस्टिमेटर्स (Theoretical Framework & Estimators)

सामान्यीकृत क्रॉस-पावर स्पेक्ट्रम (Generalized Cross-Power Spectrum): लेखक क्रॉस-पावर स्पेक्ट्रम मॉडल को उन मामलों को समायोजित करने के लिए सामान्यीकृत करते हैं जहाँ घनत्व और मोमेंटम क्षेत्र अलग-अलग सर्वेक्षणों से आते हैं। इसमें नए लूप टर्म्स ( $P_{mn}$ ) को व्युत्पन्न करना शामिल है जो प्रत्येक क्षेत्र के लिए अलग-अलग बायस पैरामीटर्स ( $b^\delta, b^p$ ) और विंडो फंक्शन्स को ध्यान में रखते हुए वन-लूप पर्टरबेशन थ्योरी मॉडल्स की गणना करते हैं।
क्षेत्र परिभाषाएँ (Field Definitions):
- घनत्व कंट्रास्ट: $\delta(\mathbf{r}) = (\rho - \bar{\rho})/\bar{\rho}$ ।
- मोमेंटम क्षेत्र: $p(\mathbf{r}) = [1+\delta(\mathbf{r})]v(\mathbf{r})$ ।
मल्टीपोल एस्टिमेटर्स (Multipole Estimators): रेडशिफ्ट-स्पेस पावर स्पेक्ट्रम को लेजेंड्रे मल्टीपोल में विभाजित किया गया है। अध्ययन इन पर केंद्रित है:
- ऑटो-डेंसिटी: मोनोपोल ( $P^\delta_0$ ) और क्वाड्रुपोल ( $P^\delta_2$ )।
- ऑटो-मोमेंटम: मोनोपोल ( $P^p_0$ )।
- क्रॉस-पावर: डिपोल ( $P^{\delta p}_1$ )।
विंडो फंक्शन कॉन्वोल्यूशन (Window Function Convolution): सर्वे ज्योमेट्री और मास्क प्रभावों को ध्यान में रखने के लिए, सैद्धांतिक मॉडलों को रैंडम कैटलॉग से प्राप्त विंडो फंक्शन मैट्रिक्स के साथ कॉन्वोल्यूट किया जाता है। सटीकता सुनिश्चित करने के लिए लेखक कॉन्वोल्यूशन में $\ell_{max}=4$ तक के मल्टीपोल शामिल करते हैं, भले ही केवल निचले क्रमों को फिट किया जा रहा हो।
फिटिंग रणनीति (Fitting Strategy):
- सीमित संख्या में मॉक्स से प्राप्त कोवेरिएंस मैट्रिक्स में अनिश्चितता (हार्टलैप प्रभाव) को संभालने के लिए एक संशोधित $t$ -डिस्ट्रीब्यूशन (Sellentin & Heavens 2016) पर आधारित लाइकलीहुड फंक्शन का उपयोग किया जाता है।
- पैरामीटर्स: फिट 5 प्रमुख मापदंडों को नियंत्रित करता है: $f\sigma_8$ , लीनियर बायस $b_1\sigma_8$ , सेकंड-ऑर्डर बायस $b_2\sigma_8$ , और वेलोसिटी डिस्पर्सन्स $\sigma_{vT}$ और $\sigma_{vS}$ ।
- स्केल कट्स (Scale Cuts): मोमेंटम पावर स्पेक्ट्रम में व्यवस्थित पूर्वाग्रहों से बचने के लिए एक रूढ़िवादी कटऑफ $k^p_{max} = 0.1 \, h \, \text{Mpc}^{-1}$ लागू किया गया है, जबकि घनत्व और क्रॉस-स्पेक्ट्रा के लिए $k_{max} = 0.3 \, h \, \text{Mpc}^{-1}$ का उपयोग किया गया है।

मुख्य योगदान (Key Contributions)

सामान्यीकृत औपचारिकता (Generalized Formalism): यह शोध पत्र क्रॉस-पावर स्पेक्ट्रम पद्धति को विषम सर्वेक्षण कैटलॉग (heterogeneous survey catalogs) को संभालने के लिए विस्तारित करता है (अलग-अलग घनत्व और मोमेंटम ट्रेसर), जो DESI जैसे आधुनिक सर्वेक्षणों के लिए एक आवश्यक कदम है जहाँ विभिन्न गैलेक्सी आबादी का उपयोग विभिन्न क्षेत्र पुनर्निर्माण के लिए किया जाता है।
लूप टर्म्स का सुधार (Correction of Loop Terms): लेखक पिछले साहित्य (Okumura et al. 2014; Qin et al. 2025) में पाए गए क्रॉस-पावर स्पेक्ट्रम लूप टर्म्स के व्युत्पत्ति में मामूली अशुद्धियों की पहचान करते हैं और उन्हें ठीक करते हैं, जिससे $P_{mn}$ के लिए सुधारा गया विश्लेषणात्मक व्यंजक प्राप्त होता है।
व्यवस्थित पूर्वाग्रह की पहचान (Systematic Bias Identification): अध्ययन फंडामेंटल प्लेन (FP) पक्यूलियर वेलोसिटी डेटा में एक व्यवस्थित पूर्वाग्रह की कठोरता से पहचान करता है, जहाँ मापे गए मोमेंटम पावर स्पेक्ट्रा $k > 0.1 \, h \, \text{Mpc}^{-1}$ पर कृत्रिम रूप से बढ़े हुए होते हैं। यह बड़े पैमाने के मोमेंटम विश्लेषण को प्रतिबंधित करने की एक मजबूत रणनीति की ओर ले जाता है।
कोड रिलीज़ (Code Release): लेखक पावर स्पेक्ट्रम एस्टिमेटर्स, सैद्धांतिक मॉडलों और विंडो फंक्शन कॉन्वोल्यूशन के लिए सार्वजनिक पायथन कोड जारी करते हैं, जिससे पुनरुत्पादकता (reproducibility) और भविष्य के अनुसंधान को सुविधा मिलती है।

3. परिणाम (Results)

मॉक्स के साथ सत्यापन (Validation with Mocks)

कार्यप्रणाली का परीक्षण 675 मॉक सेट पर किया गया।
फिटिंग फ्रेमवर्क ने प्रभावी रेडशिफ्ट $z_{eff}=0.2$ पर उच्च सटीकता के साथ फिडुशियल ग्रोथ रेट ( $f\sigma_8 = 0.466$ ) को सफलतापूर्वक रिकवर किया: $f\sigma_8 = 0.468^{+0.061}_{-0.043}$ ।
मॉडल्स ने घनत्व/क्रॉस-स्पेक्ट्रा के लिए $k_{max} = 0.3 \, h \, \text{Mpc}^{-1}$ के नॉन-लीनियर स्केल्स तक मजबूती प्रदर्शित की।

DESI DR1 माप (DESI DR1 Measurements)

ग्रोथ रेट (Growth Rate): प्रभावी रेडशिफ्ट $z_{eff} = 0.07$ पर, संयुक्त फिट निम्नलिखित परिणाम देता है:
$f\sigma_8 = 0.440^{+0.080}_{-0.096}$
आम सहमति मान (Consensus Value): इस पेपर (पावर स्पेक्ट्रम), टर्नर एट अल. (2025) (कोरिलेशन फंक्शन्स), और लाई एट अल. (2025) (मैक्सिमम लाइकलीहुड) के परिणामों को संश्लेषित करके, एक आम सहमति मान प्राप्त किया गया है:
$f\sigma_8(z_{eff}=0.07) = 0.450 \pm 0.055$
ब्रह्मांडीय मापदंड (Cosmological Parameters): शेपफिट (ShapeFit) और BAO डेटा के साथ इस आम सहमति $f\sigma_8$ $f σ_{8}$ का उपयोग करते हुए, लेखक इन्हें बाधित (constrain) करते हैं:
- ग्रोथ इंडेक्स: $\gamma = 0.580^{+0.110}_{-0.110}$
- मैटर डेंसिटी: $\Omega_m = 0.301 \pm 0.011$
- फ्लक्चुएशन एम्प्लीट्यूड: $\sigma_8 = 0.834^{+0.032}_{-0.032}$

4. महत्व (Significance)

मानक मॉडल के साथ निरंतरता (Consistency with Standard Model): मापा गया ग्रोथ रेट और ग्रोथ इंडेक्स $\Lambda$ CDM मॉडल और जनरल रिलेटिविटी (जो $\gamma \approx 0.55$ की भविष्यवाणी करता है) के अनुमानों के अनुरूप है।
परिशुद्धता में सुधार (Precision Improvement): पक्यूलियर वेलोसिटी (PV) डेटा को शामिल करने से ब्रह्मांडीय मापदंडों पर प्रतिबंध काफी कड़ा हो जाता है। केवल ShapeFit+BAO की तुलना में, PV डेटा को जोड़ने से $\gamma$ , $\Omega_m$ , और $\sigma_8$ पर त्रुटियों में क्रमशः लगभग 32%, 33%, और 20% की कमी आई।
तनाव विश्लेषण (Tension Analysis): जबकि व्यक्तिगत माप GR के साथ संरेखित हैं, सभी उपलब्ध $f\sigma_8$ डेटा बिंदुओं के संयुक्त विश्लेषण से उच्च ग्रोथ इंडेक्स ( $\gamma \approx 0.63$ ) के प्रति मामूली झुकाव का संकेत मिलता है, जो संभावित रूप से कमजोर गुरुत्वाकर्षण की ओर इशारा करता है, हालांकि वर्तमान कोवेरिएंस को देखते हुए यह GR को खारिज करने के लिए सांख्यिकीय रूप से पर्याप्त महत्वपूर्ण नहीं है।
भविष्य की दृष्टि (Future Outlook): यह कार्य DESI डेटा रिलीज़ 2 (DR2) के विश्लेषण के लिए ढांचा स्थापित करता है, जो अधिक समरूप (homogeneous) और व्यापक पक्यूलियर वेलोसिटी सैंपल प्रदान करेगा, जिससे संभावित रूप से छोटे पैमाने ( $k > 0.1 \, h \, \text{Mpc}^{-1}$ ) पर माप और मॉडिफाइड ग्रेविटी पर कड़े प्रतिबंध संभव होंगे।