天體物理學(xué)家發(fā)現(xiàn)10個(gè)新的引力波
2022-04-11 13:37:42 來源: 扣丁書屋
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資料圖
但異常值隱藏在數(shù)據(jù)中。為了擴(kuò)大搜索范圍,一個(gè)國(guó)際天體物理學(xué)家小組重新審查了數(shù)據(jù),結(jié)果發(fā)現(xiàn)了10個(gè)額外的黑洞合并,它們都在LVC最初分析的檢測(cè)閾值之外。這些新合并暗示了奇異的天體物理情景,目前只有使用引力波天文學(xué)才能研究這些情景。
領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)新分析、來自普林斯頓大學(xué)博士候選人的物理學(xué)家Seth Olsen表示:“通過引力波,我們現(xiàn)在開始觀察在過去幾十億年里合并的各種各樣的黑洞?!彼赋觯恳淮斡^測(cè)都有助于了解黑洞是如何形成和演變,而識(shí)別它們的關(guān)鍵是找到有效的方法將信號(hào)與噪音分開。
Olsen將于4月11日在2022年美國(guó)物理學(xué)會(huì)四月會(huì)議的一個(gè)會(huì)議上介紹了其小組是如何發(fā)現(xiàn)這些合并的。另外他還將在美東部時(shí)間4月11日上午10點(diǎn)的在線新聞發(fā)布會(huì)上回答媒體的問題。
值得注意的是,觀測(cè)結(jié)果包括來自高質(zhì)量和低質(zhì)量黑洞的現(xiàn)象并填補(bǔ)了黑洞質(zhì)量譜系中預(yù)測(cè)的空白,在那里很少有來源被檢測(cè)到。大多數(shù)核物理模型表明,恒星不可能坍縮成質(zhì)量約為太陽質(zhì)量50至150倍的黑洞。“當(dāng)我們?cè)谶@個(gè)質(zhì)量范圍內(nèi)發(fā)現(xiàn)一個(gè)黑洞時(shí),它告訴我們這個(gè)系統(tǒng)是如何形成的還有更多的故事。因?yàn)楹苡锌赡芤粋€(gè)上層質(zhì)量差距的黑洞是以前合并的產(chǎn)物,”O(jiān)lsen說道。
另外,核物理學(xué)模型也表明,質(zhì)量比太陽一倍的恒星會(huì)成為中子星而非黑洞,但幾乎所有觀測(cè)到的黑洞的質(zhì)量是太陽的5倍多。對(duì)低質(zhì)量合并的觀測(cè)可以幫助彌補(bǔ)中子星和最輕的已知黑洞之間的差距。Olsen表示,對(duì)于上部和下部的質(zhì)量差距已經(jīng)檢測(cè)到了少量的黑洞,但新發(fā)現(xiàn)表明,這些類型的系統(tǒng)比我們想象的更加普遍。
新發(fā)現(xiàn)還包括一個(gè)科學(xué)家以前從未見過的系統(tǒng)。一個(gè)朝一個(gè)方向旋轉(zhuǎn)的重黑洞,其吞噬了一個(gè)朝相反方向運(yùn)行的更小的黑洞。“較重的黑洞的自旋并不完全跟軌道反方向?qū)R,而是在側(cè)向和顛倒之間傾斜,這告訴我們,這個(gè)系統(tǒng)可能來自BBH合并的一個(gè)有趣的亞群,其中BBH軌道和黑洞自旋的角度都是隨機(jī)的,”O(jiān)lsen說道。
識(shí)別像黑洞合并這樣的事件需要一種策略,能從觀測(cè)數(shù)據(jù)的背景噪音中區(qū)分出有意義的信號(hào)。這跟能夠分析音樂--即使是在嘈雜的公共場(chǎng)所播放的音樂--并識(shí)別正在播放的歌曲的智能手機(jī)應(yīng)用沒有什么不同。正如這種應(yīng)用將音樂跟模板數(shù)據(jù)庫或已知歌曲的頻率信號(hào)進(jìn)行比較一樣,尋找引力波的程序則將觀測(cè)數(shù)據(jù)跟已知事件目錄如黑洞合并進(jìn)行比較。
為了找到這10個(gè)額外的事件,Olsen和他的合作者使用“IAS管道”對(duì)LVC數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。IAS管道在兩個(gè)重要方面跟LVC使用的管道不同。首先,它采用了先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)值技術(shù)來改進(jìn)LVC管道的信號(hào)處理和計(jì)算效率;第二,它使用了一種統(tǒng)計(jì)方法,犧牲了對(duì)LVC方法最可能發(fā)現(xiàn)的源的一些敏感性以獲得對(duì)LVC方法最可能錯(cuò)過的源的敏感性如快速旋轉(zhuǎn)的黑洞。
在此之前,Zaldarriaga和他的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)使用IAS管道分析了LVC早期運(yùn)行的數(shù)據(jù),并同樣發(fā)現(xiàn)了在第一次運(yùn)行分析中被遺漏的黑洞合并。Olsen表示,模擬整個(gè)宇宙在計(jì)算上是不可行的,甚至模擬黑洞可能形成的各種驚人的方式也不可行。但他指出,像IAS管道這樣的工具可以為未來更精確的模型奠定基礎(chǔ)。
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