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為什么黑洞是紅的?為什么愛因斯坦又對了?答案是黑洞背后的超算

【新智元導讀】第一張黑洞照片剛剛公布,在這張照片的背后,超級計算機處理數(shù)PB的天文數(shù)據(jù),并且模擬黑洞碰撞、星系誕生,是人類想象力的終極武器。

今天是天文愛好者的不眠夜。

史上第一張黑洞真身照片終于問世,終于讓我們明白,原來黑洞不是黑的,是“紅”的:)

請配戴眼鏡查看高清大圖

盡管黑洞的第一張真身照是一張模糊、不規(guī)則的圓環(huán),但這張照片的背后凝結(jié)了目前最先進的探測技術(shù),整個過程歷時十余年,動用了來自非洲、亞洲、歐洲、北美洲和南美洲的200多名研究人員,八個探測望遠鏡不分晝夜觀測,最終的這張圖像也有可能獲得諾貝爾獎。

這一切成就,都離不開視界望遠鏡(EHT)和背后的計算。

跨越地球直徑:八個望遠鏡堅守

通常,每臺望遠鏡都獨立運行,觀測發(fā)出微弱無線電波的天體。然而,黑洞比宇宙中的其他任何射電源都要小得多、暗得多。為了看得更清楚,天文學家需要使用非常短的波長——1.3毫米——可以穿透黑洞和地球之間的物質(zhì)云。

拍攝黑洞照片還需要放大率,或“角分辨率”,這相當于在巴黎路邊的一間咖啡館里閱讀位于紐約的手機上的文本。望遠鏡的角分辨率隨接收盤的大小而增大。然而,即使是地球上最大的射電望遠鏡也遠沒有大到足以看到黑洞。

但是,當多個距離很遠的射電望遠鏡同步并聚焦于宇宙中的一個單一光源時,它們可以通過一種稱為甚長基線干涉測量(VLBI)的技術(shù),作為一個非常大的射電拋物面天線運行,這樣它們的組合角分辨率因此可以大大提高。

對于EHT就是由8個參與的望遠鏡組合成為一個與地球一樣大的虛擬射電天線,能夠?qū)⒁粋€物體的分辨率降低到20微角秒。巧合的是,根據(jù)愛因斯坦的方程,這幾乎就是觀測黑洞所需的精度。

2017年4月5日,由位于南極、智利、墨西哥、美國夏威夷、美國亞利桑那州、西班牙的8臺亞毫米射電望遠鏡同時對黑洞展開觀測,利用甚長基線干涉測量技術(shù)(VLBI)將這8臺望遠鏡構(gòu)建成超級“虛擬”望遠鏡——視界面望遠鏡(EHT),EHT口徑13000公里,約等同于地球直徑。

望遠鏡在全球分布示意圖,紅點代表望遠鏡所在地

EHT形成之后,望遠鏡具備了“拍照”的能力,這只是黑洞照片的第一步,拍照之后的下一步是“洗”照片。

洗照片:超算處理百萬G數(shù)據(jù)

實際上,EHT早就拍完了照片,而“洗照片”的過程長達兩年。

為何“洗照片”時間如此之長?

因為這類觀測的數(shù)據(jù)處理并非只用一套現(xiàn)成的方法。多臺望遠鏡之間的鐘差、望遠鏡自身狀態(tài)隨時間的微小改變等問題都會影響觀測精度。另一方面,“拍照”對象黑洞本身也在不斷變化,科學家需要探索新方法對“相機”進行校準,建立模型,以提升合成圖像的質(zhì)量和精度。

數(shù)據(jù)處理過程中需要根據(jù)處理結(jié)果不斷調(diào)整運算方法進行改進,加之數(shù)據(jù)量巨大,因此用時很長。有報道稱,為了處理這些海量數(shù)據(jù),美國麻省理工學院等機構(gòu)的科學家開發(fā)了新算法,以加快數(shù)據(jù)分析。

在射電天文學中,由望遠鏡檢測到無線電波,其頻率將入射光以波的形式記錄,其幅度和相位以電壓形式測出。在對這次拍攝的主角——M87進行觀測時,每個望遠鏡都以電壓的形式接收數(shù)據(jù)流,用數(shù)字形式表示。

每臺望遠鏡都記錄了大約1 PB(100萬GB)的總數(shù)據(jù)。

在觀測結(jié)束后,每個觀測站點的研究人員收拾起成堆的硬盤,并快遞給美國麻省的Haystack天文臺和德國馬普射電天文學研究所。(在數(shù)據(jù)量如此巨大的情況下,用快遞空運硬盤要比電子方式傳輸數(shù)據(jù)快得多)

這兩個天文臺(所)有強大的高度專業(yè)化的超級計算機,計算機一次能夠處理兩個數(shù)據(jù)流。

由于每臺望遠鏡在EHT的虛擬無線電盤上處于不同位置,因此它呈現(xiàn)的目標物體的視圖會略有不同,這里的目標就是M87。由兩個單獨的望遠鏡接收的數(shù)據(jù)可以編碼黑洞的類似信號,但也各自包含特定于每臺望遠鏡的噪聲。

超級計算機中的相關(guān)器將來自EHT的八個望遠鏡的每對可能的數(shù)據(jù)排成一行。通過比較,在數(shù)學上消除噪音,挑出黑洞的信號。每臺望遠鏡上安裝的高精度原子鐘會為輸入數(shù)據(jù)加上時間戳,讓分析人員能夠在事后對數(shù)據(jù)流進行匹配。

隨后,Haystack天文臺和馬普射電天文學研究所的研究人員開始了“關(guān)聯(lián)”數(shù)據(jù)的艱苦過程,識別來自不同望遠鏡的一系列問題,修復這些問題并重新運行相關(guān)器,直到數(shù)據(jù)通過嚴格驗證。之后,這些數(shù)據(jù)會被發(fā)送至全球四個獨立的團隊,這些團隊的任務(wù)是使用獨立的技術(shù)由數(shù)據(jù)生成圖像。

以下是從“拍照片”到“洗照片”的流程:

愛因斯坦的勝利

1915年,愛因斯坦提出廣義相對論,給出了后世皆知的愛因斯坦場方程。

1916年,德國天文學家卡爾·史瓦西通過計算得到了愛因斯坦引力場方程的一個真空解,表明如果將大量物質(zhì)集中于空間一點,其周圍會產(chǎn)生奇異的現(xiàn)象,即在質(zhì)點周圍存在一個界面——事件視界面,一旦進入界面,即使光也無法逃脫,美國物理學家約翰·惠勒將之形象地稱為“黑洞”。

自史瓦西得到黑洞的第一個解之后,許多物理學家也開始投身到對這種“不可思議的天體”的研究中。20世紀30年代,美國的“原子彈之父”奧本海默研究發(fā)現(xiàn),恒星在一定環(huán)境下可以坍縮形成黑洞,這種觀點在近幾十年的數(shù)值計算中得到了證實。

隨著天文觀測技術(shù)的發(fā)展,對于天體的研究顯然不會僅僅停留在計算的層面。但問題是,黑洞不同于其他天體,它既然連光都能吞噬,人類又怎能在茫茫宇宙中發(fā)現(xiàn)黑洞呢?

科學家可通過測量黑洞對周圍天體的作用和影響,如吸積盤、噴流現(xiàn)象等,間接觀測或推測黑洞的存在。物質(zhì)在被吞噬時,會沿螺旋狀軌道靠近并落入中心的黑洞,從而在黑洞周圍形成圓盤狀的吸積盤。在黑洞的引力下,吸積盤內(nèi)物質(zhì)落入黑洞的速度極快,物質(zhì)之間的摩擦使它被加熱至數(shù)十億度的高溫,從而發(fā)出輻射。

黑洞“吸食”周圍的天體物質(zhì)時,部分氣體在被“吃”之前會沿著旋軸的方向噴射出高能粒子,這便是噴流。

后來,越來越多黑洞被人們觀測到,也證明了一百多年前愛因斯坦的廣義相對論。

人類第一張黑洞照片:IBM計算機模擬

相比起紅色黑洞,人們可能更適應(yīng)下面這張黑洞照片。

這張照片是美國天體物理學家Jean-Pierre Luminet 在1978年繪制的,這是展示了黑洞事件視界的第一幅圖像。

當然,這并不是一張真實的照片。有著數(shù)學背景的Luminet用一臺20世紀60 年代的IBM7040穿孔計算機,首次模擬了黑洞的樣子。

計算機返回數(shù)據(jù)后,Luminet費力地用鋼筆和墨水在負片紙上手工繪制黑洞。這張模糊的圖像 (見上圖) 顯示了如果我們離黑洞足夠近,落入黑洞的扁平物質(zhì)盤可能是什么樣子。它看起來不是平的,因為黑洞的強大引力使它周圍的光發(fā)生了彎曲。

2014年,大火的科幻電影《星際穿越》制作出了一張黑洞圖,因其對黑洞的 “科學準確” 描述而廣受好評,電影中描繪的黑洞在很大程度上就是基于 Luminet幾十年前的研究成果。

電影《星際穿越》中的黑洞 Gargantua

現(xiàn)在,IBM7040早已進入博物館,人類探索黑洞也早已邁入另一個歷史進程中。

超算,打開人類奔向宇宙的想象

2015年,引力波的發(fā)現(xiàn)讓黑洞的研究更進一步。

在今年1月出版的《物理評論快報》上,科學家發(fā)表了迄今為止最精確的黑洞合并末期計算機模型。

來自LIGO discovery的黑洞圖像

建立像黑洞碰撞這樣巨大事件的模型非常困難,因為當相互碰撞的黑洞變得非常接近時,就在兩者最終合并的前幾秒鐘,它們的引力場和速度變得極端,數(shù)學變得非常復雜,以至于無法用標準的分析方法來分析。

科研人員用加州理工學院的超算,接個新的機器學習程序或算法從模擬中學習,最終從近900個黑洞合并的模擬中創(chuàng)建模型,花費了20000小時的計算時間。

現(xiàn)在,計算力的能量已經(jīng)不僅僅是模擬黑洞。

這次“洗照片”的德國馬普射電天文學研究所,曾經(jīng)做出過更前沿的探索——預(yù)測的大規(guī)模星系結(jié)構(gòu)。他們還發(fā)現(xiàn)大型星系中的中心黑洞阻礙了恒星的形成。

星系層級的匯聚過程也獲得了新的發(fā)現(xiàn)。理論長期以來推測應(yīng)該首先形成一個小星系,然后在數(shù)十億年的過程中聚集成更大的天體,被引力聚集在一起。中間會發(fā)生許多星系碰撞,星系經(jīng)常被潮汐力破壞。然后它們的恒星最終在新形成的大型星系周圍的寬軌道上運行,從而賦予它們微弱的背景光(下圖)。

黑洞、宇宙模擬,這一切離不開計算力。

百載汲汲求索,今朝何其幸運能夠見證第一張黑洞照片問世。當然,掀起黑洞甚至更多神秘天體的“蓋頭”,今天邁出的僅僅是第一步,未來我們會一直在路上。

參考資料:

《黑洞什么樣?即將有圖有真相》

https://phys.org/news/2019-01-physicists-supercomputers-ai-accurate-black.html

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