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通过黑洞合并产生的引力波,探索宇宙的演化

来源:网络 编辑:小彩 更新:2026-07-30

“光谱警报”方法表明,研究大质量和致密宇宙物体之间的合并有助于人们理解宇宙是如何演化的。

黑洞合并引力波发射的例子。

(图片来源: ESA)

研究人员可能已经找到了一种利用黑洞碰撞来测量宇宙膨胀速率并解开有关暗能量的一些谜团的方法。

暗能量是一种神秘的力量,推动着宇宙的加速膨胀。

黑洞的剧烈合并会产生一种“时空涟漪”,这种涟漪被称为引力波。

而上述新技术测量了这些信号在宇宙膨胀的过程中所发生的变化。

自上世纪90年代末以来,天文学家们就认识到宇宙正在加速膨胀,他们将这种膨胀速度定义为哈勃常数。

但是,当他们根据对宇宙的观测和现有的理论计算哈勃常数时,得到的值差异极大。

因此,科学家们希望利用紧密的双星黑洞并和时发生的碰撞作为“光谱警报”来提供一种哈勃常数的测量方法。

解决测量哈勃常数这个紧迫的宇宙学问题,可以更详细地揭示宇宙是如何进化的,以及它在早期的样子。

更好地理解宇宙的演化可以帮助宇宙学家解决一些关于暗能量的关键谜题。

暗能量约占宇宙物质和能量含量的68%,科学家们想要了解这种神秘的力量何时开始支配物质,以及这种转换为什么会发生。

光谱警报法的核心是引力波,一种时间和空间结构中的涟漪,它由强大的宇宙事件发射,比如中子星和黑洞等巨大致密物体的碰撞和合并就可以发射引力波。

地球上,像激光干涉引力波天文台(LIGO)、意大利的Virgo观测台和日本的KAGRA引力波探测器这样极其敏感的激光干涉仪可以测量这些微弱的引力波信号。

自2015年9月首次探测到引力波以来,LIGO及其合作仪器已经从大约100次遥远的合并事件中收集到数据。

它的每一次探测都为科学家们提供了一些合并涉及的黑洞大小的线索。

例如,第一次引力波探测源于两个黑洞的合并,每个黑洞的质量约为太阳质量的30倍。

新的光谱警报方法表明,引力波信号还可以携带其他信息。

也就是说,随着这些时空涟漪在巨大距离和长时间尺度上穿越到地球,它们的信号特性会因宇宙的膨胀而发生变化。

"例如,如果你把一个黑洞放在宇宙的早期,信号就会发生变化,它看起来会比实际更像一个更大的黑洞,"研究合作者、芝加哥大学天体物理学家丹尼尔·霍尔兹在一份报告中说道。

为了解开引力波数据中存在的宇宙膨胀率的信息,科学家需要知道信号自发射以来在太空中如何变化。

霍尔兹和他的同事认为,新发现的距离较近的黑洞可以作为评估变化的工具。

“因此,我们测量了附近黑洞的质量并了解了它们的特征,然后我们再观察更远处的黑洞,看看它们似乎发生了多大的变化,”合著者、芝加哥大学的天体物理学家何塞·玛丽亚·埃斯基亚加在报告中说道。

“这就给你一个宇宙膨胀的度量。

”

因为引力波和光一样,从源头传播到地球需要一定的时间,而探测这些来自更遥远的黑洞的合并的波让科学家们可以回顾时间。

该研究作者表示,随着LIGO和其他探测器变得更加强大,它们能够收集到更遥远的事件的引力波信号,研究人员或许有一天能够观察到发生在100亿年前的合并,即大爆炸之后约38亿年的时间——这也是研究人员认为暗能量开始主导其他物质和能量形式的时期。

"大约在那个时候,我们的宇宙从暗物质主导,转变为暗能量主导,我们对研究这个关键的转变非常感兴趣,"埃斯基亚加说。

埃斯基亚加和霍尔兹表示,测量哈勃常数的光谱警报法可能比其他技术如测量远处超新星光频率的变化更具优势。

(那些方法依赖于恒星和星系物理学,涉及复杂的物理学和天体物理学知识。

)

然而,这项新技术只依赖于爱因斯坦建立的引力模型——广义相对论,并需要使用较近的黑洞作为校准工具。

随着从碰撞的黑洞中收集到更多的引力波数据,这种校准将会得到改善。

霍尔兹总结道:“我们最好能够获得数千个这样的信号,这在几年内就可能实现,未来十年或二十年将会变得更多。

到那时,这将是了解宇宙的一种极其强大的方法。

”

BY:Robert Lea

FY: MeV

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量子信息+熵,能解释宇宙的演化吗

热力学第二定律,也许是物理里最根本的几条原理之一。

它说,一个系统的熵只会随时间增加,不会减少。

这也是唯一一条能指明"时间箭头"朝哪走的物理定律。

熵,说白了就是无序的程度:熵越低,结构越有序;熵越高,越散乱。

糖从浓处向淡处扩散、气体膨胀、咖啡放凉,背后都是熵在增加。

人们相信,宇宙的演化也遵循这条定律。

宇宙早年处于低熵状态,一路演化到高熵。

可就在这个过程中,宇宙造出了一些极其复杂的结构——星系就是代表。

星系的熵很低,却是在一个高熵的环境里形成的。

这看起来像是在违反第二定律。

这个存在已久的矛盾,正是物理学家金妮斯特拉·比安科尼想解决的难题。

引力、熵与量子信息的交织,是比安科尼理论的视觉主题(图片来源:Physics World) 在爱因斯坦的广义相对论里,有个叫"度规"的数学对象,描述时空是怎么弯曲的;物质沿着这条弯曲走,就表现成了引力。

而在量子力学里,"算符"是对量子态做变换的数学工具。

比安科尼的关键一步,就是把这个"度规"当成量子算符来用,用量子化的方式描述时空的几何。

这样一来,会冒出两个"度规":一个是"真实"的时空度规,一个是由物质和能量诱导出来的度规。

两者之间"差多少",用量子信息论里的一个量来度量,叫量子相对熵。

正是这两个几何之间的量子相对熵,决定了时空怎么演化——换句话说,它给出的运动方程,就是引力。

在低曲率极限下,这套方程能精确还原爱因斯坦的广义相对论。

可一旦超出这个极限,方程就得被一个叫"G场"的对象修正。

G场生出一个暗能量项,而且是动态的。

暗能量被认为是直接推动宇宙膨胀的东西;在标准广义相对论里,它由静态的宇宙学常数驱动。

现在冒出一个动态的暗能量项,就有了被实验检验的机会。

比安科尼又把这套理论用到了弗里德曼-罗伯逊-沃克(FRW)宇宙模型上。

这是广义相对论对宇宙行为的一级近似,假设宇宙各向同性、处处均匀、且在膨胀。

膨胀由宇宙的主导成分驱动——暗物质、普通物质,或辐射。

宇宙膨胀时,体积变大,总熵也跟着变大。

但正因为体积涨得更快,单位体积里的熵——也就是熵密度——反而随时间下降。

总熵在涨,局部熵密度却在降,这就给了星系、甚至生命这类低熵结构一个在膨胀宇宙里被造出来的机制。

那这算不算违反第二定律?比安科尼用非空的 FRW 宇宙算了一遍总熵:要把熵密度在整个时空区域上积分,而因为体积随时间变大,总熵成了时间的函数——膨胀的速度超过了熵密度衰减的速度。

所以对辐射主导和物质主导的宇宙,总熵依然随时间增加,第二定律照样成立,尽管局部熵密度在下降。

比安科尼强调,GfE 理论还很年轻,需要实验来验证。

但这项工作揭示了它内在的热力学本质,为经典引力与量子引力都打开了新路——把引力用"量子信息"和"熵"来表述,也许正是通向"量子化引力"这个百年难题的另一条路径。

引力,也许并不是什么神秘的基本力,而只是信息与熵的必然结果。

若真如此,宇宙为什么要演化、为什么能长出星系和生命,答案也许就藏在这条最普通的第二定律里。

来源:S. Jones, "Could quantum information theory explain universe evolution?" Physics World, 14 Sep 2026. 报道所引研究:G. Bianconi, Physical Review D.

追踪13.4万亿个暗物质!百亿亿次超算用4天完成这场模拟

科技日报记者 刘霞 美国能源部阿贡国家实验室日前发布消息称,该机构科学家借助“极光”百亿亿次超级计算机,完成了迄今规模最大的两次宇宙学模拟。

每次模拟都追踪了13.4万亿个暗物质粒子在286亿光年宽度区域内的演化过程。

这一成果有助于科学家研究宇宙暴胀,并为分析大型巡天观测数据提供重要支撑。

左图为百亿亿次级模拟生成的全天空光锥图;右图外圈显示宇宙微波背景辐射,扇区分别展示视线速度(红/蓝)、物质密度(灰)和引力势(绿/蓝)。

图片来源: 美国阿贡国家实验室 宇宙暴胀理论认为,极早期宇宙曾经历一段短暂而剧烈的快速膨胀。

这一过程将微观量子涨落拉伸到宇宙尺度,留下微小的密度差异;随后,引力把这些差异不断放大,最终形成我们今天看到的星系、星系团和宇宙大尺度结构。

然而,暴胀背后的具体物理机制仍未完全确定。

通过研究物质在宇宙中的分布,有望找到更多线索,探索宇宙最早期的秘密。

暗物质无法被望远镜直接看见,却凭借引力主导星系形成,并塑造更大尺度的宇宙结构。

在模拟中,暗物质粒子被用作暗物质密度和速度分布的“示踪剂”,团队由此得以追踪宇宙结构跨越数十亿年的演化轨迹。

标准宇宙暴胀模型预测,早期宇宙的密度涨落服从高斯分布,也就是最简单的一类随机模式。

科学家正努力寻找其中可能存在的微小偏差,即“原始非高斯性”。

一旦发现可测量的偏差,就可能暗示暴胀时期还存在其他场、相互作用或动力学过程,从而帮助区分关于宇宙最初时刻的不同理论。

然而,这类信号极其微弱,还可能被“宇宙方差”掩盖——由于观测只能采样宇宙的有限体积,统计不确定性难以完全消除。

因此,探测此类信号需要覆盖最大宇宙尺度的超大规模模拟。

而如此规模的模拟对算力要求极高。

团队在阿贡国家实验室的“极光”超级计算机上完成了计算。

模拟及大部分数据分析约4天完成,目标正是揭示宇宙暴胀的物理本质。

这些模拟数据将助力分析多项大型巡天项目,包括美国能源部支持的暗能量光谱仪(DESI)和NASA的SPHEREx任务,两者目前均处于数据采集阶段。

模拟与前沿观测相互印证,将共同描绘出更为精细的宇宙图景,推动人类对宇宙起源与演化的探索。

来源:科技日报

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