黑洞质量相当于数以百万计的太阳使用机器学习并三次最先进的模拟 备份结果 大天空测量, 研究人员解决 20年长 关于恒星形成的辩论剑桥大学博士生Joanna Piotrowska于2021年7月20日在虚拟国家天文学会议(NAM2021)上介绍新工作
星系中的恒星形成长期以来一直是天文学研究的焦点数十年成功观察和理论建模导致我们深入理解天然气崩溃如何组成新星" data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]" tabindex="0" role="link">Milky Way.多亏全天空观察程序如Sloan数字天空测量,天文员意识到并非所有星系都主动成星-有大量“奇特性”组成恒星,速率要低得多。
停止星系成星的问题 仍然是我们对星系进化理解中最大的未知问题 20年来曾有争论Piotrowska和她的团队搭建实验 找出责任
使用三种最先进宇宙模拟-EAGLE、IllustrisIllastristNG天文学家调查我们期望从实宇宙中看到的东西SDSS观察,当时不同的物理过程正在阻塞星系大规模成形
天文学家应用机器学习算法将星系划分为恒星成形和二次变换,询问三大参数中的哪一个:星系中心发现的超大大黑洞质量(这些怪物对象通常比太阳质量高百万倍或数十亿倍),星系中的恒星总质量或星系周围暗物环流质量,最能预测星系如何转出
允许团队研究物理过程:超大质量黑洞注入能量、超新星爆炸或大光圈气休克加热是迫使星系半衰变的原因
新的模拟预测超大黑洞质量是恒星编组中最重要的制动因素关键是模拟结果匹配本地宇宙观察 增加研究者发现权重
Piotrowska表示:“看到模拟预测实宇宙所见实战实战实战实战实战实战实战实战实战实战实战实战实战实战实战超大黑洞-质量相当于数以百万计或数以亿计的太阳-对周围环境确实有重大影响这些怪物物体迫使宿主星系从恒星编组成半退位式
会议:皇家天文学会国家天文学会议
位居优先评论人工智能帮助解决长途天体物理辩论