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形成了体之一类星体量的物宇宙中最大质罕见的三重态

来源:时间:2026-07-13 19:21:22

迄今为止最大的类大质宇宙学模拟之一被称为Astrid,这是星体形成一个纯粹的基于Frontera的模拟  ,048个节点,重态中最”哈佛-史密森天体物理中心的宇宙博士后研究员岳影·倪说 。”倪说 。物体
形成了体之一类星体量的物宇宙中最大质罕见的三重态
“我们发现超大质量黑洞的类大质一个可能形成渠道是大质量星系的极端合并 ,未来基于太空的星体形成美国宇航局激光干涉仪空间天线(LISA)引力波天文台将让我们更好地了解这些大质量黑洞如何合并和/或聚结 ,“每个星系的重态中最质量都是我们银河系的10倍,
形成了体之一类星体量的物宇宙中最大质罕见的三重态
“我们发现的宇宙是三个超大质量黑洞  ,在宇宙正午对星系的物体新观测将有助于揭示超大质量黑洞的合并和超大质量黑洞的形成 。因为它们螺旋进入彼此并合并。类大质这是星体形成110亿年前恒星形成 、这是重态中最星系形成模拟领域中最大的粒子或内存负载模拟 。这些类星体三重态系统有可能是宇宙那些罕见的超大质量黑洞的前身  ,由Ni共同开发 。物体超大质量黑洞的合并 ,”倪说 。它们是一个非常重要的科学目标,但你只能通过大容量模拟来捕捉这些罕见和极端的物体,如大天文台起源深度调查,“对于JWST来说 ,它们的质量可以达到几百万到几十亿个太阳质量 。我们的发现表明,它们被组合在一起用于一些最复杂的科学计算。每个星系的中心都有一个超大质量黑洞 。但可以放大到非常高的分辨率。”她补充道。这是大型队列中允许的最大值,””倪继续说道。
形成了体之一类星体量的物宇宙中最大质罕见的三重态
“我们使用了2,这里显示的是Astrid模拟中以最大质量类星体(BH1)及其宿主星系环境为中心的类星体三重态系统 。“对于天体物理学家来说,”
倪的研究小组还计划对AGN星系进行系统的研究 。恒星形成历史 ,形成和星系合并 ,罕见的类星体三重态形成了宇宙中最大质量的物体之一
Frontera上的超级计算机模拟揭示了超大质量黑洞的起源,这是美国最强大的学术超级计算机
“Frontera是我们从一开始就在Astrid中使用的唯一系统。这只有在像Frontera这样的大型超级计算机上才有可能 ,超大质量黑洞被认为是整个宇宙中存在的最大质量的物体。很高兴我们可以通过模拟对这些观测进行理论预测 。
“Astrid的科学目标是研究星系的形成,红色和黄色的线在BH1的参考系中标记了另外两个类星体(BH2和BH3)的轨迹,Credit: DOI 10.3847/2041-8213/aca160
(神秘的地球uux.cn)据美国物理学家组织网(by University of Texas at Austin) :超大质量黑洞是宇宙中质量最大的物体。这最有可能发生在‘宇宙正午’时期 ,”她解释道。这种技术可以让我们非常详细地模拟宇宙的一部分 ,
倪说:“能够使用超级计算机真是太好了 ,
Ni使用德克萨斯高级计算中心(TACC)的Frontera超级计算机开发了Astrid ,它们在宇宙正午聚集它们的质量,我们发现了三个大质量星系的极端和相对快速的合并 ,
宇宙中大约一半的恒星诞生于宇宙正午。
“此外 ,以及宇宙历史上的再电离 ,
“我们正在进行Astrid模拟JWST数据的模拟观测,
Frontera是Ni Astrid模拟的理想选择 ,该论文发现了三重类星体合并形成超大质量黑洞 ,在这些三重态相互引力作用并相互融合之后。
她在Astrid模拟中的发现显示了一些完全令人难以置信的东西——黑洞的形成可以达到100亿太阳质量的理论上限 。
“在这个时期,活动星系核(AGN)和超大质量黑洞达到其活动峰值的时候 ,这些节点是处理器和内存的独立物理系统 ,Astrid对跨越数亿光年的大量宇宙进行建模 ,以及它们与宇宙正午期间银河系的广泛人口相比有何不同 ,以及宇宙历史上的层次结构 、
计算机模拟与望远镜数据携手合作,并根据观察结果做出预测 。它的证据来自许多星系调查的多波长数据,帮助天体物理学家填补恒星和黑洞等奇异物体起源的缺失部分 。确定了AGN宿主星系的形态  ,三重类星体是由落入嵌套超大质量黑洞的气体和尘埃照亮的三个星系核心系统 。以及内部恒星的化学元素。来启动例行模拟。因为它能够支持需要数千个计算节点的大型应用程序 ,来自遥远星系的光谱告诉它的恒星年龄 ,德克萨斯高级计算中心(TACC)的Frontera超级计算机上的超级计算机模拟帮助天体物理学家揭示了大约110亿年前形成的超大质量黑洞的起源。”
此外 ,”她补充道。”倪说 。这是一个令人兴奋的时刻 ,”倪说 。“这是一项极具计算挑战性的任务  。
倪是2022年12月发表在天体物理学杂志《快报》上的论文的第一作者,”她补充道。来自詹姆斯·韦伯太空望远镜(JWST)的高分辨率星系形态细节数据正在滚滚而来 。