看待宇宙全新方式:重力波或可解決六大宇宙問題

看待宇宙全新方式:重力波或可解決六大宇宙問題

 

17世紀末,牛頓發現了萬有引力,有質量的物體就有這種引力;20世紀初,愛因斯坦發表廣義相對論,提出重力其實是質量引起的時空變形;2012年,歐洲核子研究中心通過大型強子對撞機發現希格斯玻色子,解釋了粒子為何會有質量,將希格斯場、質量和時空聯繫在一起。而如今,人類首次探測到了重力波——由兩個黑洞撞在一起而產生的時空漣漪,不僅證實了愛因斯坦近百年前對重力波的預測,還有更重要的意義。用斯蒂芬·霍金的話說,重力波提供了一種人們看待宇宙的全新方式。

最近,《自然》期刊發的一篇文章,講解了人類借助重力波或可解決的六大宇宙問題。

黑洞真的存在嗎?

雷射干涉重力波天文台(LIGO)探測到黑洞合併,一個重要的科學意義就是證實了黑洞確實存在,至少是一種完美的圓形物體,由純真空的、彎曲的時空構成,像廣義相對論預測的那樣。天文學家已有了大量關於黑洞的證據,但以往的證據都來自對恆星和超熱氣體的觀察,而非來自黑洞本身。

美國普林斯頓大學廣義相對論模擬專家弗朗斯·普雷托里烏斯說:“科學界對黑洞已經非常厭倦了,包括我自己在內,我們認為它是理所當然存在的。但你想一想,這個預測是多麼驚人,我們也確實需要驚人的證據。”

LIGO的信號提供了這一證據——也證實了兩個黑洞的合併過程與預測一致。當兩個黑洞開始互相靠近時,以重力波的形式輻射能量。 LIGO探測到了這些波獨特的聲音,就像小鳥唱歌,科學家稱之為“啁啾”,這讓科學家能檢測兩個涉事黑洞的質量:一個約為太陽質量的36倍,另一個約29倍。

接下來,黑洞融合在了一起。它們合併後會變成一個完美的球形,但一開始,就像LIGO看到的那樣,以一種逐漸衰減的漣漪形式輻射出重力波。

重力波以光速傳播嗎?

當科學家開始把來自LIGO的觀測與其他類型望遠鏡看到的結果比較時,首先要檢查的一件事就是,這些信號是否同時到達。

物理學家猜測,重力是以一種名為“重力子”的微粒形式傳播的,就像光子那樣。如果重力子像光子,那它就沒有質量,重力波就會以光速傳播,符合廣義相對論中對重力波速度的預測。重力波速度會受宇宙加速膨脹的影響,但要在極遠距離才能顯出這種影響,以LIGO的探測距離影響可以忽略。

但重力子有微小質量也是可能的,這意味著重力波的速度小於光速。如果這樣,LIGO和Virgo探測到的重力波到達地球所花的時間,會比其他傳統天文台探測到的同一事件中發出的γ射線到達地球的時間要長一點,這將對基礎物理學產生重大影響。

時空由宇宙弦構成嗎?

如果科學家探測到的重力波來自宇宙弦,那會帶來更奇怪的發現。科學家假設,宇宙弦是時空彎曲中的缺陷,無比纖細卻延伸至整個宇宙那麼遠,它們可以與弦理論有關,也可以無關。研究人員預測,如果宇宙弦確實存在,它們可能偶爾紐結在一起,如果一根弦斷了,就會突然釋放出一陣重力波,然後被LIGO和Virgo等探測器檢測到。

中子星凹凸不平嗎?

中子星是較大恒星在自身重力作用下坍縮後的殘骸,它們的密度極大,以至於自身的電子和質子融合成為中子。人們對這種極端物理學還知之甚少,但重力波為研究這些現像打開了獨特的視窗。比如,中子星表面強大的重力傾向於把它們變成近乎完美的球形,但一些研究人員認為,它們的表面仍可能有“高山”——雖然只有幾毫米高,卻讓直徑只有10公里左右的中子星變得略微不勻稱。中子星通常旋轉得極快,這種不對稱的質量分佈會讓時空變形,產生持續的正弦重力波信號、輻射能量,並減緩中子星的旋轉速度。

互相環繞的一對中子星也會產生持續的信號。這些星體也像黑洞那樣,螺旋環繞最終融合,但它們會變成什麼樣卻可能與黑洞大不相同。普雷托里烏斯說:“這有很多可能性,取決於它們的質量和中子物質產生的壓力。”比如合併後可能是一個巨大的中子星,也可能立刻坍縮成一個黑洞。

什麼原因造成了恆星爆發?

當大質量恆星不再發光,向內部坍縮時,會形成黑洞和中子星。天體物理學家認為,就是這一過程為II型超新星爆發提供了能量。單靠模擬這種超新星爆發還無法解釋清楚是什麼點燃了它們,根據預測,真實的超新星爆發會產生重力波,傾聽這些重力波有望找到答案,研究爆發的波形、聲音大小、頻率及其與超新星爆發的關係,這些數據有助於檢驗現有的各種模型。

宇宙膨脹速度有多快?

宇宙膨脹意味著,正在遠離我們銀河系的物體看起來比實際更紅,因為它們發出的光在傳播過程中被拉長了,通過比較這種星係紅移和它們與我們的距離,能估算出宇宙的膨脹速度。但這種距離通常用Ia型超新星爆發的亮度來計算——這種方法有很大的不確定性。

如果全世界多個重力波探測器探測到了來自相同中子星合併的信號,結合在一起就能估算出信號的絕對音量,揭示合併發生離我們有多遠,估計信號來自哪個方向,推導出發生合併的是哪個星系。將星係紅移與通過重力波測出的合併距離相比,能獨立估算出宇宙膨脹的速度,還可能比現有方法得到的數據更加精確。

 

出處:科技日報

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