天文学家利用人工智能帮助解决关于超大质量黑洞的长期天体物理学争论

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长期以来,星系中的星体形成一直是天文学研究的一个焦点。几十年的成功观测和理论建模使我们很好地理解了在我们自己的银河系内外,气体是如何坍缩形成新的恒星的。然而,由于像斯隆数字天空调查(SDSS)这样的全天空观测计划,天文学家们意识到,在本地宇宙中并非所有的星系都在积极地形成恒星–存在着大量的“静止 ”天体,它们以慢得多的速度形成恒星。

是什么阻止了星系中的恒星形成,这个问题仍然是我们对星系演化的理解中最大的未知数,在过去的20年里一直在争论。Piotrowska和她的团队建立了一个实验来找出可能的原因。

使用三个最先进的宇宙学模拟–EAGLE、Illustris和IllustrisTNG–天文学家研究了在SDSS观测到的真实宇宙中所期望看到的情况,当时不同的物理过程在大质量星系中停止了恒星形成。

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天文学家们应用机器学习算法将星系分为恒星形成和静止两种,询问以下三个参数中哪一个最能预测星系的结果:在星系中心发现的超大质量黑洞的质量(这些怪物天体的质量通常是我们太阳的数百万甚至数十亿倍),星系中恒星的总质量,或者星系周围暗物质晕的质量。

然后,这些参数使研究小组能够找出哪个物理过程:超大质量黑洞的能量注入、超新星爆炸或大质量光环中气体的冲击加热是迫使星系进入“半退休”状态的原因。

新的模拟预测,超大质量黑洞的质量是给恒星形成“踩刹车”的最重要因素。最重要的是,模拟结果与当地宇宙的观测结果相吻合,为研究人员的发现增加了砝码。

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Piotrowska说:“看到模拟结果准确地预测了我们在真实宇宙中看到的情况,这真的很令人兴奋。超大质量黑洞–质量相当于几百万甚至几十亿个太阳的天体–确实对其周围环境有很大的影响。这些怪物天体迫使它们的宿主星系进入一种‘半退休’的恒星形成状态。”

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