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引力波快速准确地测量宇宙的膨胀 新的LIGO读数改善了有争议的测量

导读 安装在智利布兰科望远镜上的暗能量相机拍摄到了中子星碰撞后天空中亮点的图像。乌切卡戈、阿尔贡和费米实验室的科学家是国际暗能量研究合作

安装在智利布兰科望远镜上的暗能量相机拍摄到了中子星碰撞后天空中亮点的图像。乌切卡戈、阿尔贡和费米实验室的科学家是国际暗能量研究合作的成员。

二十年前,科学家们震惊地意识到,我们的宇宙不仅在膨胀,而且随着时间的推移,膨胀得越来越快。

继著名天文学家、宇智高校友埃德温哈勃之后,确切地说,确定的哈勃常数非常难以确定。从那以后,科学家们使用了两种方法来计算这个值,他们吐出了不同的令人沮丧的结果。但是去年,中子星碰撞产生的引力波被意外捕获,这为计算哈勃常数提供了第三种方法。

这只是一次碰撞的单个数据点,但在10月17日发表在《自然》杂志上的一篇新论文中,芝加哥大学的三位科学家估计,考虑到研究人员看到第一次中子星碰撞的速度有多快,他们可以在5到10年内非常精确地测量哈勃常数。

“哈勃常数告诉你宇宙的大小和年龄;宇宙学自诞生以来就是一个圣杯。利用引力波来计算这一点可以让我们对宇宙有一个新的视角,”该研究的作者丹尼尔霍尔茨(Daniel holz)说,他和乌切卡戈物理学教授共同撰写了2017年发现的第一个这样的计算。"问题是:它什么时候变成了改变宇宙观的游戏?"

1929年,埃德温哈勃宣布,根据他对银河系外星系的观察,它们似乎正在远离我们——离银河系越远,它后退得越快。这是大爆炸理论的基石,它开启了近一个世纪以来对这种情况准确性的探索。

为了计算宇宙的膨胀速度,科学家需要两个数字。一是远处物体的距离;另一个是由于宇宙的膨胀,物体离开我们的速度有多快。如果你能通过望远镜看到它,那么第二个数字相对容易确定,因为当你看到一颗遥远的恒星时,你看到的光会在它后退时变成红色。一个多世纪以来,天文学家一直在使用这种技术来观察物体的运动速度——就像多普勒效应一样,当警报过去时,警报会改变音调。

“计算中的主要问题”

但是精确测量距离要困难得多。传统上,天体物理学家使用一种被称为宇宙距离阶梯的技术,在这种技术中,一些可变恒星和超新星的亮度可以用来建立一系列与所讨论的物体相关的比较。霍尔茨说,“问题是,如果你在表面下抓挠,会有很多步骤和假设。”

也许用作标记的超新星并不像预期的那样一致。也许我们把某些类型的超新星误认为其他超新星,或者我们在测量到附近恒星的距离时有一些未知的误差。“那里有许多复杂的天体物理学,可以在许多方面丢弃读数,”他说。

计算哈勃常数的另一个主要方法是观察宇宙微波背景——宇宙开始时产生的光脉冲,它仍然是微弱可探测的。虽然它也很有用,但这种方法也取决于对宇宙如何工作的假设。

令人惊讶的是,虽然每次都会计算的科学家对他们的结果都很有信心,但他们并不匹配。有人说宇宙膨胀的速度比另一个快10%。“这是目前宇宙学的一个主要问题,”该研究的第一作者陈新宇说,他当时是UChicago的研究生,现在是哈佛大学黑洞项目的研究员。

然后,LIGO探测器在去年两颗恒星碰撞的时空结构中发现了他们的第一个涟漪。这不仅震惊了天文台,也震惊了天文学本身:能够用望远镜感受引力波,看到碰撞产生的光,给科学家带来了强大的新工具。“这有点像财富的尴尬,”霍尔茨说。

引力波提供了一种完全不同的方法来计算哈勃常数。当两颗巨星相互碰撞时,它们会在时空结构中发出涟漪,在地球上可以被探测到。通过测量这个信号,科学家可以获得碰撞恒星的质量和能量特征。当他们将这个读数与引力波的强度进行比较时,他们可以推断出它有多远。

霍尔茨说,这种测量更清晰,对宇宙的假设更少,这应该会使它更准确。他和麻省理工学院的斯科特休斯一起,在2005年提出了用引力波和望远镜读数进行测量的想法。唯一的问题是科学家能捕捉这些事件多久,他们的数据有多好。

它只会变得更有趣'

该论文预测,一旦科学家检测到中子星碰撞的25个读数,他们将以3%的精度测量宇宙的膨胀。有200个读数,这个数字减少到1%。

“当我们进入模拟时,对我来说是一个惊喜,”陈说。“显然,我们可以达到精度,我们可以快速达到目标。”

科学家们说,不管答案是什么,哈勃常数的精确新数字都将令人着迷。例如,其他两种方法不匹配的一个可能原因是重力本身可能会随着时间而变化。阅读也可能揭示暗能量,一种负责宇宙膨胀的神秘力量。

“我们很幸运,因为我们去年看到的碰撞——它离我们很近,所以相对容易找到和分析,”UChicago的研究生、该论文的另一位作者Maya Fishbach说。ldq

uo;未来的探测距离会更远,但是一旦我们得到下一代望远镜,我们就应该能够找到这些遥远探测器的对应物。”

LIGO探测器计划于2019年2月开始新的观测,并由VIRGO的同行加入。由于升级,探测器的灵敏度将更高 - 扩大他们可以拾取的天文事件的数量和距离。

“这只会从这里变得更有趣,”霍尔兹说。

作者在芝加哥大学研究计算中心进行了计算。

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