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引力波研究者亲述：我见证了十亿年前宇宙涟漪
20:51| 发布者: | 查看: 1680| 评论: 0
本文作者胡一鸣是LIGO科学合作组织成员。胡一鸣曾任南大天文爱好者协会会长，目前是德国马克斯-普朗克引力物理研究所、清华大学博士后，研究引力波。 10亿年以前，地球。 超级大陆罗迪尼亚大陆刚刚形成，地球上的生命大多数还是以单细胞的形式存在，部分生活在菌丛中，开始有分工分化，形成第一棵多细胞植物。没有人类，没有哺乳动物，连恐龙都还没有影子。 10亿年以前，宇宙深处。 两个巨大的黑洞在经历了漫长的绕转以后，通过引力波辐射能量，越转越近。长年累月的公转，已经让它们不堪重负，能量的损耗也在日渐加快。最后，它们终于放弃了抵抗，猛地撞到了一起。这两个黑洞消亡了。一个更巨大的新黑洞，诞生了，伴随着时空中被搅动的滔天巨浪，那是它这一生也许是唯一一次的啼哭。这个新生儿的第一声哭喊，以光的速度飞速向外传播&&
通过分析数据，估计的信号来源的概率分布图。 巨浪变成了浪花&& 岁月无声。 浪花化作涟漪&& 经过10亿年的漫长旅行，一小部分引力波信号终于抵达了地球。地球其实并没什么特殊的，对引力波来说，物质几乎是透明的，穿过地球和穿过真空，并没有什么太大的差别。正如之前穿过这个普通行星的亿万次引力波信号一般，这一个信号没有任何的特别之处。 唯一的特殊在于，这一次，那些单细胞生命演化成了人类，他们研究出了数学和物理，捣鼓出了相对论和激光，还用激光编制出一张捕捉引力波的网。 雁过留痕。时空的涟漪，在不经意间拨动了激光编制的琴弦。
LIGO 汉福德台址鸟瞰。 于是，日，我的邮箱里收到了一封内部邮件，Event G184098。邮件里描述了实时分析数据的软件得到了一个显著性极高的候选对象。后来，它换了个名字，GW150914，在15年9月14日探测到的引力波（GW）。 这张捕捉引力波的网，叫做advanced LIGO，高新激光干涉仪引力波天文台，而参与建造、维护仪器，分析数据的1000多位科学家，组成了一个叫做LIGO科学合作组织的科研团队。
LIGO科学合作组织的成员单位一览。 100年前，那个依然英俊的青年爱因斯坦经过十年的苦思悯想，参悟了时空和引力的本质，写下了划时代的公式。那个简洁美妙的公式，被后世的另一个才华横溢的学者约翰&惠勒总结为：时空命令物质如何运动，而物质引导时空如何弯曲。 100年后，经过几代科学家一个世纪的不懈努力，我们终于站在一个新时代的全新起点，迎来了人类探测到的第一个引力波信号。 LIGO科学合作组织的1000多名科学家在接下来的日子里忙坏了，分布全球的多个超级计算机开足了马力，想要将那一段短短数秒的信号背后的物理全部挖掘出来。慢慢的，如同盲人摸象般，我们开始一层层解开这一引力波信号的面纱。 我们知道，这个信号，先经过利文斯顿，再经过汉福德，两个探测器，相隔7毫秒，留下了几乎一模一样的波形。所以可以确定信号来自南天球。 我们知道，信号在0.2秒的时间从35赫兹蹿升到150赫兹。 这是两个极重的恒星级别黑洞的并合，其中一个是太阳质量的29倍，另一个是太阳质量的36倍。在这短短的一眨眼间，有大约3倍于太阳质量的物质通过爱因斯坦的质能方程E=mc^2转化为了能量。
上图：两个探测器所观测到的GW150914引力波事件。该图展示了在两个LIGO探测器中观测到的由该事件产生的引力波&应变&如何随时间（秒）和频率（赫兹）变化。 我们知道，这一过程的峰值功率为3.6x10^49 瓦，十倍于整个可观测宇宙的电磁波能量总和。如果这些能量以可见光的形式传播，那么即使是远在十亿光年之外的地球上，它的亮度也会轻松超过满月。 我们知道，在穿越地球时，&他强由他强，清风拂山岗；他横由他横，明月照大江&，引力波来无影去无踪，地球所吸收的能量，仅仅是10^-17焦，或者说相当于一个X射线光子的能量。 我们知道，它大约来自13亿光年以外，所以正应了星球大战的开篇：很久很久以前，一个很远很远的星系发生的惊心动魄的故事。 时空交错而成的池塘上，由于这一对黑洞的搅动，吹皱了一池春水。对于天文学家来说，这点点涟漪意味着我们有了黑洞存在的强有力证明：在并合之前的一瞬间，在如此小的间距内聚集着如此巨大的质量，除了黑洞实在是不做他想；它也意味着我们第一次观测到了双黑洞系统的存在；我们也确定了这种系统可以在足够短的时间（10亿年，对，足够短了）内并合；我们可以估算这一类时间的发生率，事实上，整个宇宙每时每刻都有黑洞双星并合，根据LIGO的数据，每15分钟就应该有一个引力波到达地球，当然，绝大部分都太过微弱而掩埋在噪声中；脑洞开得大一些，我们还可以这黑洞系统来自低金属丰度的前身星，其恒星风较弱，所以没带走太多质量。 一叶知秋，通过这短短数秒的信号，让上千名科学家在几个月的时间里忙坏了。我们今天终于骄傲地向世人宣布引力波的首次直接探测。多少人，多少年的期待，终于变成了现实。今天，雷纳&韦斯、基普&索恩和罗纳德&德雷弗的案头上，大概会有人倒上一杯香槟。来自斯德哥尔摩的电话，多半也已经在筹划。 这是一个伟大的时代，电磁波望远镜是人类的眼睛，看到这五彩缤纷的宇宙奇异瑰丽的美景；引力波探测器则是人类的耳朵，人类以前就像是聋子，现在终于可以聆听宇宙的呢喃。日，值得载入史册的一天。 这小小的时空的涟漪，无声无息地如鬼魅般穿过地球，对科学家来说却不亚于惊天巨雷。正如马克斯-普朗克引力物理研究所所长布鲁斯&艾伦所说：&爱因斯坦当初认为引力波太过微弱而无法探测，而他也从未相信过黑洞的存在。不过，我想他并不介意自己在这些问题上弄错了。&听到这个消息，爱因斯坦大概也会&垂死病中惊坐起，笑问客从何处来&吧。 然而，这段穿越地球的经历对那十亿年前出发的引力波来说仅仅是个小插曲，它将继续着它的旅程，前往下一个远方。 时空的涟漪，向远处荡开&& 后记： 作为一个天文爱好者，我时常仰望星空。写下这段文字的时候，我不禁联想， 相对于这漫天星空，人类无论从质量，密度，尺度，温度还是从寿命来看，都渺小得无以复加，我们日常生活中所烦恼忧愁或喜极而涕的各种大事，在宇宙看来都不值一哂。 然而正是由于插上了科学的翅膀，这渺小的人类可以尝试理解宇宙，把自己和这宏大的天体融合在一起。通过天文学，人类可以认识到自己的渺小，这不是让人无力，而是给人以&天地一沙鸥&的豁达。 我时常庆幸自己何其幸运，能参与到这一科学探索的伟大历史中，做出自己些微的贡献。而在屏幕另一端的你，也处在一个幸运的时代，用你的电脑，一样可以为引力波的搜索做贡献！ 引力波的种类有很多，LIGO的科学目的除了探测来自致密双星并合的信号外，也会搜索来自银河系内的中子星的连续信号。这个搜索由于需要大量计算资源，哪怕用上LIGO自己的超级计算机也不够，所以常年征求志愿者贡献CPU时间，只需要登录http://www.einsteinathome.org/，你就可以下载Einstein@Home的程序，用你电脑的闲暇时间的空余CPU，处理来自LIGO的数据，搜索时空的涟漪。
( )微信公众号搜索"花生网"加关注，每日最新的信息可以让你一手全掌握。推荐关注！【微信扫描下图可直接关注】农民科学家卧薪尝胆 数十年研究终证实引力波2
农民科学家卧薪尝胆 数十年研究终证实引力波2
　　【讯】3月24日消息，&当两个极度密集的天体彼此相互环绕的时候，由于引力的相互作用，就会在时空中产生引力波。而这两个极度密集的天体可以是恒星，行星，卫星，甚至，他们都可以产生引力波，在浩瀚的中，一定会有很多相互环绕的天体，所以引力波是一定存在的，只是现在我们还观测不到。&
　　郭绍舟想了一夜终于在太阳升起来的时候睡着了。
　　张彩春醒了，看见郭绍舟头对着窗外睡着，面带微笑。
　　&唉~也不知道靠谱不。&
　　一周都没有天文台的消息，郭绍舟便又赶到天文台去询问消息。
　　&台长最近很忙，您要不改天再来。&
　　又过了一周。
　　&台长在外地出差，下个月回来。&
　　又过了一周。
　　&台长今天不在。&
　　&台长去国外开会了&
　　&台长请假了&
　　郭绍舟还不放弃，天天都来天文台外面等台长出现，而他每次回家都是后半夜，久而久之习惯了也就不觉得这条路有多远了。
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　　来自medium
　　作者：袁钧涛（天体物理学博士，Ringful Health创始人）
　　机器之心经作者授权翻译
　　参与：吴攀，汪汪
　　作者袁钧涛博士按：我拥有德克萨斯大学奥斯汀分校天体物理学博士学位。我曾花了10年时间，使用世界上最先进的望远镜研究星系中央的超大质量黑洞。现在我是一位值得骄傲的业余天文学家――如果你不靠发论文生活，天文学会有意思得多！最近一段时间，我的职业兴趣走到了人工智能和医学的交叉点（作者是Ringful Health公司创始人）。
　　软件正在吞噬这个世界。从律师到医生，AI（人工智能）正在许多专业领域攻坚拔寨。现在，又轮到科学家来面对人工智能的挑战和机遇了。
　　在我的天文学职业生涯中所使用过的一些望远镜
　　上周，。这一发现也理所应当地被认为是爱因斯坦广义相对论的一个伟大胜利。我们用了100年时间才终于开发出了验证爱因斯坦预言的实验。然而，和其它任何伟大的科学发现一样，我们应该思考其对科学未来发展的影响。
　　自从1919年爱丁顿那场戏剧性的日食观测以来，广义相对论已经获得了科学家的广泛接受――它已经在本科物理学课堂上被教授了几十年。引力波最先是由爱因斯坦本人怀疑然后预言的，之前也已经在多种不同的天文系统中被间接观测到过（其中之一还获得了1993年的诺贝尔奖）。而LIGO上周公布的是人类第一次直接观测到引力波。这当然具有非常重要的意义。非凡的主张需要非凡的证据。LIGO的引力波探测绝对是非凡的证据，它跨越了十亿光年的时空，帮助我们证实了广义相对论的正确性。
　　然而，LIGO探测到引力波基本上符合大多数科学家的预期。事实上，人们一直在激烈地争论，在LIGO上花费十亿美元科研经费是否明智。如果LIGO没能探测到引力波，那才将成为一个更大的科学事件。那么，我们真的是花了十亿美元来证实了100年前的非凡主张（广义相对论）吗？
　　当然不是！LIGO让我们能通过一个全新的窗口（引力波）来观察宇宙。在这一历史时刻之前，几乎所有关于我们宇宙的科学数据都是通过电磁波（无线电波、微波、可见光、紫外线、X射线、伽马射线等）收集的。然而我们已经知道，宇宙中一些重要的东西可能并不发光，如黑洞、暗物质、暗能量等。为了更深入地了解宇宙，通过电磁波之外的方式研究宇宙是十分关键的。LIGO为一类新天文学（引力波天文学）开启了大门――正如无线电天线将我们带入了射电天文学时代一样。毕竟LIGO称自己是「天文台」，也渴望承担天文观测台的角色。
　　引力波提供了一种研究宇宙的新方式，但现在我们在数据科学中面临着巨大的难题。
　　要理解为什么引力波存在数据上的难题，我们需要了解LIGO的工作方式。LIGO可能是人类打造过的最先进、最精密的设备。其设计目的是探测引力波经过时对时空的轻微拉伸和压缩所引起的微小长度变化。LIGO非常精确，甚至可以检测到比原子核小1000倍的运动――这是有史以来科学尝试过的最小度量。
　　美国的两处LIGO设施――两者相距2000英里以最大限度减少意外信号
　　但测量的精度水平也存在自身的问题。该设备对噪声非常敏感。几英里外高速公路上的一辆汽车经过、科学家的走动、飞机飞过、随机地震事件等都会产生比潜在的引力波信号更强的振动。LIGO工程难题中的一个重要部分就是开发能过滤这些噪声的硬件和软件。这就是第一篇LIGO论文包含了一千多个共同作者的原因，他们中许多是工程师。
　　工程上，LIGO使用了机器学习算法来识别和预测数据中的噪声事件。例如，可以训练人工智能识别飞机越过头顶时或激光光路上反射镜的失准所引起的噪声尖峰，而不会将其误认为是真正的引力波信号。
　　即使能够滤除最容易识别的噪声事件，但仍可预期LIGO每年收集的500TB数据中的绝大多数依然是噪声。要将信号和噪声区分开，存在两种基本的方法。
　　第一，我们可以检测非常强的信号。这基本上就是上周见诸报道的。两个黑洞的融合过程所释放的能量超过了整个宇宙所有恒星发光能量的总和！如果这么巨大的能量是以可见光的形式释放，这两个13亿光年外的黑洞将在我们的天空闪耀如满月（这表明，如果我们像以前那样，只通过电磁波来观测宇宙，将会错过太多信息）。许多人认为这是一个罕见的事件，可能在很长时间内都不会重复。这一次只是我们运气好。
　　相隔2000英里的两个LIGO设施都探测到了非常强且一致的信号
　　第二个方法更为实际，我们可以探测隐藏在噪声中的长期信号模式。我们可以检测「背景」引力波，这些引力波是宇宙大爆炸或星系团中的星系和黑洞不断碰撞与融合的长期运行过程所遗留下来的。随着时间的推移，这类信号的累积数据会越来越加深我们对其物理系统的理解。有了合适的物理模型，人工智能就能学会用这些数据与模型进行比对，很快预测出与新信号有关的天文事件。
　　引力波天文学的未来取决于我们能从嘈杂的数据中提取出多少内涵。
　　很长时间以来，天文学处理的数据的信噪比都很低。其中最广为人知的例子是SETI@Home，该项目致力于搜索隐藏在背景噪声内的潜在地外信号，这些信号由类似下图的望远镜收集到，这是位于阿雷西沃的大型射电望远镜。
　　和我的儿子一起参观阿雷西沃天文台
　　SETI（搜寻地外文明计划）搜索算法并不复杂，但数据量过于庞大，需要大量的计算能力。因此有人想出了一个绝妙的主意，将计算任务分配给成千上万虽然开机但基本闲置的家庭/办公计算机
　　SETI@Home团队开发了一个「屏幕保护程序」，在计算机未被主动使用时（也就是当屏幕保护程序工作时）运行SETI搜索。尽管SETI@Home项目本身并没有找到任何外星人信号，但这个想法很有价值，可将世界上数百万台闲置计算机用来执行有用的任务，从物理学到药物研发再到管理新型货币系统。特别的，比如BOINC项目就是用来生成开源软件，任何项目都可以用它来向众包的计算机分配工作负载。
　　这催生了Einstein@Home项目。该项目的目的是分析LIGO数据以检测出潜在的信号。到目前为止，它已经分析了来自多个LIGO测试运行的数据，也发表了多篇经过同行评审的论文。Einstein@Home让我们看到LIGO的未来就是数据科学。但还远不止此。
　　为了让计算机能在噪声之海中找到信号，它必须知道要找的是什么。比如说，如果我们寻找的是一个周期性重复信号，我们可以使用傅立叶变换。对于更为复杂的信号（如从噪声中区分单个啁啾），就需要使用更为复杂的搜索算法。但是我们未来肯定需要搜索「未知」的模式信号。我们该怎样为搜索未知信号的计算机编程？幸运的是，人脑非常擅长识别模式。
　　Galaxy Zoo项目是人与计算机合作的绝佳案例。这一项目的背景是，星系的形状（圆形或螺旋状，中心有棒或无棒等）可以告诉我们很多与之相关的物理性质和历史信息。但计算机对星系形状进行分类时存在困难。再考虑到我们可观测的宇宙中存在超过一千亿个星系，对这些星系进行分类就成了一个重要但又非常困难的任务。Galaxy Zoo项目提供了一个让公众（市民科学家）可以对随机星系图片进行分类的网站。用户之间互相检查结果以保证质量。更重要的是，机器学习算法可以从人类的分类工作中进行学习，从而让计算机在这一特定任务上越来越智能。
　　可以想象，可将类似的方法应用到LIGO数据上――人类用户可以识别出LIGO数据中潜在的模式，然后「教导」计算机识别类似的模式。正如上面提到的，可以训练机器学习算法鉴别出噪声中的尖峰是由飞机飞越头顶时产生的。或许，融合中的黑洞所产生的「啁啾」中也存在一个可识别的模式。
　　这是科幻吗？事实上并不是，几个月前，西北大学就因此获得了NSF（美国国家科学基金会）的资金。
　　几年之前，许多人都担忧大数据可能意味着「科学的终结」――在这个意义上，科学发现将不再由理论和假说驱动，而是由数据挖掘潜在模式来驱动。不管是学术界还是产业界，人工智能的「黑盒子」让很多人备感忧虑。LIGO未来的发现将会让我们看到机器是否真的将取代科学家（嗯，至少取代博士研究生），还是说让科学家更具效率。
　　我们正生活在一个激动人心的时代。
　　&本文由机器之心原创编译，转载请联系本公众号获得授权。
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知名IT评论人，曾就职于多家知名IT企业，现是科幻星系创建人
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