새로운 계산 접근 방식을 사용하여 SISSA 연구원들은 놀라운 계산을 수행할 수 있었습니다. 더욱이 그들의 연구에 따르면 보통(중입자) 물질의 약 1%가 항성질량 블랙홀에 갇혀 있습니다.

우주에는 몇 개의 블랙홀이 있습니까? 이것은 천체 물리학과 현대 우주론에서 가장 적절하고 시급한 질문 중 하나입니다. 이 흥미로운 문제는 최근 SISSA PhD에 의해 다루어졌습니다. Andrea Labbe 교수와 Lumen Boco 박사의 감독하에 학생 Alex Sicilia와 SISSA 및 기타 국내 및 국제 기관의 다른 협력자들과 함께. 에 막 출판된 시리즈의 첫 번째 논문에서 천체 물리학 저널, 저자들은 항성질량 블랙홀의 인구통계학적 특성을 조사했는데, 이는 질량이 태양질량에서 수백 개에 이르는 블랙홀로, 질량이 큰 별의 수명이 다할 때 발생했습니다.

이 작업의 혁신적인 특징은 항성 및 쌍성 진화의 상세한 모델을 개별 은하의 별 형성 및 광물 농축을 위한 고급 레시피와 결합하는 것입니다. 이것은 스타에 대한 최초이자 가장 강력한 시작 ab 계정 중 하나입니다. 블랙홀 우주 역사를 통한 질량의 기능. -” 이 연구의 첫 번째 저자인 Alex Cecilia는

새로운 연구에 따르면, 우주에 있는 정상(중입자) 물질의 약 1% 정도가 항성질량 블랙홀에 갇혀 있습니다. 놀랍게도 연구자들은 현재 관측 가능한 우주(직경 약 900억 광년의 공) 내부에 있는 블랙홀의 수가 약 400억 개(즉, 약 40 x 10)임을 발견했습니다.¹⁸, 즉 4 다음에 0이 19개 나옵니다!)

블랙홀의 수를 계산하는 새로운 방법

연구원들은 다음과 같이 설명합니다. “이 중요한 결과는 최신 항성 진화 코드와 SISSA 연구원 Mario Spira 박사가 개발한 SEVN 바이너리를 은하의 속성과 관련된 물리학의 실험적 처방에 결합한 독창적인 접근 방식 덕분에 얻어졌습니다. 항성 형성 속도, 항성 질량의 양, 매질의 금속성 성간(모두 항성 블랙홀의 수와 질량을 결정하는 중요한 구성 요소임) 이러한 중요한 구성 요소를 일관된 접근 방식으로 활용함으로써, 새로운 계산 방식 덕분에 연구원들은 우주의 전체 역사에 걸쳐 항성 블랙홀의 수와 질량 분포를 추론했습니다. 제1저자인 Alex Cecilia는 이번 연구에서 “이 연구의 혁신적인 특징은 다음과 같습니다. 항성 및 쌍성 진화의 상세한 모델을 개별 은하의 별 형성 및 광물 농축을 위한 고급 레시피와 결합합니다. 이것은 우주 역사를 통틀어 항성 블랙홀의 질량 함수에 대한 최초이자 가장 강력한 초기 계산 중 하나입니다. “

가장 무거운 항성 블랙홀의 기원은 무엇입니까?

관측 가능한 우주의 블랙홀 수를 추정하는 것은 과학자들이 이 연구에서 조사한 유일한 문제가 아닙니다. 파도바 대학의 Ugo Di Carlo 박사와 Michela Mapelli 교수와 공동으로 그들은 또한 고립된 별, 쌍성계 및 성단과 같은 다양한 질량의 블랙홀의 다양한 형성 채널을 탐구했습니다. 그들의 연구에 따르면, 가장 거대한 항성 블랙홀은 주로 성단의 역동적인 사건에서 발생합니다. 특히, 연구자들은 중력파 관측으로 추정된 블랙홀 합체의 질량 함수를 설명하기 위해 그러한 사건이 필요하다는 것을 보여주었습니다. 레고/ 처녀자리 콜라보레이션.

이 논문의 공동 저자인 Lumen Boco는 다음과 같이 말했습니다. 종자’에 대한 내용은 다음 논문에서 다룰 예정입니다.

“BiD4BEt – 블랙홀 진화 연구에 빅 데이터 적용” 맥락에서 수행된 학제간 작업

Andrea Lappé 교수, Cecilia 감독 및 박사 학위 논문 코디네이터. SISSA의 천체 물리학 및 우주론에서 그는 다음과 같이 덧붙입니다. “이 연구는 항성 천체 물리학, 은하 형성 및 진화, 중력파 및 다중 메시지 천체 물리학의 측면을 다루고 전문 지식을 필요로 하는 진정한 학제간입니다. SISSA 천체 물리학 및 우주론 그룹의 다양한 구성원과 외부 협력자와의 강력한 네트워크입니다.”

Alex Sicilia의 작업은 SISSA의 Andrea Lappi 교수(H2020-MSCAITN-2019 Project 860744)가 공동 저술한 권위 있는 Innovative Training Network 프로젝트 “BiD4BESt – 블랙홀 진화 연구를 위한 빅 데이터 적용”의 맥락에서 이루어집니다. 총 약 350만 유로의 유럽 연합 자금 지원; 여기에는 박사 학위를 제공하기 위해 많은 학계 및 산업 파트너가 포함됩니다. 고급 데이터 과학 기술을 활용하여 블랙홀의 형성과 진화에 대해 초기 단계의 연구원 13명을 교육합니다.

참조: “우주 시간을 통한 블랙홀 질량 함수. I. 항성 블랙홀 및 빛 종자 분포” Alex Cecilia, Andrea Lappé, Lumen Pocco, Mario Spra, Ugo in de Carlo, Michela Mapelli, Francesco Shancar, David M. Alexander, Alessandro Bressan과 Luigi Danes, 2022년 1월 12일, 천체물리학 저널.
DOI: 10.3847 / 1538-4357 / ac34fb