インテリジェントコンピューティングが探索を加速、チャイナスカイアイFASTが球状星団でこれまでで最長周期のパルサーを発見

球状星団は、数万個から数百万個の星で構成された古代の星団であることがわかっています。そのほとんどは球形ですが、重力の影響も受けている可能性があります。他の天体系の重力の影響により、形状が球面からずれます。球状星団の動的進化プロセスと星集団の合成経路は、現在の文学界で最も注目されている研究テーマです。

数十年の進化を経て、球状星団内の星の数は少数の高密度の星に縮小し続けており、パルサーもその 1 つです。球状星団内のパルサーの分布や性質を理解することで、球状星団内の密度分布や質量分布、他の天体との相互作用などを深く理解することができ、球状星団の動的な進化過程など重要な情報を得ることができます。球状星団と星集団の合成経路。

天体観測によると、パルサーは定期的に電磁波信号を外部に放射していることが判明しており、これは広大な宇宙にパルサーが存在している証拠です。これまでに 3,000 個以上のパルサーが発見されており、それらは主にその回転に応じて通常のパルサーとミリ秒パルサーの 2 つのカテゴリに分類されます。現在既知のミリ秒パルサーは 500 個以上あり、既知のパルサーの約 15% を占めています。通常のパルサーの回転周期は0.1秒から数秒程度ですが、ミリ秒パルサーの回転周期は30ミリ秒未満です。

ミリ秒パルサーは、通常のパルサーとは異なる形成履歴を持っています。通常のパルサーは比較的若いもので、誕生してから数百万年未満ですが、ミリ秒パルサーは比較的古く、近接した連星系での降着によって形成されました。回転周期がミリ秒オーダーに達するまで角運動量を獲得します。現在の観測事実は、既知のミリ秒パルサーの 3 分の 2 以上が連星系にあるということです。球状星団は星の密度が高く、連星形成率が高い。41 個の球状星団の中で 317 個のパルサーが発見されており、そのほとんどは数十ミリ秒の範囲にあるミリ秒パルサーである。ミリ秒の連星系。 天文研究者たちは、球状星団の中に存在する、より長い周期を持つ別の種類のパルサーが存在するのかどうかに興味を持っています。

長周期パルサーの発見

数十億年の進化の後、パルサーの回転はますます遅くなるはずです。つまり、回転周期はますます長くなるのです。私たちが探してきたミリ秒パルサーのほとんどは?

「ある仮説では、球状星団は非常に高密度であるため、パルサーは伴星と伴星からの降着物質を容易に捕らえることができます。この物質はコマを鞭打つ鞭のようなもので、回転を加速します。」このパルサーが再び発生したのです」と江研究所天文コンピューティング研究センターの周登科博士は説明した。

しかし、理論的には、長周期パルサーが形成される方法は数多くあります。一つの状況は、2つのパルサーの降着が第三者の天体によって妨害され、降着が中断されると、長周期パルサーが形成される可能性があるというものです。別のシナリオは、古い星の崩壊後に白色矮星が形成され、白色矮星が合体して周期パルサーを形成するというものです。

では、長周期パルサーをさらに発見できない理由は何でしょうか?これは、ほとんどの長周期パルサーの信号対雑音比が低く、天体望遠鏡による長期観測によって引き起こされるレッドノイズ干渉の影響を受けやすいためであり、そのため長周期パルサーの検出は非常に困難です##。 ＃。

長周期パルサー検出における困難な問題に対処するために、過去 1 年ほどの研究活動で、中国国立天文台の周登科准研究員、王培氏は、科学アカデミーの李谷研究員ら 新しい探索方法を使い、球状星団の中から長周期パルサーを発見することに成功した。

「まず、シミュレーションと定量分析を通じて、長周期パルサー探索の感度に対するレッドノイズの影響を系統的に評価しました。これに基づいて、シミュレーション結果を使用して適切なパラメーターを慎重に選択し、効果的にさらに、高速折りたたみアルゴリズム (FFA) を使用して、China Sky Eye が観測した複数の球状星団調査の公開データを詳細かつ徹底的に検索しました。

最後に、研究チーム

は、球状星団M15内で自転周期1.9秒と3.9秒の2つの長周期パルサーを発見し、それぞれM15KとM15Lと名付けました。 M15Lは、これまでに発見された球状星団の中で最も自転周期が長いパルサーでもあります。

# 図 1 球状星団 M15 内で新たに発見された 2 つの長周期パルサー。左側は 2 つのパルサーのパルス プロファイルと位相時間ウォーターフォール図、右側は M15 内の 2 つのパルサーの位置の概略図です。出典: Zhou et al.、2024、Sci. China-Phys. Astron.、67、269512。

この論文の責任著者であり、FAST の主任研究者であるリー・ヘ氏は、「この発見は、球状星団パルサーの新たな進化経路を明らかにしています。FAST は、球状星団に対する私たちの理解を系統的に変えています」と述べています。 . クラスターパルサーの理解。"

この画期的な発見は、有名な学術誌「SCIENCE CHINA Physics, Mechanics & Astronomy」の表紙記事として4月18日に掲載されました。

arXiv アドレス: https://arxiv.org/pdf/2312.05868

研究チームは、これら 2 つのパルサーの物理的特性もさらに分析しました。磁場も比較的強いことが分かりました。 「パルサーは降着過程で磁場を弱める可能性があり、その強い磁場は、パルサーが短期間の連星降着過程しか経験しなかったことをさらに示している」と論文の筆頭著者である周登科氏は述べた。

この探索計画を使用して、研究チームは 13 個の長周期パルサーの発見を続けました。これらの発見は、球状星団における長周期パルサーの探索におけるミッシングリンクを完成させ、球状星団におけるパルサーの分類と星集団の進化を理解する上で非常に重要です。

データからのパターンのマイニング

この研究では、チームは 2019 年から 2022 年までの約 90 時間の China Sky Eye FAST 観測、合計約 50TB のデータを処理しました。

これらの元の観測データからパルサーの最終的な同定まで、色消し分散、パラメータ設定、干渉除去、レッドノイズ除去、周期探索、候補スクリーニング、相互検証、およびタイミング分析。大量のデータ処理作業とコンピューティング リソースの消費を含むいくつかのステップ。

# この記事では、球形星群の球形星群のフローチャートを使用します。

1 つ目は

分散リンク です。伝播過程でパルサー信号は星間物質の影響で分散し、異なる周波数の信号を重ね合わせてパルス信号を得るために、高周波信号が低周波信号よりも先に地球に到達します。信号対雑音比が高い場合、データ処理ではまず分散作業を実行する必要があります。

M15で発見された長周期パルサー。 左側は長周期パルサー M15K で、周期は約 1.928 秒、右側は約 66.5 pc・cm^−3 の DM です。周期パルサー M15L の周期は約 3.961 秒、DM は約 66.1 pc・cm^-3 です。各サブ図では、上から下に、色分散あり/なしの周波数対位相図、パルス曲線、および時間位相図が示されています。

「

志江研究所の天文計算チームは無彩色ソフトウェアを最適化し、データ処理効率が数倍向上しました。」周登科氏は語った。

分散除去は最初のステップにすぎません。より時間と労力がかかるのは、その後の

候補スクリーニング プロセスです。 パラメータ推定および折り畳みアルゴリズムを介して検索した後、多数の候補天体結果マップが得られます。研究者は、結果マップがパルサーの信号特性に適合しているかどうかを肉眼に頼る必要があります。

# シリーズは、高速折りたたみアルゴリズムを体系的に使用して、表 1 にリストされているボール型星群データの循環検索を実行し、最終的に 2 つの長周期パルス星 M15K と M15K を発見しました。 M15L。

「1 時間の観察で数万の候補画像が生成される可能性があります。非常に多くの画像から非常に弱い信号を区別するのは非常に困難です。」と周登克氏は語った。天文計算研究センターが独自に開発したAIビジュアルモデル手法を用いることで、候補情報を効率的に選別することができ、人手介入が必要な候補の数を3桁削減することができます。

「現在、天文分野のデータ量は膨大であり、その処理には非常に時間がかかります。AI アルゴリズムなどのインテリジェント コンピューティング技術を使用してこれらのデータの処理を支援することで、私たちは大量のデータ分析から解放され、天文学に集中することができます。データの背後にある物理的イメージを理解することで、科学研究の効率を大幅に向上させることができます」と Zhou Dengke 氏は述べています。

周登克

インテリジェント コンピューティングは、周登科氏の科学研究活動において不可欠なツールとなっています。研究の次の段階では、バイナリ ドップラー効果を修正し、球状星団内の長周期パルサーを探索して探索を改善する予定です。完全性、およびドップラー効果位相シフト画像を識別するために AI モデルをトレーニングすることにより、計算速度が向上し、検索プロセス全体が高速化されます。

「天文学者の仕事は、天体観測データの解析から自然の基本法則を発見、検証しようとすることです。現代の計算ツールのない時代、ケプラーに代表される天文学者は数多くの天体観測を解析しました。惑星の運動の法則はデータにまとめられており、大規模なコンピューティング クラスターとインテリジェントなコンピューティング手法を使用することで、たとえば、この新しい発見は星集団のマルチパス進化の歴史を理解するのに役立ちます。複数のパルサーのパラメーターを使用して、関連する球状星団の中心にある物体の重力ポテンシャルと質量を制限することができます。私たちは、大規模なコンピューティング クラスターとインテリジェント コンピューティング テクノロジーを使用して、データからより基本的な自然法則を発見したいと考えています。」周登克さん。

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