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期待未来的发现:科学家探索非凡的宇宙拓扑结构

作者:菜叶 时间:2024-05-14 23:03

简介:宇宙微波背景辐射图。来源:uux.cn欧空局和普朗克合作组织。noirlab.edu/public/images/CMB。(神秘的地球uux.cn)据美国物理

【菜叶百科解读】

期待未来的发现:科学家探索非凡的宇宙拓扑结构


宇宙微波背景辐射图。来源:uux.cn欧空局和普朗克合作组织。noirlab.edu/public/images/CMB。


(神秘的地球uux.cn)据美国物理学家组织网(Tejasri Gururaj):在一项新的《物理评论快报》(PRL)研究中,科学家们探索了宇宙中非平凡或奇异拓扑结构的可能性,以解释宇宙微波背景(CMB)中出现的一些异常现象。


我们的宇宙学模型基于量子力学和广义相对论,处理受物质和能量影响的宇宙几何结构,在大多数情况下,这些几何结构被认为是平坦的。


然而,它对宇宙本身的拓扑结构只字未提:它是无限的吗?它有环吗?等等。PRL研究的重点是宇宙的这一方面,以及当前的模型和数据是否允许存在这些奇异或非平凡的拓扑结构。


这项研究是COMPACT合作的一部分,该合作由一个国际科学家团队组成。该研究的合著者之一、美国俄亥俄州凯斯西储大学的Glenn D.Starkman教授向Phys.org介绍了该团队的工作。


在讨论他从事这项工作的动机时,他说:“宇宙具有‘有趣’拓扑结构的可能性完全在我们的标准物理模型范围内,但通常被认为是奇异的。”


“长期以来,我一直担心,如果我们只是从另一个方向看,就会错过关于我们宇宙的一个非凡发现。与此同时,越来越多的证据表明,宇宙不是‘统计各向同性’的,即物理在所有方向上都是一样的。拓扑是各向异性蔓延到我们宇宙中的一种非常自然的方式。”


宇宙微波背景


CMB是属于微波光谱的一种辐射。它在20世纪40年代被预测为大爆炸的残余,1965年被意外探测到。


在大爆炸之后,也就是现在的宇宙是如何存在的,除了在极高的温度和压力下的基本粒子和气体汤,什么都没有,通常被称为原始汤。


随着宇宙的膨胀,它也冷却了下来。这导致基本粒子结合形成原子。在此之前,光子一直与这些基本粒子相互作用并散射,不允许它们自由传播。但一旦原子开始形成,光子就可以更自由地传播,大约在宇宙大爆炸38万年后。


这标志着CMB的传播,它被认为是大爆炸的“余辉”。它包含了关于早期宇宙以及导致恒星和星系等大规模结构形成的后续过程的重要信息。


CMB无处不在,在大多数情况下,温度是均匀的。然而,CMB数据中有一些小的波动和异常现象尚未得到解释。


PRL研究中的研究人员提出,CMB测量中的这些波动和异常可以通过考虑宇宙的非平凡拓扑来解释,这意味着我们不必将其视为“平坦的”


宇宙拓扑


拓扑是数学的一个分支,研究物体的形状和结构。拓扑的规则与几何的规则大不相同。虽然几何图形和拓扑是不同的概念,但几何图形会影响拓扑。


几何定义了空间是如何弯曲的(时空在小尺度上被认为是平坦的),拓扑定义了空间的整体连通性。


如果我们要有平坦的空间,我们就不能有空间向内弯曲或有循环的拓扑。这意味着在两个点之间旅行,我们必须走一条没有任何弯路或环路的直线。


Starkman教授解释道,“宇宙可能就像一个古老的电子游戏,离开屏幕的右侧会看到你从左侧弹出,所以你可以通过直线路径回到起点。这被称为乘法连接。”


从本质上讲,直线路径表明,尽管出现了连续运动,但空间的底层拓扑结构允许意外的连接,在这种连接中,看似线性的轨迹实际上可能会自行循环。


匹配的温度圈


如果宇宙是“多重连接的”(即具有非平凡的拓扑结构),我们将观察到匹配的温度圈。这是因为来自光源(如恒星)的光可以沿着两条不同的路径传播,并从两个方向到达观测者(地球)。


这在CMB图(或热图)上留下了类似的温度波动,从而产生了匹配的温度圈。然而,没有证据表明存在这些匹配的温度圈。


Starkman教授说:“缺乏匹配的温度圈是告诉我们通过我们的最短闭环的长度,但它并不能告诉我们通过其他地方的环路的长度。”。


CMB数据中没有匹配的温度圈,这表明如果存在非平凡的拓扑结构,那么穿过我们所在位置(地球)的环路一定相对较小。


这会限制这些循环的长度。Starkman教授解释道,“如果CMB异常是由宇宙拓扑结构引起的,那么穿过我们的最短环路的长度不应该比最后一个散射表面的直径长约20-30%,这个散射表面的半径等于宇宙历史上光传播的距离。”


未来的限制和搜索


鉴于上述限制和对非平凡拓扑的搜索,研究人员提出了未来检测此类拓扑的其他方法。


特别是,他们提到了CMB数据中温度波动的统计模式以及宇宙大尺度结构的变化。如果存在非平凡的拓扑结构,这些波动或交替就会暴露出来。


但是,这些检测需要巨大的计算能力,研究人员建议使用机器学习算法来加快计算速度,并挖掘CMB数据来检测非平凡的拓扑。


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