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如何利用超級(jí)計(jì)算機(jī)精確預(yù)測(cè)的暗物質(zhì)在宇宙中的分布

中科院半導(dǎo)體所 ? 來源:賽先生 ? 作者:王 杰 ? 2021-05-17 14:29 ? 次閱讀

READING導(dǎo)讀

現(xiàn)如今,大量天文觀測(cè)證據(jù)都證實(shí)了暗物質(zhì)及暗能量的存在。暗能量決定了宇宙的膨脹,而暗物質(zhì)則是宇宙中引力的主宰。雖然我們張開口就能吸進(jìn)幾個(gè)暗物質(zhì)粒子,但依然不能感受到它們。那我們是否就沒有辦法“看見”它們呢?

本期帶你一窺利用超級(jí)計(jì)算機(jī)精確預(yù)測(cè)的暗物質(zhì)在宇宙中的分布,這些結(jié)果為我們回答“暗物質(zhì)的本質(zhì)”這一問題奠定了基礎(chǔ)。

01

暗物質(zhì)是什么?

暗物質(zhì)是天文學(xué)家為了解釋諸多觀測(cè)數(shù)據(jù)而提出的一種在宇宙中廣泛存在的物質(zhì)形式。這種物質(zhì)需要滿足兩個(gè)條件:它需要提供和普通物質(zhì)一樣強(qiáng)大的引力;除了引力,又不能和普通物質(zhì)相互作用而被天文觀測(cè)設(shè)備所直接觀測(cè)到。這兩個(gè)原因,也是它被稱為“暗”(dark)物質(zhì)的緣由。

暗物質(zhì)大約占到宇宙所有物質(zhì)的84%,余下的16%則為我們熟悉的普通物質(zhì)。如果按照現(xiàn)在主流模型,假定暗物質(zhì)粒子為質(zhì)量100GeV(約100個(gè)質(zhì)子的質(zhì)量)的超對(duì)稱粒子,那么我們周圍暗物質(zhì)粒子的密度大約為每立方米為五千個(gè)左右。所以它將不斷地進(jìn)入我們的五官,但遺憾的是,我們完全感受不到它的入侵。即使現(xiàn)在利用地球上最為靈敏的探測(cè)設(shè)備,我們依然很難捕捉到它的蹤跡。

那么我們有沒有方法“看見”它在宇宙中是如何分布的呢?超級(jí)計(jì)算機(jī)讓這成為了可能,而N體模擬就是那雙“眼睛”——得以讓我們觀察暗物質(zhì)如何在宇宙里形成不同尺度的結(jié)構(gòu)。

02

N體模擬方法

利用牛頓方程,我們很容易就能對(duì)任意兩個(gè)粒子在引力下的運(yùn)動(dòng)方程給出精確的解析解。對(duì)于三個(gè)或三個(gè)以上的粒子,這個(gè)所謂的三體或者N體問題就變得復(fù)雜了很多,而且基本不能通過解析的方法獲得通用解。

但我們通過數(shù)值解析N個(gè)粒子之間的引力后,仍然可以在粒子路徑近似為直線的一小段時(shí)間里計(jì)算其運(yùn)動(dòng)方程,隨后在得到所有粒子新的位置后,再重新計(jì)算它們相互的引力。將這一過程不斷的迭代,則可以得到這N個(gè)粒子運(yùn)動(dòng)軌道的演化,從而精確模擬這些粒子的非線性演化過程。這便是N體模擬方法。

宇宙中只有引力是長程力,而主導(dǎo)宇宙引力的暗物質(zhì)只受引力作用。在忽略少量普通物質(zhì)的其他作用力后,N體模擬方法是獲得暗物質(zhì)在宇宙里如何運(yùn)動(dòng)以及分布的非常理想的辦法。

如下圖所示,如果我們將宇宙中一個(gè)早期區(qū)域內(nèi)分布的大量暗物質(zhì)粒子用一個(gè)立體盒子里的N個(gè)質(zhì)量相同的點(diǎn)粒子代替,并根據(jù)宇宙學(xué)模型給予這些粒子原初位置和速度,那么我們將通過這N個(gè)粒子在引力下的運(yùn)動(dòng)從而“看到”它們最后形成的結(jié)構(gòu)。

當(dāng)然,為了防止粒子跑出模擬盒子,我們需要假定這個(gè)模擬盒子的邊界是周期性的——即當(dāng)模擬粒子跑出盒子的一邊時(shí),將從另外一邊重新進(jìn)入盒子。

圖1:利用N體模擬方法研究宇宙中暗物質(zhì)的演化。在宇宙早期(比如宇宙年齡為1億年)設(shè)置原初條件,然后再演化至現(xiàn)在(137億年),就可以獲得暗物質(zhì)在宇宙中的演化。
下排圖為上排圖中其中一小塊區(qū)域的放大。圖片來源:芝加哥大學(xué)計(jì)算物理中心

根據(jù)不同宇宙學(xué)模型或者暗物質(zhì)模型改變?cè)鯒l件和時(shí)空度規(guī),該方法將對(duì)暗物質(zhì)如何演化給出精確的預(yù)言。通過對(duì)比這些預(yù)言和可觀測(cè)到的其他數(shù)據(jù),就可以確定其原初條件,從而限制宇宙學(xué)以及暗物質(zhì)模型。N體模擬正是利用這一方式深刻地改變了宇宙學(xué)的發(fā)展。

然而,受限于計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力,N體模擬也有模擬粒子總數(shù)的限制,目前最大規(guī)模的超級(jí)計(jì)算機(jī)能進(jìn)行的模擬粒子總數(shù)最大也只能在10萬億左右,因此對(duì)整個(gè)宇宙進(jìn)行模擬的精度將受到限制。如果我們希望了解宇宙學(xué)模擬中某一個(gè)感興趣區(qū)域內(nèi)更多細(xì)微結(jié)構(gòu)的形成歷史, 則需要再模擬技術(shù)

事實(shí)上,我們將該區(qū)域內(nèi)的粒子都追溯到模擬開始的時(shí)刻,將所有粒子用數(shù)量更多、質(zhì)量更小的高精度粒子代替,并將對(duì)應(yīng)的更小尺度的密度漲落也附加在這些粒子上;同時(shí), 將該區(qū)域以外的粒子用非常少的、質(zhì)量更高的粗糙粒子代替。然后,將新獲得的原初條件再模擬一次。這也是該方法被稱為“再”模擬的原因。

在保證模擬盒子中粒子總數(shù)基本不變的情況下,這種類似于放大鏡的“放大”作用大大提高了該區(qū)域的解析精度。最近我們還開發(fā)出了多重模擬技術(shù)——對(duì)再模擬的區(qū)域反復(fù)迭代進(jìn)行再模擬,最多進(jìn)行了八次迭代,從而對(duì)宇宙里最小的暗暈——地球質(zhì)量的暗暈的演化歷史進(jìn)行了高精度的模擬。圖2展示了其中的兩次“放大”過程。

03

宇宙大尺度結(jié)構(gòu)

在上世紀(jì)八十年代的時(shí)候,受到計(jì)算機(jī)算力的限制,人們只能利用很少的粒子(N~323)來模擬宇宙的演化。但即便如此,N體模擬依然展示了其強(qiáng)大的威力。

如圖3所示,在天文學(xué)家為中微子是否是暗物質(zhì)的候選體而猶豫不決時(shí),N體模擬給出了答案:在以中微子為假定暗物質(zhì)的情況下,宇宙形成的結(jié)構(gòu)和當(dāng)時(shí)獲得的星系巡天計(jì)數(shù)結(jié)構(gòu)有非常大的差異。這個(gè)結(jié)果也將當(dāng)時(shí)的這一熱門暗物質(zhì)候選體排除了。

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圖3:早期利用數(shù)萬個(gè)粒子對(duì)宇宙大尺度結(jié)構(gòu)的模擬,CDM1和CDM2為冷暗物質(zhì)模型,v1/v2/v3為中微子模型,CfA為第一個(gè)星系巡天結(jié)果。
圖中可以明顯看出幾張模擬圖與巡天結(jié)果的差異。圖片來源:White et al 1983. & Davis et al 1985。

圖4:千禧年模擬(Millennium simulation)利用數(shù)百億粒子對(duì)對(duì)宇宙大尺度結(jié)構(gòu)的精細(xì)刻畫,
圖中標(biāo)尺125Mpc/h約為543光年,圖片來源:Volker Springel。

而隨著計(jì)算能力的提高,我們可以用更多的粒子來模擬這些結(jié)構(gòu)的形成,數(shù)值模擬技術(shù)在幫助冷暗物質(zhì)模型被確立為宇宙標(biāo)準(zhǔn)模型的進(jìn)程中立下了汗馬功勞。

2005年,“千禧年”模擬(Millennium simulation)的完成使我們相信對(duì)于宇宙大尺度結(jié)構(gòu)的理解已經(jīng)有了完整而清晰的圖像。如圖4所示,我們“看見”暗物質(zhì)在宇宙中形成了有很多高密度的“節(jié)點(diǎn)”并相互連接形成的(明亮的)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),這些節(jié)點(diǎn)被稱為暗物質(zhì)暈,簡稱暗暈。

這些巨大的“節(jié)點(diǎn)”被很多的“絲狀”結(jié)構(gòu)(filaments)和 “片狀”結(jié)構(gòu)(sheets)連接。而這些絲狀或者片狀結(jié)構(gòu)圍成的區(qū)域則被稱為“空洞”(Voids)。如果所有暗物質(zhì)都能被我們看見的話,那么我們的宇宙便將是圖中這樣的網(wǎng)絡(luò)狀結(jié)構(gòu),沒有超級(jí)計(jì)算機(jī),我們可能很難看清這一切。

04

暗物質(zhì)暈的數(shù)目以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)

根據(jù)當(dāng)前星系形成的理論,暗物質(zhì)不僅能主導(dǎo)宇宙大尺度結(jié)構(gòu)的形成,還能形成星系的暗暈。那么宇宙中到底有多少暗暈?而這些暗暈的內(nèi)部又是什么結(jié)構(gòu)呢?

我們先來回答第一個(gè)問題,從上面宇宙大尺度結(jié)構(gòu)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)里已經(jīng)可以看到,大“節(jié)點(diǎn)”的暗暈是少數(shù)(圖4中較為明亮的節(jié)點(diǎn)),而更多的是那些較小的暗暈。其實(shí)早在1974年,William Press和Paul Schechter對(duì)于這些暗暈的數(shù)目就給出了較為精確的計(jì)算。

同時(shí),更精確的數(shù)值模擬結(jié)果催生了橢球榻縮模型,以及Excursion set理論等更好描述暗暈形成的理論模型。隨著計(jì)算能力的提高和計(jì)算技術(shù)的更進(jìn)一步發(fā)展。我們現(xiàn)在已經(jīng)能精確給出宇宙里所有不同質(zhì)量暗暈的數(shù)目了。

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圖5:標(biāo)準(zhǔn)CDM模型下,宇宙中不同質(zhì)量暗暈的質(zhì)量函數(shù)。圖片來源:作者供圖。

圖5展示的是給定一單位質(zhì)量暗物質(zhì)總量下,宇宙里不同質(zhì)量暗暈的數(shù)目分布。我們可以看見在暗暈的整個(gè)質(zhì)量區(qū)間,從百萬分之一太陽質(zhì)量到1千萬億個(gè)太陽質(zhì)量,跨越21個(gè)數(shù)量級(jí),暗暈的質(zhì)量函數(shù)都可以被一個(gè)單一的冪率函數(shù)描述。上圖也表明,在宇宙中,對(duì)應(yīng)一個(gè)質(zhì)量為1千萬億太陽質(zhì)量的暗物質(zhì)暈,將還有共10億億億(1025) 個(gè)不同質(zhì)量的暗暈存在。

此外,暗物質(zhì)粒子因?yàn)楸旧砭哂幸欢ǖ乃俣龋?dāng)暗物質(zhì)的質(zhì)量沒有達(dá)到臨界值時(shí),其產(chǎn)生的引力將不足以抵抗其引力而形成暗物質(zhì)暈。

對(duì)于WIMP粒子,這個(gè)質(zhì)量大約為地球的質(zhì)量,所以在上面模擬的圖里我們可以看見在這一質(zhì)量以下,暗暈的數(shù)目急劇減少,而且里面還有很多因?yàn)槟M的數(shù)值效應(yīng)產(chǎn)生的虛假暗暈。按照該質(zhì)量函數(shù)估計(jì),宇宙中95%以上的暗物質(zhì)都在暗暈中存在。

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圖6:不同宇宙模型,不同質(zhì)量暗暈的徑向密度分布圖,橫軸為半徑,縱軸為密度。圖片來源:NFW96。

我們已經(jīng)對(duì)暗物質(zhì)在整個(gè)宇宙里的分布以及他們形成的暗暈的分布有了初步了解,現(xiàn)在我們?cè)倏匆幌掳禃灥膬?nèi)部結(jié)構(gòu)。

早前理論預(yù)測(cè)暗暈的密度沿著半徑分布應(yīng)該是一個(gè)單一的冪率輪廓。1996年,Julio Navarro,Carlos Frenk,Simon White發(fā)現(xiàn)在不同的宇宙學(xué)模型里,不同的質(zhì)量的暗暈都具有同樣形狀的輪廓,只是其幅度和轉(zhuǎn)折的位置有所不一樣。該密度輪廓也被稱為NFW輪廓。此后,在更高精度的模擬中,人們也多次證實(shí)了這些結(jié)果。

在2010年左右,Aquarius和Pheonix模擬項(xiàng)目分別對(duì)銀河系大小,以及星系團(tuán)大小暗暈的內(nèi)部結(jié)構(gòu)給出了非常精細(xì)的描述,見圖7。我們可以看到這些暗暈都是中心密度比較高,而外圍密度逐步減小,其間分布了大量的小的團(tuán)塊。

這些團(tuán)塊則是因?yàn)榘禃炏嗷ブg因?yàn)橐ψ饔枚鴮?dǎo)致暗暈相互碰撞,其中一個(gè)被另外一個(gè)較大的、經(jīng)過潮汐剝離后的遺留結(jié)構(gòu)。這些結(jié)構(gòu)被稱為暗暈的子結(jié)構(gòu),或者子暗暈。而有趣的是,對(duì)于這些子暗暈進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),無論暗暈的質(zhì)量如何,這些子暗暈的質(zhì)量函數(shù)都是一個(gè)冪率譜的分布,見圖8。

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圖8:圖7暗暈內(nèi)子暗暈的質(zhì)量函數(shù),左圖為銀河系大小暗暈,右圖為星系團(tuán)大小暗暈。
橫軸為子暗暈質(zhì)量,豎軸為子暗暈數(shù)目。圖片來自:Volker Springel and 高亮。

05

我們能真的“看”到暗物質(zhì)嗎?

借助超級(jí)計(jì)算機(jī),雖然我們已經(jīng)能“看見”暗物質(zhì)在宇宙里的分布,但離我們真正看見暗物質(zhì)粒子本身依然相去甚遠(yuǎn)。

暗物質(zhì)的本質(zhì)究竟是什么?一直以來,這都是整個(gè)自然科學(xué)的最重要的問題之一。眾多地面或空間直接探測(cè)實(shí)驗(yàn)至今依然不能給出明確答案,人們只能更多的寄希望于從天體物理方法上進(jìn)一步探索其本質(zhì)屬性。而這只能通過暗物質(zhì)對(duì)可觀測(cè)的星系的引力效應(yīng),或者它們相互作用產(chǎn)生的湮滅信號(hào)去觀測(cè)——如果它們能相互作用的話。

目前已知的是暗物質(zhì)粒子湮滅產(chǎn)生的信號(hào)與暗物質(zhì)密度平方成正比,根據(jù)前面所“看”到的暗物質(zhì)在宇宙里的分布,我們就可以預(yù)言其湮滅信號(hào)的強(qiáng)度。

圖9:數(shù)值模擬給出暗物質(zhì)通過湮滅輻射的高能伽瑪射線在天空的強(qiáng)度分布圖。
下面的顏色標(biāo)尺表示其強(qiáng)度大小。圖片來源:Mark. Vogelsberger。

圖9顯示的是當(dāng)我們位于太陽系看到的宇宙中暗物質(zhì)湮滅產(chǎn)生的高能伽瑪光子的分布情況。圖中強(qiáng)度最高的地方則對(duì)應(yīng)于銀河系的中央,很多白色光點(diǎn)則為暗暈或者子暗暈產(chǎn)生的信號(hào)。

當(dāng)然,我們還可以根據(jù)所獲得的暗物質(zhì)分布來預(yù)測(cè)其產(chǎn)生的引力透鏡效應(yīng),以及動(dòng)力學(xué)效應(yīng)等。這些預(yù)測(cè)也為如何利用天體物理方法探測(cè)暗物質(zhì)給出了清晰的方向。

06

結(jié)語

我們已經(jīng)知道宇宙里普通物質(zhì)只占宇宙所有物質(zhì)、能量的不到5%,而其中能發(fā)光的、被我們觀測(cè)的物質(zhì)則更是1%不到。對(duì)這極少數(shù)物質(zhì)的觀測(cè)竟能幫助我們完全勾勒出整個(gè)宇宙的樣貌,借助超級(jí)計(jì)算機(jī),我們還能理解整個(gè)宇宙的演化歷史。

無論怎樣看,對(duì)于人類來說,都是一個(gè)了不起的成就。我們既然已經(jīng)成功走出了這第一步,相信有一天也一定能真正“看見”暗物質(zhì),甚至暗能量,從而回答“暗物質(zhì),暗能量本質(zhì)是什么”這一終極問題。

編輯:jq

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原文標(biāo)題:我們能“看”到暗物質(zhì)嗎?超級(jí)計(jì)算機(jī)能“窺見”它們的分布

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    計(jì)算機(jī)系統(tǒng),關(guān)鍵組件的協(xié)同工作構(gòu)成了其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和運(yùn)算能力。這些組件不僅決定了計(jì)算機(jī)的性能,還影響著用戶的使用體驗(yàn)。以下是對(duì)計(jì)算機(jī)
    的頭像 發(fā)表于 07-15 18:18 ?2225次閱讀

    工業(yè)計(jì)算機(jī)與普通計(jì)算機(jī)的區(qū)別

    信息化和自動(dòng)化日益發(fā)展的今天,計(jì)算機(jī)已經(jīng)成為了我們?nèi)粘I詈凸ぷ?b class='flag-5'>中不可或缺的工具。然而,計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中,工業(yè)
    的頭像 發(fā)表于 06-06 16:45 ?2147次閱讀

    馬斯克計(jì)劃打造超級(jí)計(jì)算機(jī)推動(dòng)AI發(fā)展

    科技巨頭埃隆·馬斯克近日投資者會(huì)議上透露,其人工智能初創(chuàng)公司xAI正全力籌備打造一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)。這臺(tái)計(jì)算機(jī)將作為下一版人工智能聊天機(jī)器人Grok的強(qiáng)大后盾,為其提供強(qiáng)大的算力支持。
    的頭像 發(fā)表于 05-28 09:18 ?717次閱讀

    NVIDIA和Recursion利用AI超級(jí)計(jì)算機(jī)加快新藥研發(fā)

    BioHive 由 NVIDIA AI 驅(qū)動(dòng),用于加速醫(yī)療領(lǐng)域科學(xué)家的工作。全球超級(jí)計(jì)算機(jī) TOP500 榜單,它的排名上升了 100 多位。
    的頭像 發(fā)表于 05-16 09:46 ?1525次閱讀
    NVIDIA和Recursion<b class='flag-5'>利用</b>AI<b class='flag-5'>超級(jí)</b><b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b>加快新藥研發(fā)

    富士通使用富岳超級(jí)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練LLM

    盡管富士通的富岳超級(jí)計(jì)算機(jī)不再是超級(jí)計(jì)算機(jī)500強(qiáng)名單中最快的機(jī)器,但它仍然是一個(gè)非常強(qiáng)大的系統(tǒng),A64FX處理器的多功能性允許將其用于各種工作負(fù)載,例如AI。
    的頭像 發(fā)表于 05-13 14:18 ?774次閱讀
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