星系或在模拟天文学家搜寻的暗物质信号

星系或在模拟天文学家搜寻的暗物质信号
2026年09月06日 01:36 看点资讯

大多数星系可能被称为恒星流的环绕恒星长丝所包围。在华盛顿大学的一项新研究中,天文学家模拟了恒星流——图中以彩色条纹呈现——环绕虚拟主星系运行的过程,以检验一种关于暗物质可能如何影响恒星流形状的主流理论。研究结果有助于研究人员将暗物质的真实证据与误判信号区分开来。图片来源:斯特凡佩恩瓦尔登纳

星系能够产生许多与天文学家视为暗物质可能迹象的恒星流扭曲相同的扭曲。

天文学家长期以来一直希望,银河系周围恒星长带中的间隙、弯曲和其他扭曲现象,能够揭示暗物质的隐藏影响。但新的模拟表明,即使没有被认为会产生这些特征的小型暗物质团块,其中许多特征也可能来自银河系本身。

华盛顿大学的研究人员对四个银河系大小的星系中约1.5万条被称为恒星流的带状结构进行了建模。这些模拟忽略了被称为次晕的小暗物质团块。经过模拟的50亿年之后,几乎每条恒星流都出现了不规则现象,只有70条保持完全平滑。

在我们的模拟中,仅主星系就导致了与我们在真实恒星流中观测到的相同类型的不规则现象,该研究的主要作者、华盛顿大学天文学博士后学者阿尔皮特阿罗拉(ArpitArora)说,既然现在我们能够预测主星系自身会产生什么影响,我们就可以开始分离出暗物质所起的作用了。

这项研究发表在《天体物理学杂志》上。

仅星系本身就能干扰恒星流

这些扭曲源于星系本身的结构。在每个模拟星盘中,恒星的分布有些不均匀,形成了密度高低不同的区域,与真实星系中的情况相似。当恒星流穿过密度更高的区域时,不均匀的引力环境会对它们产生弯曲和撕裂作用。

阿罗拉原本预计星系会产生一些不规则现象,但没想到会有这么多。

我们发现,几乎所有溪流都存在某种结构变化,阿罗拉说,所以那种认为溪流天然细且平滑的观点不一定正确。

模拟产生了波动、扭结、尖刺、分支、间隙和团块。一些流被其宿主星系的引力泡沫完全撕裂。那些轨道更靠近星系核心的流更频繁地遇到密集、团块状的区域,并形成了更多的不规则性。

流异常可能有另一个来源

这一结果使利用恒星流研究暗物质的努力变得复杂,暗物质是一种理论上的物质,除了通过引力外,它不与光或普通物质相互作用。

暗物质构成了宇宙中的大部分质量,是星系生长的脚手架,但我们仍然不知道它是什么,合著者、华盛顿大学天文学助理教授诺拉希普说。银河系是我们研究暗物质的最佳实验室之一,而恒星流是其中最敏锐的工具之一。

一组虚拟恒星流展示了模拟所产生的各种弯曲、扭动、扭结和空隙。在大约15000条恒星流中,只有70条没有特征。来源:阿罗拉等人《天体物理学杂志》

银河系中的大多数恒星位于一个相对平坦的平面内,而恒星流则沿着围绕星系的不同路径运行。恒星流形成于一群恒星撞击星系并被其引力捕获时。随着恒星的运行,星系将星团拉伸成一条细长的丝状结构。大多数星系都拥有恒星流,不过银河系周围的恒星流对天文学家来说是最易观测到的。

我们星系中的许多恒星流存在间隙和弯曲。天文学家提出,其中一些特征可能是与暗物质亚晕相遇的结果。如果是这样,它们的变形可以提供关于暗物质成分的信息。新的模拟表明,天文学家必须首先考虑宿主星系自身产生的类似特征。

暗物质的特征仍有待分离鉴定。

阿罗拉现在计划在未来的模拟中加入暗物质团块,并测试它们是否会形成与仅由星系造成的模式不同的可区分模式。

新的观测结果可能有助于做出这一区分。美国国家科学基金会美国能源部维拉C鲁宾天文台的西蒙尼巡天望远镜有望在银河系中发现更多的恒星流。这些观测结果可能有助于天文学家对恒星流特征进行分类,并寻找能更可靠地与暗物质联系起来的特征信号。

遗憾的是,没有什么魔法棒能揭示暗物质的结构,华盛顿大学天文学研究助理教授詹姆斯达文波特说。流是复杂的系统,但它们仍然是研究我们附近暗物质最有趣的方式。

参考文献:《宿主星系的印记》,作者:ArpitArora、PeterS.Ferguson、JacobNibauer、NoraShipp、VideepReddy、EugeneVasiliev、JackKohm、LaurellaC.Marin、AdrianM.PriceWhelan、DenisErkal、SarahPearson、AndrewWetzel、JeremyBailin及RobertFeldmann,近期发表于《天体物理学杂志》,DOI:10.384715384357ae89af

这项研究由戈登和贝蒂摩尔基金会资助。

相关知识

星系是由恒星、行星、气体、尘埃等天体在引力作用下组成的庞大系统,是宇宙的基本结构单元之一。我们所在的银河系就是典型的螺旋星系,包含数千亿颗恒星及各类天体。星系形态多样,有螺旋状、椭圆状、不规则状等,它们在宇宙中分布广泛,通过引力相互影响,共同构成了浩瀚的宇宙图景。

BY: William Poor, University of Washington

FY: AI

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