.Key Discovery for Future Design of Laser–Fusion Energy Reactors
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.Key Discovery for Future Design of Laser–Fusion Energy Reactors
레이저-융합 에너지 원자로의 미래 설계를 위한 핵심 발견
주제:암사슴에너지핵융합로로렌스 리버모어 국립 연구소국가 점화 시설인기 있는 By 로렌스 리버모어 국립 연구소 2022년 11월 28일 이온은 핵융합 반응에서 다르게 거동합니다 Lawrence Livermore National Laboratory에서 수행되고 Nature Physics에 게재된 연구에서는 이온이 융합 반응에서 이전에 예상했던 것과 다르게 행동한다는 것을 보여줍니다. 크레딧: 존 제트와 제이크 롱/LLNL DECEMBER 22, 2022
-연구자들은 이온이 융합 반응에서 다르게 행동한다는 것을 발견했습니다. 로렌스 리버모어 국립 연구소( LLNL ) 과학자들의 새로운 발견에 따르면, 이온은 융합 반응에서 이전에 예상했던 것과 다르게 거동합니다 . 이 발견은 레이저-융합 에너지원의 미래 설계에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.
"Evidence for suprathermal ion distribution in burning plasmas"라는 제목의 연구 결과는 Nature Physics 11월 14일자에 발표된 새 논문에 실렸습니다 . 이 연구는 고수율 연소 및 점화 관성 구속 핵융합 실험(ICF)에 대한 중성자 에너지 측정에서 예상보다 높은 평균 중성자 에너지가 열 평형 상태 에 있는 중수소-삼중수소(DT) 플라즈마 에 대해 생성됨을 보여주었다. Alastair Moore는 "이는 핵융합을 겪는 이온이 ICF 내파를 시뮬레이션하는 데 사용되는 일반적인 방사선 유체역학 코드로는 예측할 수 없거나 예측할 수 있는 최고 성능 샷에서 예상한 것보다 더 많은 에너지를 갖는다는 것을 의미합니다."라고 말했습니다.
LLNL 물리학자이자 논문의 주 저자. 연구자들은 이 관찰을 유도하는 원인에 대해 명확하게 이해하지 못하지만, 이는 융합되는 이온의 가장 직접적인 측정 중 하나이며 ICF 내파를 개선하고 견고하고 신뢰할 수 있는 점화 플랫폼을 생성하는 연구소의 사명. Moore는 논문에 설명된 측정이 긴급 차량이 사이렌을 켜고 지나갈 때 들리는 톤의 변화를 초래하는 도플러 편이와 약간 비슷하다고 설명합니다.
"National Ignition Facilty ( NIF ) 내파에서 핵융합 반응이 발생할 때 중수소와 삼중수소 이온이 검출기로 이동하면 반응에서 더 높은 에너지 또는 '톤' 중성자를 관찰할 수 있습니다."라고 Moore는 말했습니다. "이를 통해 일부 감지기는 다른 감지기보다 더 높은 평균 중성자 에너지를 측정하기 때문에 내파 성능 저하로 이어질 수 있는 드라이브 및 캡슐 대칭의 중요한 불균형을 진단할 수 있습니다." 이것은 또한 연구원들에게 플라즈마가 얼마나 뜨거운지에 대한 창을 제공합니다.
더 뜨거운 플라즈마의 경우 이온은 평균적으로 모든 방향으로 더 빠르게 이동하므로 중수소와 삼중수소 이온은 더 빠른 속도로 충돌하고 추가 에너지는 반응에 의해 방출된 중성자와 알파 입자 간에 공유됩니다. “이것은 모든 검출기가 더 높은 평균 중성자 속도를 측정한다는 것을 의미합니다. 모든 검출기에서 볼 수 있기 때문에 등방성 속도라고 부르지만 실제로는 중수소와 삼중수소 이온이 충돌할 때 사용할 수 있는 추가 에너지를 측정한 것입니다.”라고 Moore는 말했습니다. "그 때문에 융합을 겪고 있는 이온을 직접 측정하는 것입니다."
열 플라스마의 경우 이 추가 에너지가 온도 증가에 따라 어떻게 변하는지 간에 고정된 관계가 있습니다. “이 결과에서 흥미로운 점은 DT 반응의 경우 NIF 내파가 일단 연소 및 점화를 시작하면 이 관계를 초과한다는 사실을 발견했다는 것입니다. 초열이라는 용어”라고 Moore는 말했습니다. 연구자들은 수년간의 데이터를 관찰합니다. 지난 5-10년 동안 NIF 핵진단 팀의 많은 사람들의 작업을 기반으로 한 연구를 위한 관찰. Moore는 이 작업이 NIF에서 5개의 중성자 비행 시간 분광계를 사용하여 최첨단 고정밀 측정을 개발함으로써 가능해졌다고 말했습니다. 새로운 Cherenkov nToF 검출기 기술의 생성은 연구자들이 초당 5km의 불확실성으로 속도를 측정할 수 있음을 의미했습니다. 이것은 10,000분의 1의 정밀도이며, 이것이 없었다면 이 효과가 관찰되지 않았을 것입니다. ICF에서 DT 융합 반응에 의해 생성된 중성자의 평균 에너지는 초당 51,000km 이상의 속도로 이동한다는 것을 의미합니다. 이것은 샌프란시스코에서 뉴욕까지 10분의 1초도 안 되는 시간에 여행하는 것과 같습니다. 논문의 데이터는 2021년 8월 1.35MJ 결과 이전에 제출 되었으며 연구자들은 연소에서 점화 실험으로 이동함에 따라 이러한 추세가 기대에서 벗어나는 흥미로운 결과를 계속 보고 있습니다. "결과에 대한 한 가지 설명은 D와 T 이온이 평형 상태가 아니라는 것입니다."라고 Moore는 말했습니다. "이 문제를 더 잘 이해하려면 더 발전된 시뮬레이션 기능이 필요하며 우리는 이 문제를 이해하는 데 이러한 기능을 적용하기 위해 Los Alamos National Laboratory, Imperial College London 및 MIT 의 공동 작업자와 협력하고 있습니다."
https://scitechdaily.com/key-discovery-for-future-design-of-laser-fusion-energy-reactors/
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메모 2212230750 나의 사고실험 oms 스토리텔링
oser는 일종에 이온이다. oss.sys에서 다르게 반응하는 것은 결국 베이스의 zerosum조건 만족에 참여하기 때문이며 핵융합이 base와 osssys와의 융합으로 에너지가 확산될 수 있기 때문이다.
다중우주의 빅뱅사건들도 거의 샘플c.osssys.base.maxfall.이온 점화 현상도 샘플b.qoms. 특이점 발화와 유사하다.
Samplea.oms (standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
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e00d0c 0b0fa0
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d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
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a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
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sample c.oss (standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
- Researchers have found that ions behave differently in fusion reactions. According to a new discovery by Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) scientists, ions behave differently in fusion reactions than previously expected. This discovery provides important insights into the future design of laser-fusion energy sources.
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memo 2212230750 my thought experiment oms storytelling
An oser is a type of ion. The reason why oss.sys reacts differently is because it participates in satisfying the zerosum condition of the base, and because nuclear fusion can diffuse energy by fusion between the base and osssys.
Big Bang events in the multiverse are almost sampled c.osssys.base.maxfall.Ion ignition phenomenon is also sampled b.qoms. Similar to singularity utterances.
Samplea.oms (standard)
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.Scientists Develop an “Extended Landau Free Energy Model” for Advanced Materials Design
과학자들은 고급 재료 설계를 위한 "확장된 란다우 자유 에너지 모델"을 개발합니다
주제:인공 지능재료과학나노기술도쿄이과대학 2022년 11월 29일 에너지 물리학 추상 개념
최근 연구팀은 토폴로지, 데이터 사이언스 및 자유 에너지를 결합하여 개발한 "확장된 란다우 자유 에너지 모델"을 사용하여 나노 스케일 자성 재료의 미세한 이미지 데이터 해석을 자동화하는 데 성공했습니다. 고급 재료 설계를 위한 설명 가능한 AI 기반 물리 이론 과학자들은 AI 및 토폴로지를 사용하여 나노 자기 장치에서 인과 관계 분석 및 시각화를 위한 "확장된 Landau 자유 에너지 모델"을 개발합니다.
저전력 소모, 고속화 등 차세대 나노전자소자에서 바람직한 성능을 구현하기 위해서는 미세 물질 분석이 필수적이다. 그러나 이러한 장치에 포함된 자성 재료는 종종 나노 구조와 자구 사이에 매우 복잡한 상호 작용을 나타냅니다. 이것은 차례로 기능적 디자인을 어렵게 만듭니다. 전통적으로 연구원들은 현미경 이미지 데이터의 시각적 분석을 수행했습니다. 그러나 이것은 종종 그러한 데이터의 해석을 질적이고 매우 주관적으로 만듭니다. 부족한 것은 나노스케일 자성 물질의 복잡한 상호 작용의 기본 메커니즘에 대한 인과 분석입니다.
Landau 자유 에너지 모델의 확장 도쿄이과대학 연구팀이 개발한 나노자석의 자화반전 인과관계 분석이 가능한 확장된 란다우 자유에너지 모델을 묘사한 이미지. 이 모델을 통해 팀은 자기 도메인 이미지를 효과적으로 시각화할 수 있었고 에너지 요구 사항이 낮은 나노 구조의 역설계에 성공했습니다. 출처: 일본 도쿄 과학 대학
Kotsugi 연구소 최근 한 연구팀이 현미경 이미지 데이터의 해석을 자동화하는 데 성공했습니다. 이것은 팀이 토폴로지, 데이터 과학 및 자유 에너지의 조합을 사용하여 개발한 "확장된 Landau 자유 에너지 모델"을 사용하여 달성되었습니다. 이 모델은 물리적 메커니즘과 자기 효과의 임계 위치를 설명할 수 있으며 나노 소자에 대한 최적의 구조를 제안합니다. 이 모델은 물리학 기반 기능을 사용하여 정보 공간에서 에너지 환경을 그렸습니다. 이는 다양한 재료의 나노 스케일에서 복잡한 상호 작용을 이해하는 데 적용될 수 있습니다. 자세한 연구 내용은 Scientific Reports 저널에 오늘(11월 29일) 게재될 예정입니다 .
이 연구는 일본의 Masato Kotsugi 교수가 주도했습니다.일본 도쿄이과대학 . “기존의 분석은 현미경 이미지의 육안 검사를 기반으로 하며 재료 기능과의 관계는 정성적으로만 표현되며 이는 재료 설계의 주요 병목 현상입니다. 확장된 Landau 자유 에너지 모델을 통해 이러한 물질 내에서 복잡한 현상의 물리적 기원과 위치를 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식은 딥 러닝이 직면한 설명 가능성 문제를 극복하며, 이는 새로운 물리 법칙을 재창조하는 것과 같습니다.”라고 Kotsugi 교수는 설명합니다.
이 작업은 KAKENHI, JSPS 및 MEXT-Program for Creation of Innovative Core Technology for Power Electronics Grant의 지원을 받았습니다. 확장된 란다우 자유 에너지 모델 주성분 분석의 차원축소 결과 산점도. 색상은 총 에너지를 나타냅니다. 자기 영역과 전체 에너지 사이의 관계는 설명 가능한 특징 공간에서 연결됩니다. 크레딧: Masato Kotsugi, 일본 도쿄 과학 대학
모델을 설계할 때 팀은 Landau 자유 에너지 모델을 확장하기 위해 토폴로지 및 데이터 과학 분야의 최신 기술을 사용했습니다.
이것은 나노자석에서 자화 반전의 인과 분석을 가능하게 하는 모델로 이어졌습니다. 그런 다음 팀은 원래 자기 도메인 이미지의 물리적 기원 및 시각화를 자동으로 식별했습니다. 그들의 결과는 결함 근처의 감자 에너지가 "피닝 현상"의 원인이 되는 자기 효과를 발생시킨다는 것을 나타냅니다. 또한 팀은 지금까지 달성하지 못한 에너지 장벽의 공간적 집중을 시각화할 수 있었습니다. 마지막으로 연구팀은 낮은 전력 소비로 기록 장치와 나노구조의 위상 역설계를 제안했다.
본 연구에서 제안하는 모델은 스핀트로닉스 소자, 양자정보기술, 웹3 등의 개발에 있어 폭넓은 응용에 기여할 것으로 기대된다. 확장된 란다우 자유 에너지 모델 결과 주성분 분석의 차원축소 결과 산점도. 색상은 총 에너지를 나타냅니다. 자기 영역과 전체 에너지 사이의 관계는 설명 가능한 특징 공간에서 연결됩니다. 크레딧: Masato Kotsugi, 일본 도쿄 과학 대학
“우리가 제안한 모델은 재료 공학을 위한 자기 특성의 최적화를 위한 새로운 가능성을 열어줍니다. 확장된 방법은 마침내 재료의 기능이 표현되는 '왜'와 '어디서'를 명확히 할 수 있게 해줄 것입니다. 육안 검사에 의존했던 재료 기능 분석은 이제 정확한 기능 설계를 가능하게 하기 위해 정량화될 수 있습니다.”라고 Kotsugi 교수는 낙관적으로 결론지었습니다.
참조: Sotaro Kunii, Ken Masuzawa, Alexandre Lira Fogiatto, Chiharu Mitsumata 및 Masato Kotsugi의 "Feature Extended Landau 자유 에너지를 사용한 자화 반전의 원인 분석 및 시각화", Scientific Reports 2022년 11월 29일 . DOI: 10.1038/s41598-022-21971-1 이 연구는 KAKENHI, JSPS [21H04656]의 지원을 받았습니다. 이 연구의 일부는 MEXT-Program for Creation of Innovative Core Technology for Power Electronics Grant Number JPJ009777 및 KAKENHI, JSPS[19K22117, 22K14590]의 지원을 받았습니다.
https://scitechdaily.com/scientists-develop-an-extended-landau-free-energy-model-for-advanced-materials-design/
Millions of Supercomputer-Generated “Universes” Reveal How Black Holes Grow
슈퍼컴퓨터가 생성한 수백만 개의 "우주"는 블랙홀이 어떻게 성장하는지 보여줍니다
주제:천체물리학블랙홀기계 학습애리조나 대학교 By UNIVERSITY OF ARIZONA 2022년 12월 21일 블랙홀 및 은하 형성의 기계 학습 테스트 모델 작동 방식: 시행 착오를 통해 머신 러닝은 다양한 규칙을 사용하여 생성된 가상 은하와 블랙홀의 다양한 쌍을 테스트한 다음 실제 천문 관측과 가장 일치하는 쌍을 선택합니다. 크레딧: H. Zhang, Wielgus 외. (2020), ESA/Hubble & NASA, A. 벨리니
애리조나 대학의 연구원들은 슈퍼컴퓨팅 능력을 활용하여 수백만 개의 컴퓨터 생성 "우주" 시뮬레이션을 생성하여 천문학적 관측을 피한 천체물리학적 예측을 테스트했습니다. 어떻게 , 언제, 왜 블랙홀 이 형성되고 성장하는지 이해하려고 노력하는 천체 물리학자들의 좌절감에 훨씬 더 가깝습니다. 블랙홀은 물질, 빛, 정보 등 그 무엇도 빠져나갈 수 없는 불가사의하고 보이지 않는 층인 사건의 지평선으로 둘러싸여 있습니다. 이것은 사건의 지평선이 블랙홀 의 과거에 대한 모든 증거를 삼킨다는 것을 의미합니다.
-"이러한 물리적 사실 때문에 블랙홀이 어떻게 형성되었는지 측정하는 것이 불가능하다고 생각했습니다." 애리조나 대학교 스튜어드 천문대의 부교수이자 일본 국립 천문대( NAOJ )의 프로젝트 연구원인 Peter Behroozi가 말했습니다. Behroozi는 Steward의 박사 과정 학생인 Haowen Zhang과 함께 국제 팀을 이끌고 기계 학습과 슈퍼컴퓨터를 사용하여 블랙홀의 성장 이력을 재구성하고 사건의 지평선 너머에 무엇이 있는지 효과적으로 밝혀냈습니다. 수백만 개의 컴퓨터 생성 "우주" 시뮬레이션을 통해 초거대질량 블랙홀이 호스트 은하와 함께 성장한다는 사실이 밝혀졌습니다.
-이것은 20년 동안 의심되어 왔지만 과학자들은 지금까지 이 관계를 확인할 수 없었습니다. 팀의 연구 결과가 포함된 논문은 왕립천문학회 월간 고지(Monthly Notices of the Royal Astronomical Society) 에 게재되었습니다 . 이 논문의 공동 저자인 베루지(Behroozi)는 “우주의 초기와 초기로 돌아가 보면 정확히 같은 관계가 존재했음을 알 수 있다”고 말했다. "그래서 은하계가 작은 것에서 큰 것으로 성장함에 따라 블랙홀도 작은 것에서 큰 것으로 성장하고 있습니다. 오늘날 우리가 우주 전역의 은하에서 볼 수 있는 것과 정확히 같은 방식입니다."
-전부는 아니더라도 대부분의 은하계는 우주 전체에 흩어져 있으며 그 중심에 초거대질량 블랙홀이 있는 것으로 생각됩니다. 이 블랙홀은 태양 질량의 100,000배보다 더 큰 질량을 가지고 있으며 일부는 수백만, 심지어 수십억 태양 질량을 자랑합니다. 천체물리학의 가장 성가신 질문 중 하나는 이 거대괴수가 어떻게 빠르게 성장하고 처음에 어떻게 형성되는지였습니다. 답을 찾기 위해 Zhang, Behroozi 및 동료들은 슈퍼컴퓨터에서 수백만 개의 서로 다른 우주를 생성할 수 있는 새로운 형태의 기계 학습을 사용하는 플랫폼인 Trinity를 만들었습니다. 연구자들은 컴퓨터가 초대형 블랙홀이 시간이 지남에 따라 어떻게 성장하는지에 대한 새로운 규칙을 제안하는 프레임워크를 구축했습니다. 그런 다음 그들은 이러한 규칙을 사용하여 가상 우주에서 수십억 개의 블랙홀 성장을 시뮬레이션하고 가상 우주를 "관찰"하여 수십 년 동안 실제 우주에서 블랙홀을 실제로 관찰한 것과 일치하는지 여부를 테스트했습니다.
제안되고 거부된 수백만 개의 규칙 세트 후에 컴퓨터는 기존 관찰을 가장 잘 설명하는 규칙을 결정했습니다. Behroozi는 “우리는 은하가 어떻게 형성되는지에 대한 규칙을 이해하려고 노력하고 있습니다. “요컨대, 우리는 트리니티가 물리 법칙이 무엇인지 추측하고 시뮬레이션된 우주에 들어가 우주가 어떻게 나타나는지 보도록 합니다. 진짜처럼 보입니까, 그렇지 않습니까?” 연구원들에 따르면, 이 접근법은 은하계뿐만 아니라 우주 내부의 다른 모든 것에 대해서도 동일하게 잘 작동합니다. 이 프로젝트의 이름인 트리니티(Trinity)는 세 가지 주요 연구 영역인 은하, 초대질량 블랙홀, 암흑 물질 헤일로(직접 측정으로는 볼 수 없지만 물리적 현상을 설명하는 데 필요한 암흑 물질의 광대한 고치)와 관련이 있습니다. 모든 은하계의 특징. 이전 연구에서 연구원들은 수백만 개의 은하 와 암흑 물질 후광 을 시뮬레이션하기 위해 UniverseMachine이라고 하는 프레임워크의 초기 버전을 사용했습니다 . 연구팀은 암흑 물질 헤일로에서 성장하는 은하가 헤일로의 질량과 은하의 질량 사이에 매우 특정한 관계를 따른다는 사실을 발견했습니다. "우리의 새로운 작업에서 우리는 이 관계에 블랙홀을 추가했습니다."라고 Behroozi는 말했습니다.
"우리는 블랙홀 질량에 대한 매우 좋은 관측을 가지고 있습니다."라고 논문의 주저자인 Zhang은 말했습니다. “그러나 그것들은 대체로 지역 우주로 제한됩니다. 멀리 볼수록 블랙홀의 질량과 호스트 은하 사이의 관계를 정확하게 측정하는 것이 점점 더 어려워지고 결국 불가능해집니다. 그 불확실성 때문에 관측은 그 관계가 우주 전체에 걸쳐 유지되는지 여부를 우리에게 직접적으로 말해 줄 수 없습니다.” 트리니티는 천체물리학자들이 그 한계뿐만 아니라 서로 다른 성장 단계에서 관찰된 수백만 개의 블랙홀에서 얻은 정보를 함께 연결함으로써 개별 블랙홀에 대한 사건의 지평선 정보 장벽을 피할 수 있도록 합니다.
개별 블랙홀의 역사를 재구성할 수는 없지만 연구원들은 함께 취한 모든 블랙홀의 평균 성장 역사를 측정할 수 있었습니다. "블랙홀을 시뮬레이션된 은하에 넣고 어떻게 성장하는지에 대한 규칙을 입력하면 결과 우주를 우리가 가지고 있는 실제 블랙홀의 모든 관측과 비교할 수 있습니다."라고 Zhang은 말했습니다. "그러면 우주의 블랙홀과 은하가 오늘부터 우주의 맨 처음까지 어떻게 생겼는지 재구성할 수 있습니다." 시뮬레이션은 또 다른 당혹스러운 현상을 밝혀냈다 . 은하수 중심 에서 발견되는 것과 같은 초거대질량 블랙홀 은 우주의 나이가 불과 수십억 년에 불과한 유아기에 가장 활발하게 성장했지만, 그 후, 지난 100억 년 동안. Behroozi는 "우리는 은하계가 새로운 별을 형성하는 속도가 정점에 도달한 다음 시간이 지남에 따라 줄어들고 나중에 별 형성을 완전히 중단하는 이상한 행동을 한다는 것을 한동안 알고 있었습니다."라고 말했습니다. “이제 우리는 블랙홀이 같은 일을 한다는 것을 보여줄 수 있었습니다. 호스트 은하와 같은 시간에 성장하고 꺼집니다. 이것은 은하계의 블랙홀 성장에 대한 수십 년 된 가설을 확인시켜줍니다.” 그러나 결과는 더 많은 질문을 제기한다고 그는 덧붙였다. 블랙홀은 그들이 살고 있는 은하보다 훨씬 작습니다. 은하수 를 지구 크기로 축소 하면 초대질량 블랙홀의 크기는 이 문장 끝에 있는 마침표의 크기가 됩니다.
더 큰 은하와 같은 시간 내에 블랙홀의 질량이 두 배가 되려면 매우 다른 규모의 가스 흐름 간의 동기화가 필요합니다. 이 균형을 이루기 위해 블랙홀이 은하계와 어떻게 공모하는지는 아직 이해되지 않았습니다. "트리니티의 정말 독창적인 점은 블랙홀과 은하 사이의 연결이 다양한 데이터 세트 및 관측 방법과 일치하는지 알아낼 수 있는 방법을 제공한다는 것입니다."라고 Zhang은 말했습니다. “알고리즘을 사용하면 지금까지 관찰한 모든 것을 재현할 수 있는 암흑 물질 후광, 은하, 블랙홀 사이의 관계를 정확하게 찾아낼 수 있습니다. 그것은 기본적으로 우리에게 '좋아, 이 모든 데이터가 주어지면 우리는 은하계와 블랙홀 사이의 연결이 저러기보다는 이렇게 보여야 한다는 것을 압니다.'라고 말합니다. 그리고 그 접근 방식은 매우 강력합니다.”
참조: “Trinity I: z = 0–10에서 암흑 물질 헤일로-은하-초거대질량 블랙홀 연결을 자체적으로 일관성 있게 모델링” Haowen Zhang, Peter Behroozi, Marta Volonteri, Joseph Silk, Xiaohui Fan, Philip F Hopkins, Jinyi Yang 작성 및 James Aird, 2022년 10월 16일, 왕립 천문 학회 월간 고지 . DOI: 10.1093/mnras/stac2633
https://scitechdaily.com/millions-of-supercomputer-generated-universes-reveal-how-black-holes-grow/
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메모 2212231157 나의 사고실험 oms 스토리텔링
애리조나 대학의 연구원들이 블랙홀을 시뮬레이션화 해본듯 하다. 시뮬레이션을 통해 초거대질량 블랙홀이 호스트 은하와 함께 성장한다는 사실이다. 그 호스트 은하는 블랙홀을 만드는 것이면 샘플b.qoms.host galaxy일 것이다. 그러면 그 블랙홀은 특이점이 된다.
빅뱅도 일종에 블랙홀 특이점이면 암흑 물질과 암흑 에너지가 매트릭스.part가 되고 그 matrix의 갯수가 블랙홀.smola를 이룬 다중우주의 vix.a(n!)이 된다.
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-"Because of these physical facts, it was thought impossible to measure how black holes formed." said Peter Behroozi, associate professor at the University of Arizona's Steward Observatory and project researcher at the National Astronomical Observatory of Japan (NAOJ). Behroozi led an international team with Steward PhD student Haowen Zhang to use machine learning and supercomputers to reconstruct the black hole's growth history and effectively reveal what lies beyond the event horizon. Millions of computer-generated "space" simulations have revealed that supermassive black holes grow alongside their host galaxies.
- This has been suspected for 20 years, but scientists have not been able to confirm this relationship until now. A paper containing the team's findings was published in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. "If you go back to the beginning and the beginning of the universe, you see that exactly the same relationship existed," said Behroozi, co-author of the paper. "So, as galaxies grow from small to large, black holes are also growing from small to large. Exactly the same way we see them today in galaxies across the universe."
-Most, if not all, galaxies are scattered throughout the universe and are thought to have a supermassive black hole at their center. These black holes have masses greater than 100,000 solar masses, with some boasting millions and even billions of solar masses. One of the most vexing questions in astrophysics has been how quickly these behemoths grow and how they formed in the first place. To find the answer, Zhang, Behroozi and colleagues created Trinity, a platform that uses a new form of machine learning that can generate millions of different universes on a supercomputer. Researchers have built a framework in which computers propose new rules for how supermassive black holes grow over time. They then used these rules to simulate the growth of billions of black holes in a virtual universe and "observed" the virtual universe for decades to test whether it matched actual observations of black holes in the real universe.
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memo 2212231157 my thought experiment oms storytelling
Researchers at the University of Arizona seem to have simulated a black hole. Simulations show that supermassive black holes grow with their host galaxies. The host galaxy would be the sample b.qoms.host galaxy if it were to create a black hole. The black hole then becomes a singularity.
If the big bang is also a black hole singularity, dark matter and dark energy become the matrix.part, and the number of the matrix becomes the vix.a(n!) of the multiverse that forms the black hole.smola.
Samplea.oms (standard)
b0acfd 0000e0
000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sampleb. qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample b.poms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
sample c.oss (standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
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