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恒星引力向内挤压(如果支配宇宙引力的)

恒星引力向内挤压(如果支配宇宙引力的)记住,所有的模型都假定宇宙中存在大量的暗物质,只有MOND希望能彻底摆脱它们。模拟在两种情况下进行:有来自普通物质的反馈,以及没有来自普通物质的反馈。与暗物质不同的是,普通物质会燃烧成恒星并形成黑洞,而这些黑洞提供的反馈会改变附近物质的行为。○ 由Illustris TNG模型产生的星系团。| 图片来源:TNG Collaboration 另一类被称为f(R)引力的模型则是为了消除对暗能量的需求,这类模型具有“变色龙”机制。这是因为它们假设存在一个额外的力,这个力会根据周围的环境而改变行为。○ 这是一张显示了从修正引力模型中生成的盘形星系图。图像右侧的红蓝颜色显示的是星系盘内的气体密度,恒星显示为明亮的斑点。图像左侧显示了星系盘内气体的力的变化,其中深色的中心区域对应于标准的、广义相对论式的力,而亮黄色区域对应于增强了的力(修正的力)。两张图片自上而下分别显示了从上方和侧面模拟星系的样子。

引力暗能量的物理本质是现代物理学中最迷人、却又最令人头疼的核心问题。

爱因斯坦广义相对论被普遍认为是描述引力的标准理论。自100多年前广义相对论提出以来,它经受住了所有最严苛的检验,解决了牛顿理论无法解释的水星近日点进动问题,预言了黑洞引力波的存在。它是现代宇宙学的基础,它甚至在日常生活中也发挥着重要的作用。

尽管广义相对论如此成功,但自它提出以来,人们就开始寻找替代的引力理论。显然,想要提出一个全新的引力理论是极其不容易的,这样的一个新理论必须解释广义相对论所能够解释的一切,同时它也至少应该能够解释暗物质和暗能量难题中的一个。暗物质的数量是普通物质的五倍之多,暗能量则是推动宇宙加速膨胀的幕后黑手。

有一类理论被统称为MOND(修改的牛顿动力学),它们探讨的是根本不存在暗物质的情况。但对于一些相对论能够轻松处理的问题,它却很难做出恰当的解释。它也没有解释暗能量,部分原因是因为这类理论早在暗能量被发现之前就已经提出了。

另一类被称为f(R)引力的模型则是为了消除对暗能量的需求,这类模型具有“变色龙”机制。这是因为它们假设存在一个额外的力,这个力会根据周围的环境而改变行为。

○ 这是一张显示了从修正引力模型中生成的盘形星系图。图像右侧的红蓝颜色显示的是星系盘内的气体密度,恒星显示为明亮的斑点。图像左侧显示了星系盘内气体的力的变化,其中深色的中心区域对应于标准的、广义相对论式的力,而亮黄色区域对应于增强了的力(修正的力)。两张图片自上而下分别显示了从上方和侧面模拟星系的样子。| 图片来源:Christian Arnold/Baojiu Li/Durham University.

研究人员利用了Illustris TNG模型来进行测试,这是一个可模拟星系的形成和演化的微型宇宙。在标准条件下,这一模型在某种程度上是完全基于广义相对论来控制演化的。但在这次的测试中,研究人员用变色龙理论取代了广义相对论。

恒星引力向内挤压(如果支配宇宙引力的)(1)

○ 由Illustris TNG模型产生的星系团。| 图片来源:TNG Collaboration

记住,所有的模型都假定宇宙中存在大量的暗物质,只有MOND希望能彻底摆脱它们。模拟在两种情况下进行:有来自普通物质的反馈,以及没有来自普通物质的反馈。与暗物质不同的是,普通物质会燃烧成恒星并形成黑洞,而这些黑洞提供的反馈会改变附近物质的行为。

模拟结果表明,星系内部区域的气体感受不到修改过的引力的效应,其行为与广义相对论相差无几。这包括气体流入了驱动着活动星系的超大质量黑洞附近的区域。相反,由于变色龙力引起的变化,星系的外部区域应该显示出一些差异。由于在变色龙模型下,引力的动力学会有所改变,因此预计这里会有更多的恒星形成。

不幸的是,大多数这些效应都太小,无法在f(R)和广义相对论之间产生可被检测到的差异。然而,有一个却是例外。发生在星系外层气体中的变化导致在那里形成了密度更高的气体,这样就提高了气体冷却的效率。计划于2020年投入观测的平方千米阵列(SKA)中的仪器将对这种气体的变化特性非常敏感。届时,横跨两大洲的SKA将成为世界上最大的射电望远镜,其强大的观测能力足以深入太空,对形成于大爆炸之后不久的恒星和星系进行观测。因此,在不久的将来,SKA或许就能够检测到任何有别于广义相对论的偏差。

参考来源:

https://www.dur.ac.uk/research/news/item/?id=39308&itemno=39308

https://www.nature.com/articles/s41550-019-0823-y

https://arstechnica.com/staff/2019/07/alternative-theory-of-gravity-makes-a-nearly-testable-prediction/

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