Resolver las ecuaciones de la relatividad general para la colisión de agujeros negros no es una cuestión sencilla.
Los físicos comenzaron a usar supercomputadoras para obtener soluciones a este famoso problema difícil en la década de 1960. En 2000, sin soluciones a la vista, Kip Thorne, premio Nobel de 2018 y uno de los diseñadores de LIGO, apostó que habría una observaciónde ondas gravitacionales antes de alcanzar una solución numérica.
Perdió esa apuesta cuando, en 2005, Carlos Lousto, entonces en la Universidad de Texas en Brownsville, y su equipo generaron una solución utilizando la supercomputadora Lonestar en el Centro de Computación Avanzada de Texas. Al mismo tiempo, grupos de la NASA y Caltech derivaron independientessoluciones.
En 2015, cuando el Observatorio de ondas gravitacionales del interferómetro láser LIGO observó por primera vez tales ondas, Lousto estaba en estado de shock.
"Nos tomó dos semanas darnos cuenta de que esto era realmente de la naturaleza y no de ingresar nuestra simulación como una prueba", dijo Lousto, ahora profesor de matemáticas en el Instituto de Tecnología de Rochester RIT. "La comparación con nuestras simulaciones fuetan obvio. Podías ver con tus propios ojos que era la fusión de dos agujeros negros ".
Lousto está de regreso con un nuevo hito de la relatividad numérica, esta vez simulando la fusión de agujeros negros donde la relación entre la masa del agujero negro más grande y el más pequeño es de 128 a 1, un problema científico en el límite de lo que escomputacional posible. Su arma secreta: la supercomputadora Frontera en TACC, la octava supercomputadora más poderosa del mundo y la más rápida en cualquier universidad.
Su investigación con el colaborador James Healy, apoyada por la National Science Foundation NSF, fue publicada en Cartas de revisión física esta semana. Puede que se necesiten décadas para confirmar los resultados experimentalmente, pero no obstante, sirve como un logro computacional que ayudará a impulsar el campo de la astrofísica hacia adelante.
"Modelar pares de agujeros negros con masas muy diferentes es muy exigente desde el punto de vista computacional debido a la necesidad de mantener la precisión en una amplia gama de resoluciones de cuadrícula", dijo Pedro Marronetti, director del programa de física gravitacional en NSF. "El grupo RIT ha realizadolas simulaciones más avanzadas del mundo en esta área, y cada una de ellas nos acerca a comprender las observaciones que los detectores de ondas gravitacionales proporcionarán en un futuro próximo ".
LIGO solo es capaz de detectar ondas gravitacionales causadas por agujeros negros de masa pequeña e intermedia de aproximadamente el mismo tamaño. Se necesitarán observatorios 100 veces más sensibles para detectar el tipo de fusiones que Lousto y Healy han modelado. Sus hallazgos muestran no solo lo que elLas ondas gravitacionales causadas por una fusión de 128: 1 se parecerían a un observador en la Tierra, pero también las características del agujero negro fusionado final, incluida su masa final, giro y velocidad de retroceso. Esto llevó a algunas sorpresas.
"Estos agujeros negros fusionados pueden tener velocidades mucho mayores que las conocidas anteriormente", dijo Lousto. "Pueden viajar a 5.000 kilómetros por segundo. Parten de una galaxia y deambulan por el universo. Esa es otra predicción interesante".
Los investigadores también calcularon las formas de onda gravitacionales, la señal que se percibiría cerca de la Tierra, para tales fusiones, incluida su frecuencia máxima, amplitud y luminosidad. Al comparar esos valores con las predicciones de modelos científicos existentes, sus simulaciones estaban dentro de 2porcentaje de los resultados esperados.
Anteriormente, la relación de masa más grande que se había resuelto con alta precisión era de 16 a 1, ocho veces menos extrema que la simulación de Lousto. El desafío de simular relaciones de masa más grandes es que requiere resolver la dinámica de los sistemas que interactúan enescalas adicionales.
Al igual que los modelos informáticos en muchos campos, Lousto utiliza un método llamado refinamiento de malla adaptativa para obtener modelos precisos de la dinámica de los agujeros negros que interactúan. Implica colocar los agujeros negros, el espacio entre ellos y el observador distante nosotros enuna cuadrícula o malla, y refinando las áreas de la malla con mayor detalle donde sea necesario.
El equipo de Lousto abordó el problema con una metodología que él compara con la primera paradoja de Zeno. Al reducir a la mitad y a la mitad la relación de masa y agregar niveles de refinamiento de la red interna, pudieron pasar de relaciones de masa de agujero negro de 32: 1 a 128: 1 binariosistemas que se someten a 13 órbitas antes de la fusión. En Frontera, requirió siete meses de cálculo constante.
"Frontera fue la herramienta perfecta para el trabajo", dijo Lousto. "Nuestro problema requiere procesadores de alto rendimiento, comunicación y memoria, y Frontera tiene los tres".
La simulación no es el final del camino. Los agujeros negros pueden tener una variedad de giros y configuraciones, que impactan la amplitud y frecuencia de las ondas gravitacionales que produce su fusión. A Lousto le gustaría resolver las ecuaciones 11 veces más para obteneruna buena primera gama de posibles "plantillas" para comparar con futuras detecciones.
Los resultados ayudarán a los diseñadores de los futuros detectores de ondas gravitacionales terrestres y espaciales a planificar sus instrumentos. Estos incluyen detectores de ondas gravitacionales terrestres avanzados de tercera generación y la antena espacial de interferómetro láser LISA, cuyo lanzamiento está previsto paramediados de la década de 2030.
La investigación también puede ayudar a resolver misterios fundamentales sobre los agujeros negros, como por ejemplo, cómo algunos pueden crecer tanto, millones de veces la masa del Sol.
"Las supercomputadoras nos ayudan a responder estas preguntas", dijo Lousto. "Y los problemas inspiran nuevas investigaciones y pasan la antorcha a la próxima generación de estudiantes".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Texas en Austin, Texas Advanced Computing Center . Original escrito por Aaron Dubrow. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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