Đột phá trong học máy: Hiểu biết mới về thành phần sao neutron và phương trình trạng thái

Chỉnh sửa bởi: Uliana S. Аj

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Coimbra, hợp tác với các nhà khoa học từ Trung Quốc và Ấn Độ, đã đạt được một bước đột phá quan trọng trong việc tìm hiểu về sao neutron bằng cách áp dụng các kỹ thuật học máy. Sao neutron, một trong những vật thể dày đặc nhất trong vũ trụ, đặt ra một câu hỏi hóc búa về thành phần thực sự của chúng.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng hồi quy tượng trưng, một phương pháp học máy, để xác định các mối quan hệ đại số giữa khối lượng tối đa của sao neutron và phương trình trạng thái của nó. Cách tiếp cận sáng tạo này giúp giảm đáng kể thời gian tính toán cần thiết để xác định các mô hình phù hợp với các quan sát thiên văn, giúp tăng tốc quá trình lên gấp bảy lần.

Các nhà khoa học hy vọng sẽ sử dụng các kỹ thuật tính toán tiên tiến để giải mã phương trình trạng thái của vật chất đậm đặc trực tiếp từ các dữ liệu quan sát được của sao neutron. Điều này có thể tiết lộ các đặc tính của vật chất baryon ở mật độ cực cao và xác định thời điểm các quark tách ra khỏi nucleon. Hiểu phương trình trạng thái của vật chất hạt nhân trong các điều kiện khắc nghiệt này là rất quan trọng để giải thích các quan sát về sao neutron, vụ nổ siêu tân tinh và sự hợp nhất của sao neutron.

Nguồn

  • Sapo - Portugal Online!

  • UC scientists use machine learning to reduce neutron star calculation time sevenfold

  • UC scientists help advance study of nuclear matter in neutron star mergers

Bạn có phát hiện lỗi hoặc sai sót không?

Chúng tôi sẽ xem xét ý kiến của bạn càng sớm càng tốt.