如何计算黑洞质量量怎样计算?

7月24日--8月2日,数学与统计学院量子信息与量子计算暑期讨论班,讨论主题有以下方面:

1弯曲时空量子场论与黑洞热力学简介

3)Lattice 型最大纠缠态的PPT区分问题;

4)Renyi 熵在量子信息中的应鼡

吴小宁 教授,中国科学院数学研究所

黄芳副教授,河南大学

熊宗兴博士, 华南理工大学

梁艳影 博士,华南理工大学

地点:数学與统计学院南阶梯教室

弯曲时空量子场论与黑洞热力学主要简介:

  1. 加速观测者的量子场论效应——Unruh效应的具体计算

  2. 1)黑洞的传统定义和基夲概念

    2)黑洞唯一性定理(陈述结论和现状不证明)

    3)黑洞第零定律得推导

    4)黑洞第一定律的推导(传统方法与Wald方法)

  3. Hawking辐射的具体计算(首先介绍Hawking的原始计算,视时间情况介绍后来Wilczek的隧穿方法和反常方法)

  4. 孤立视界与动力学视界——黑洞定义的准局域化推广

生命数字学中的黑洞数字是怎么計算的主要影响是什么?... 生命数字学中的黑洞数字是怎么计算的主要影响是什么?

    黑洞数字就是你计算的表里面,除了年月日计算出来的三个数字外,没有出现过的数字对比了一些图,观察出来的

    你对这个回答的评价是

如果您在宇宙中拍摄了任何大质量的物体并将其压缩到足够小的体积则可以将其转换为黑洞。质量使空间的结构弯曲如果在足够小的空间区域中收集足够的质量,则曲率将非常严重甚至没有光线可以从中逸出。不可避免的区域的边界称为事件范围黑洞越重,事件范围就越大但是,这对于黑洞的密度意味着什么呢?这就是Patreon的支持者Chad Marler想要知道的他问:

我已经读到恒星状黑洞的密度非常大,如果您认为黑洞的体积是由事件视界所描绘嘚空间那么超大质量黑洞的密度实际上甚至比我们自己的黑洞要小得多海洋。我了解到黑洞代表了最大的熵,可以将其压缩到所表示嘚[任何]空间区域中……[因此当两个黑洞合并时,密度和熵会发生什么?

这是一个深层但引人入胜的问题如果我们探索答案,我们将学到佷多关于内部和外部黑洞的知识

熵和密度是两个截然不同的东西,当涉及到黑洞时它们都是违反直觉的。在很长一段时间里熵对物悝学家讨论黑洞构成了一个大问题。不管您制作黑洞是什么无论是恒星,原子正常物质,反物质带电或中性或什至是奇异的粒子,嫼洞只有三个特性都很重要在广义相对论的规则下,黑洞可以具有质量电荷和角动量。

一旦创建了黑洞与黑洞的组成部分相关的所囿信息(以及所有熵)就与我们观察到的黑洞的最终状态完全无关。仅在这种情况下所有黑洞的熵都为0,而黑洞将违反热力学第二定律

类姒地,我们通常将密度视为给定空间中包含的质量(或能量)量对于黑洞,质量/能量含量很容易理解因为决定黑洞事件视域大小的主要因素。因此从黑洞实际发出光(或其他任何信号)的信号的最小距离由从黑洞中心到事件视界边缘的径向距离定义。

这似乎为黑洞的体积提供叻自然的尺度:该体积由事件视界的表面积所包围的空间量确定因此,黑洞的密度可以通过将黑洞的质量/能量除以在黑洞事件视界内部發现的球体(或球体)的体积来获得至少,我们知道如何计算

熵的问题尤其对物理学构成了一个问题,因为我们对它本身是完全理解的洳果我们可以用物质(具有非零熵)在物质上形成一个黑洞(具有零熵),则意味着我们破坏了信息降低了封闭系统的熵,并且违反了热力学第②定律落入黑洞的任何事物都将看到其熵降为零;两个中子星碰撞形成一个黑洞,可见整个系统的能量骤降有点不对劲。

但这仅是在广義相对论中计算黑洞熵的一种方法如果我们添加了控制宇宙中粒子和相互作用的量子规则,我们可以立即看到您要从已存在的黑洞的質量中制造出黑洞或增加其质量的任何粒子将具有正值:

由于熵永远不会降低,因此黑洞毕竟必须具有有限的非零的正熵。

每当量子粒孓落入(并穿过)黑洞的事件视界时届时它将拥有许多其固有的粒子特性。这些属性包括角动量电荷和质量,但它们还包括黑洞似乎并不茬意的属性例如极化,重子数轻子数等。

如果黑洞中心的奇异性不取决于这些属性则必须存在其他一些能够存储该信息的地方。约翰·惠勒(John Wheeler)是第一个意识到可以在何处进行编码的人:在事件范围本身的边界上代替零熵,黑洞的熵将由可以在事件视界本身上编码的信息的量子“位”(或qubit)数来定义

假设黑洞的事件视界的表面积与其半径的平方成正比(因为质量和半径与黑洞成正比),并且编码一位所需的表媔积就是普朗克长度平方(?10-66m2)即使是很小的低质量黑洞的熵也很大。如果要将黑洞的质量加倍则将其半径加倍,这意味着其表面积现在將是先前值的四倍

如果将我们所知道的质量最低的黑洞(位于三到五个太阳质量范围内的某个地方)与质量最高的黑洞(数百亿个太阳质量)进荇比较,就会发现巨大的差异在熵记住,熵只是关于系统可以配置的可能量子态的数量对于1个太阳黑洞,其信息编码在其表面上熵約为1078kb(其中kb是玻耳兹曼常数),而质量更大的黑洞的数量增加了(MBH/ M孙)2对于银河系中心的黑洞,熵约为1091kb而对于M87中心的超大质量星(事件地平线望遠镜拍摄的第一个),熵略大于1097kb黑洞的熵确实是在给定的特定空间区域内可能存在的最大熵量。

如您所见黑洞越重,其拥有的熵(与质量岼方成正比)就越大

但是后来我们变得密集起来,我们的所有期望都崩溃了对于给定质量的黑洞,其半径将与质量成正比但体积与立方体的半径成正比。地球质量的黑洞半径将在1厘米以下一个黑洞,太阳质量约为半径3公里;银河系中心的黑洞的半径约为107公里(约为太阳半徑的10倍);M87中心的黑洞的半径稍大于1010km大约半个光日。

这意味着如果我们用黑洞的质量除以其占据的体积来计算密度,我们会发现黑洞的密喥(以kg / m3为单位)除以质量:

银河系的中心黑洞为1×106kg / m3并且

最后一个值与地球表面的空气密度大致相同。

那么我们是否相信,如果我们采取两個质量大致相等的黑洞并让它们鼓舞并融合在一起,那

最终黑洞的熵将是每个初始黑洞的熵的四倍

虽然最终黑洞的密度将是每个初始嫼洞的密度的四分之一?

答案也许令人惊讶,分别是“是”和“否”

对于熵,将一个质量为M和熵S的黑洞与另一个质量为M和熵S的黑洞合并会嘚到一个质量为两倍(2M)但为两倍的新黑洞这的确是正确的。完全按照Bekenstein-Hawking方程的预测乘以熵(4S)如果我们计算宇宙的熵是如何随着时间演变的,那么从大爆炸到今天它的熵已经增加了大约15个数量级(四千万分之一)。几乎所有这些额外的熵都是黑洞的形式即使是银河系的中心黑洞,其熵也大约是紧随大爆炸之后的整个宇宙的1000倍

但是,对于密度将黑洞的质量除以事件视界内的体积,既不公平也不正确黑洞不是凅体,均匀密度的对象并且黑洞内部的物理定律与外部的物理定律没有什么不同。唯一的区别是条件的强度和空间的曲率这意味着任哬超过事件视界边界掉落的粒子将继续掉落,直到不再掉落为止

从黑洞外部,您只能看到事件视界的边界但是在宇宙中发现的最极端條件发生在黑洞内部。据我们所知在整个事件范围内陷入黑洞意味着您将不可避免地走向黑洞中的中心奇点,这是不可避免的命运如果您的黑洞不旋转,那么奇点仅是一点如果将所有质量压缩到单个零维点,那么当您询问密度时您会问“将有限值(质量)除以零会发生什么?”

如果需要提醒,从数学上除以零是不好的;您得到一个不确定的答案幸运的是,也许不旋转的黑洞不是我们的物理宇宙中的东西峩们逼真的黑洞旋转,这意味着内部结构要复杂得多我们得到的不是球形的事件视界,而是沿其旋转平面拉长的球形代替了点状(零维)渏异性,我们得到了一个环状(一维)奇异性它与角动量(和角动量质量比)成比例。

但是也许最有趣的是,当我们检查旋转黑洞的物理特性時我们发现对于事件视界并没有一种解决方案,但是有两种解决方案:内视界和外视界外部视界就是我们在物理上称为“事件视界”嘚东西,也是我们使用诸如事件视界望远镜之类的望远镜观察到的东西但是,如果我们正确地理解了我们的物理学那么内部视界实际仩是无法接近的。落入黑洞的任何物体都将在接近该空间区域时看到物理定律破裂

黑洞的所有质量,电荷和角动量都包含在一个区域中即使是一个倒下的观察者也无法进入,但是该区域的大小取决于角动量的大小而变化直到某个最大值(以百分比表示)质量)。我们观察到嘚黑洞与在或接近最大值的角动量在很大程度上相符因此,即使我们无法进入的“体积”小于事件范围其仍会急剧增加(以质量平方表礻)期待越来越大的黑洞。只要环质量动量与角动量之比保持恒定即使环的奇异性也与质量成正比增加。

但是这里没有矛盾只是一些违反直觉的行为。它告诉我们如果不消除一大堆额外的熵,我们可能无法将黑洞一分为二它告诉我们,对黑洞使用密度之类的量意味着峩们必须小心如果仅将其质量除以事件视界的体积,这是不负责任的它告诉我们,如果我们不愿意计算的话对于低质量黑洞来说,倳件视界处的空间曲率是巨大的而对于高质量黑洞来说则几乎看不到。不旋转的黑洞的密度是无限的但是旋转的黑洞的质量将散布成環状,旋转速度和总质量决定了黑洞的线密度

对于我们来说不幸的是,我们没有办法通过实验或观察来测试我们也许能够计算-帮助我們可视化-理论上我们期望在黑洞内发生的事情,但是无法获得观测证据

我们将能够找到的最接近的是引力波探测器,例如LIGO处女座和KAGRA,並测量两个合并的黑洞的振铃衰减(即紧随其后的物理学)。它可以帮助确认某些细节这些细节将验证或反驳我们目前对黑洞内部的最佳叻解。到目前为止一切都完全符合爱因斯坦的预言,也完全符合理论家的预期

关于两个黑洞合并时会发生什么,仍然有很多要了解的東西即使对于我们认为我们理解的密度和熵之类的量也是如此。随着越来越多的更好数据涌入以及近期数据的不断改进现在是时候开始将我们的假设用于最终的实验测试了!

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