研究:白矮星周围发现“来历不明”彩色冲击波

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2026月01月13日

  新华社北京1月13日电 欧洲天文学家在一颗白矮星周围观测到彩色冲击波。不同于以往在白矮星周围观测到的冲击波,对于最新观测到的这一绚丽天文景象,天文学家的现有认知不足以解释其成因。该发现因此对白矮星演化相关研究提出了新的挑战。

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  来自英国等多国的天文学家在12日出版的英国杂志《自然-天文学》发表论文说,这颗编号RXJ0528+2838的白矮星位于距离地球730光年的银河系御夫星座。他们利用欧洲南方天文台位于智利的甚大望远镜观测发现,这颗白矮星在宇宙中移动时,其周围形成彩色弓形激波。

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  研究报告作者之一、英国杜伦大学天体物理学家西蒙内·斯卡林吉说,快速移动的物质猛烈撞击周围气体会形成冲击波(又称激波)。“弓形激波因物体在空间中快速移动形成,类似船在水中航行时船头形成的波浪。”他说,弓形激波的颜色源于星际气体受撞击并发热,不同化学元素产生不同颜色。

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  示意图显示,在一个双星系统中,白矮星吞噬其巨星伴侣的物质。澳大利亚国立大学2017年8月宣布,该校科学家参与的一项研究发现,一个在银河系流浪的小型星体很可能是数百万年前一个双星系统内的白矮星引发的大爆炸崩出来的一枚“弹片”。新华社发(澳大利亚国立大学提供)

  研究人员发布的图像中,这颗白矮星周围有好似云彩的弓形激波,最外层是红色,显示有氢存在;里层的绿色和蓝色分别显示有氮和氧存在。斯卡林吉说,这颗白矮星周围冲击波的形状和长度显示,这并非昙花一现,而是已存在至少1000年。

  白矮星是恒星演化的最后阶段。恒星在消耗掉核燃料后,在亿万年时间里逐渐冷却、变暗,留下高密度核心,也就是所谓的恒星残骸——白矮星。据路透社援引研究论文报道,RXJ0528+2838是一颗质量接近太阳、但体积略大于地球的白矮星。它有一颗伴星,是质量仅为太阳十分之一、亮度仅为太阳数千分之一的红矮星。这颗红矮星每80分钟围绕RXJ0528+2838公转一周,两颗星体之间的距离相当于地球与月球之间的距离。

  在这样的双星系中,伴星的物质和气体通常会因引力作用向白矮星转移,在其周围形成吸积盘。吸积盘为白矮星提供能量的同时,其中物质外溢产生强大外向流,继而与周围气体撞击形成冲击波。

  先前研究曾观测到白矮星产生冲击波的现象,那些白矮星都有吸积盘。最新研究发现的白矮星虽然也从伴星吸引气体,但并没有形成吸积盘,它能产生冲击波因而让研究人员费解。

  参与研究的波兰学者克里斯蒂安·尤凯维奇说,他们的最新发现显示,即使没有吸积盘也可能产生强大外向流,这显示有研究人员尚不了解的机制存在。他说,有关双星体系中物质如何移动和相互作用,上述最新发现无疑对“标准图像”构成挑战。(袁原)

【责任编辑:焦鹏】
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              人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...