打字猴:1.700917098e+09
1700917098 喜忧参半
1700917099
1700917100 对我来说,当科学家最好玩的事情就是可以和很酷的人合作。与我合作论文最多的是一个友善的阿根廷人,名叫马蒂亚斯·扎尔达瑞亚(Matias Zaldarriaga)。我和前妻私下里给他起了个昵称叫“伟大的扎尔达”(Great Zalda),并一致认同,他的幽默感甚至超越了他的科学天赋。如果要预测图3-2中的频谱曲线,就必须用到他参与编写的计算机程序。有一次,马蒂亚斯还跟人赌一张去阿根廷的机票,只因有人说他的预测是错误的、根本没有什么峰值。
1700917101
1700917102 为了给“飞去来器”团队的结果做准备,我们加快了计算速度,并构建了一个庞大的数据库,装满了用来同观测进行对比的模型。当“飞去来器”团队公开数据时,我再一次向http://arXiv.org/网站上传了一篇没写完的论文,接着,我们兴高采烈、夜以继日地工作,争取能在星期日晚上之前完成它。普通物质(也就是原子)聚集形成的物体能被暗物质毫发无伤地穿过去,所以二者在宇宙空间中的运动方式是不一样的。这意味着,普通物质和暗物质影响宇宙聚集成团和宇宙微波背景频谱曲线(见图3-2)的方式也截然不同。具体地说,在宇宙“总预算”中增加原子的数量,会降低频谱中的第二个峰值。“飞去来器”团队的频谱曲线中,第二个峰值非常微弱,我和马蒂亚斯发现,这需要宇宙中包含至少6%的普通物质才会有这样的结果。但是,第2章中提到的宇宙核聚变反应堆——也就是太初核合成只有在原子只占5%的情况下才起效果,所以,一定有哪里出错了!
1700917103
1700917104 当时,我将要在阿尔伯克基市(Albuquerque)进行演讲,我在那里度过了难忘的几天。我很振奋,因为我将把宇宙泄露给我们的全新线索告诉听众。手忙脚乱中,我和马蒂亚斯差点错过上传论文的截止时间,但我们还是比“飞去来器”团队的分析论文早了一步。他们很不幸地被一台老旧的计算机给拖累了,只因为论文中一个图名长出了一个单词。
1700917105
1700917106 交叉球棍在冰球比赛中可不是什么好事,但交叉检验对科学却大有裨益,因为它可以让隐藏的错误无处遁形。“飞去来器”让宇宙学家们得以有机会对宇宙“总预算”进行两次交叉检验:
1700917107
1700917108 ●我们用两种不同的方法测算了暗能量的比率(分别是Ia型超新星和宇宙微波背景频谱峰值),结果都是一样的。
1700917109
1700917110 ●我们用两种不同的方法测算了普通物质的比率(分别是太初核合成和宇宙微波背景频谱峰值),结果却不一样。所以,这两种方法中,至少有一个是错误的。
1700917111
1700917112 三位圣诞老人的礼物
1700917113
1700917114 一年后,在华盛顿特区的一场富丽堂皇的新闻发布会现场,我的屁股简直像粘在了椅子上,感觉就像圣诞老人来临了三次。第一个“圣诞老人”是天文学家约翰·卡尔斯特姆(John Carlstrom),他宣布了自己用南极的DASI微波望远镜发现的结果。他先讲了一段冗长的技术细节,这些我都已经知道了。接着,他公布了一张频谱曲线图,这是我当时见过的最惊艳的一张!
1700917115
1700917116 接下来,“圣诞老人二号”出现了,他是来自“飞去来器”团队的约翰·鲁尔(John Ruhl)。他和卡尔斯特姆一样,也先讲了一段冗长的话。接着,又是一张令人吃惊的频谱图,包含三个峰值,和DASI的图像完美地吻合。这一次,曾经羸弱的第二峰值变大了,因为他们改进了望远镜的建模系统。
1700917117
1700917118 最后,“圣诞老人三号”保罗·理查兹(Paul Richards)公布了气球实验MAXIMA的结果,与前两个结果相当一致。我简直惊呆了。这么多年里,我一直梦想着能够从微波背景中得到那些神出鬼没的线索,现在它们就近在眼前!宇宙只有几十万年历史时发生的事,像画卷一般徐徐展开在人们面前——人类想破解这个秘密,曾经听起来是多么傲慢,但现在它真的发生了!
1700917119
1700917120 那天晚上,我赶紧用这些新数据重新运行了我的模型拟合软件,第二个峰值真的变高了,我的代码预测出原子的比率为5%,与太初核合成完美吻合。原子的交叉检验终于从失败的深渊爬上了胜利的顶峰,宇宙终于重新恢复了秩序,并一直保持着——到现在,WMAP探测器、普朗克卫星等对频谱曲线又进行了更精确的测量(见图3-2),我们能从中看到,原来那些早期的实验一直都是正确的。
1700917121
1700917122 幸运降临
1700917123
1700917124 到2003年,宇宙微波背景辐射大概是宇宙学领域最成功的故事。它成了一剂灵丹妙药,仿佛可以解决所有问题,让我们能测量出宇宙学模型中的所有关键数据。但这种看法是错误的。假设我的体重是90公斤,光靠这个信息显然不足以让你得知我的身高和胖瘦,因为这两者都是体重的决定因素——我可能又高又瘦,或者又矮又胖。我们在测算宇宙其他的重要数据时,也会遇到类似的问题。比如,那些特殊的宇宙微波背景斑点的大小与图3-2中频谱峰值的位置相对应,这些斑点的大小取决于两个因素——空间曲率和暗能量密度,前者会放大或缩小斑点,后者会影响宇宙膨胀的速度,从而影响斑点所在的等离子体与我们之间的距离,也就能影响它们看起来的大小。
1700917125
1700917126 所以,尽管许多记者声称“飞去来器”团队和WMAP项目团队的实验都表明我们的宇宙空间是平坦的,但事实可能并非如此——如果暗能量的占比约为70%,宇宙就是平坦的;但如果暗能量的占比不是70%,空间就是弯曲的。除此之外,还有一些参数对无法从微波背景的数据中提取出来,比如早期宇宙中的聚团程度和第一批恒星形成的时间,这两个数据都会以相似的方式影响图3-2中的频谱曲线(都会改变峰值高度)。我们在中学课堂上就已经学到,要算出两个未知数,至少要有两个方程。在宇宙学中,我们希望确定7个未知数,但仅靠微波背景,不足以提供那么多信息。所以,我们还需要更多的宇宙测量数据,比如一个三维的星系图。
1700917127
1700917128 星系红移巡天
1700917129
1700917130 在绘制三维的星系图之前,我们首先需要分析二维的天图,从中发现星系的影踪,接下来再测量它们各自的距离。迄今为止最雄心勃勃的三维星系图计划是“斯隆数字化巡天”(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)。我在普林斯顿大学做博士后时,有幸参与到了这个项目中。在此之前,已有一小拨人为筹划这个项目而工作了将近10年的时间。他们搭建了望远镜的硬件设施,让一切走上正轨。这个定制的2.5米望远镜位于新墨西哥州,它花了十几年的时间扫描了超过1/3的天空,绘制了一幅二维的天图(见图3-4)。吉姆·冈恩(Jim Gunn)是普林斯顿大学的一名教授,他总让我想起长着大胡子的友善巫师。他施展自己的魔力,为这个望远镜造了一台神奇的数码相机,这是当时天文学领域最大的照相机。
1700917131
1700917132
1700917133
1700917134
1700917135 图3-4 SDSS计划中包含着超巨量的信息。左图中的球体代表整个天空,其中包含大约1万亿像素,是100万像素的100万倍。你可以把镜头拉近,就像第二张图片一样,聚焦在北斗七星之后的一个旋涡星系。在SDSS的天图中,每个地方都可以这样拉近,让你仔细查看。(图片来源:麦克·布尔顿[Mike Blanton]、大卫·霍格[David Hogg]/SDSS)
1700917136
1700917137 如果仔细观察SDSS的天图(见图3-5),你将会发现数不清的恒星和星系等物体——实际上,大约超过5亿个。这个数字非常庞大,如果你让一个研究生把这些物体一个个找出来,假设他的速度为每秒一个,每天不休息地工作8小时,一周工作7天,没有周末和节假日,那也得等上50年。即便对计算机来说,这个任务也陷阱重重——它需要区分出星系(看起来真的很模糊)、恒星(如果没有大气层干扰,看起来就是一个针尖似的亮点)、彗星、卫星和各种人造物体。更糟糕的是,这些物体经常相互重叠在一起,比如,一颗较近的恒星挡在了一个遥远星系的前面。很多人为这个问题伤透了脑筋,花费了很多年的时间。最终,这个问题被一个英雄般的程序解决了。写这个程序的人叫罗伯特·卢普顿(Robert Lupton),是一个活泼可爱的英国人,他在电子邮件里用“好人罗伯特·卢普顿”作为自己的签名,并且不爱穿鞋,总喜欢光着脚走来走去。
1700917138
1700917139
1700917140
1700917141
1700917142 图3-5 普林斯顿大学天文学系里,有一整面墙都用SDSS的一小块天图来装饰。第二张照片里,卢普顿正在和我的儿子们一起仔细观察这张天图。卢普顿的软件辨识出天图中所有物体之后,我们已经测出了大部分有趣的星系与地球之间的距离,创建了一个三维的天图(左图)。这个天图中,地球位于中心,每个点都代表一个星系。“斯隆长城”(Sloan Great Wall)位于图中从上往下约1/3的地方。
1700917143
1700917144 下一步工作,就是测出每个星系的距离了。在第2章,我们介绍了埃德温·哈勃的定律v=Hd,这意味着宇宙在膨胀,并且星系的距离d越大,它远离我们的速度v就越快。如今,哈勃定律已经打下了坚实的基础,我们可以把它反着算,先用星系光谱线呈现出的红移测出它的退行速度v,再用v来计算星系的距离d。从根本上说,在天文学里,测量红移和速度比测量距离要简单得多,所以哈勃定律可以为我们节省大量的工作——我们只需要先用较近的星系测出哈勃常数H,然后测出遥远星系的红移谱线,得出速度v,再除以H,就可以得到一个八九不离十的距离d了。
1700917145
1700917146 卢普顿的软件解决了物体分类的问题,接下来我们测量了100万个星系的光谱。在哈勃的年代,他发现宇宙膨胀用了24个星系的光谱,而这24个光谱花了好几个星期的时间才获得。相比之下,SDSS简直可以实现量产——每小时能生成640个光谱,并同时进行测算。它的诀窍就是将640根光纤排布于望远镜的焦面上,置于卢普顿的软件认定有星系的地方,用这些光纤将星系的光线导入光谱仪,光谱仪再将数码相机拍摄的图像分解成640个单独的彩虹。大卫·施莱格尔(David Schlegel)等人开发了另一个软件包,用来分析这些彩虹,并根据光谱的红移程度计算出它们的距离以及星系的其他性质。
1700917147
[ 上一页 ]  [ :1.700917098e+09 ]  [ 下一页 ]