by http://blog.csdn.net/shendl

科幻大片《星际穿越》正在热映中,作为一名经常看科普图书的青年,在这里给大家汇报一下近几年物理学和天文学的最新进展。由于本人是物理学和天文学小白,本文定有很多错误,请大家原谅、指正。

关于宇宙起源的猜想很多,最近几年M理论正在获得物理圈内的广泛认同。包括霍金大师。霍金大师前些年的观点还是,宇宙大爆炸之前的宇宙不可知,不可问。最近他写的《大设计》一书显示霍金已经接受了M理论。

M理论源于弦论,是一种宇宙起源的假说。目前还没有得到证实,但已经获得了业内大牛的广泛支持。它认为,宇宙一共有11个维度,其中一个维度是时间维度。在宇宙大爆炸时,其中的三个维度开始膨胀,时间维度也开始递增了。另外7个维度没有膨胀,依然处于微观世界之中。

我们的宇宙并不是唯一的。而是存在无数多个兄弟宇宙。在宏宇宙中,在真空中会产生类似量子涨落的效应,从虚无中产生物质,然后又消失。有时,产生的物质不会消失,而是会膨胀。类似于一个个气泡。每一个气泡就是一个宇宙。我们的宇宙就是其中一个气泡,来自于虚无中。

M理论认为,所有的粒子其实都是同一种东西,是一根弦。不同的弦有不同的振动模式,成为不同的基本粒子:电子,夸克,胶子等。

大爆炸时,我们的宇宙三个空间维度开始膨胀,时间维度也开始递增。大爆炸,并不是物质的爆炸,而是宇宙空间本身的膨胀。空间膨胀造成奇点的高温高密状态降温,最后形成物质。

目前最新的观测表明,宇宙大爆炸大概在137亿年前开始。在大约70亿年前宇宙开始加速膨胀。据科学家估计,现在宇宙的半径大约在460亿光年左右。你可能会问,宇宙大爆炸至今才137亿年,而我们知道根据相对论,宇宙中所有物质速度最快的是光速。那么宇宙的半径应该最多137亿光年。为什么宇宙的半径会达到460亿光年呢?因为,我们的宇宙空间本身在膨胀,而不是物质在爆炸。物质没动,空间动了。空间膨胀的速度并不受光速的限制。The Big Bang大爆炸这个术语本身有误导之嫌。

2008年WMAP团队给出了结合宇宙微波背景辐射和其他观测数据的结果,显示当今的宇宙含有72%的暗能量、23%的暗物质、4.6%的常规物质和少于1%的中微子。其中常规物质的能量密度随着宇宙的膨胀逐渐减少,而暗能量的能量密度却保持不变。从而宇宙过去含有的常规物质比例比现在要高,而在未来暗能量的比例则会进一步升高。

暗物质是不和光发生反应的物质,因此我们无法直接观测到,我们通过测算引力知道暗物质的存在。但暗物质的具体构成和特性我们还不得而知。

暗能量,是一种斥力。和引力的方向相反。最早是爱因斯坦在广义相对论中引入的一个常数。爱因斯坦发现广义相对论公式下的宇宙不稳定,因此加入了这个常数。后来爱因斯坦又去掉了这个常数,并说,引入这个常数是他这辈子最错误的事。但现在的观测已经表明,这个常数,也就是暗能量的确存在。而且目前科学家已经测算到了精确的值。

暗能量是空间中的一股斥力,在我们的宇宙中这是一个常数。所有空间,包括真空都存在暗能量。正是因为存在暗能量,因此我们的宇宙正在加速膨胀。并且随着宇宙半径的扩大,空间增大,暗能量越来越大。宇宙空间膨胀的速度也会越来越快。

我们知道万有引力。引力会使物质之间相互吸引。如果一定空间中物质足够多,那么物质就会集聚和坍缩。行星,恒星,黑洞都是引力造就的。如果宇宙中的物质(包括常规物质和暗物质)足够多,那么宇宙在膨胀到一定大小后,就会再次坍缩到最初的奇点。这被称为“大挤压”。宇宙中的所有生命都会消失。还好,根据现在的观测,我们的宇宙物质太少,因此不会走向“大挤压”的不归路。但也许我们的不少兄弟宇宙的结局就是“大挤压”。

我们这个宇宙的命运,应该是热寂。也就是暗能量推动宇宙空间变得越来越大。以至于离我们较远的星系的星光永远无法抵达我们这里。宇宙中离我们星系较近的部分构成我们的可见宇宙。随着时间的推移,宇宙中物质全部转换为能量,进入热寂状态。

这个命运要比“大挤压”状态下的宇宙要好的多,我们人类如果不自己毁灭,那么可以依靠可见宇宙中的物质生存足够长的时间。

科学家发现,我们所处的宇宙对于生命是相当友好的。如果宇宙大爆炸后的物质总量相对于膨胀后的宇宙空间太大,那么宇宙就会再此坍缩为一个奇点。如果暗能量的宇宙常数太大,那么宇宙空间膨胀的速度太快,物质来不及被引力吸引成星系就飘散了,也无法产生生命。

一个解释是“人择原理”,我们之所以看到这样的宇宙,是因为只有这样的宇宙我们才能生存。也许存在其他宇宙,它的11个维度都没有膨胀,也许有的宇宙只膨胀了1个维度,也许有的宇宙10个维度都膨胀了,也许有的宇宙膨胀太慢,有的宇宙膨胀太快。但既然有无数个平行宇宙存在,那么一定也有无数个宇宙能够产生生命。

我们的宇宙半径是460亿光年,并且还在加速膨胀中。也就是我们的宇宙是无限的,但是有边界的。我们认为,宇宙之外的空间是nothing,不同于我们宇宙内部的真空。因为真空内有量子涨落,还有恒定的暗能量。

你可能会问,在宇宙边缘的星系看四周,是不是有一面是完全漆黑的未知世界呢?不会。宇宙中任何一处都不是宇宙的中心,也没有任何一处是宇宙的边缘。

我们的宇宙就像是11维的宏宇宙中的一个气球。内部的气体(真空的暗能量)让它不断膨胀,并且正在加速膨胀(因为空间越大暗能量的膨胀力越大)。所有物质都分布在气球表面。因此,随着宇宙的膨胀,不同星系的距离越来越大。但是如果你向宇宙的一个方向一直走下去,并且比宇宙膨胀的速度还快,那么你最后就会走到原点。就像地球表面没有尽头但是面积是有限的一样,宇宙也没有尽头但确实是有限体积的。

在我们这个宇宙气球的外面,可能有无数多个这样的气球。但因为宇宙气球之间的真空的暗能量,彼此的距离不断扩大,因此不会发生宇宙相撞的事故。(以上是我的推测,也可能在宏宇宙中的真空,不存在暗能量)其他宇宙和我们的宇宙一样,也是来自宏宇宙中真空的量子涨落,从虚无中诞生,膨胀,收缩,或者永远膨胀下去。

科学家是怎么样知道宇宙正在膨胀的呢?哈勃发现离我们越远的星系,其光谱越向红偏移,也就是多普勒效应,因此知道宇宙正在膨胀。那哈勃怎么知道原来的光谱是怎样的呢?因为每一种物质的光谱都是一样的。观测氢的光谱的红移就能知道宇宙在膨胀。

科学家是怎么知道宇宙正在加速膨胀的呢?有一类双星系统,一颗是白矮星,另一颗是恒星。白矮星会吸收伴星的物质,达到一定大小后,就会发生超新星爆炸。这个质量大小是恒定的,因此其亮度也是恒定的,并会持续3个星期。这类超新星被称为Ia型超新星,因为其质量相等,光度一样,因此被称为宇宙“标准烛光”。观测这类超新星爆炸的亮度和3个星期内的变化,就能知道3个星期内它相对地球的距离。结果发现宇宙不仅在膨胀,而且在加速膨胀。

宇宙的星系是怎样形成的呢?在大爆炸的最初暴涨阶段,量子涨落引起了某些区域温度高出1/10万K(度)。在宇宙膨胀冷却后,这些位置的物质密度高,从而聚合成星系。所以说,变化万千的宇宙是上帝通过随机数(量子涨落)和混沌理论(物质之间的相互影响)构造的。宇宙中正物质比反物质略多,形成了我们宇宙的物质世界,可能也要归功于量子涨落。有些宇宙,很可能是反物质比正物质多,从而反物质构成了宇宙的物质世界。

另外,再谈一下另一个关于宇宙最终命运的推测“大撕裂”。这个观点认为随着宇宙的膨胀,大约500亿年后,连原子的核力都无法抗拒暗能量,宇宙所有物质就此解体,成为四散的尘埃。这个观点我是不认同的。因为一定空间内的暗能量是一个常数,暗能量的膨胀力量是在宇宙大尺度范围才能战胜引力的。暗能量造成的加速膨胀,只会造成我们的宇宙分为一个个彼此隔绝的宇宙孤岛。每一个宇宙孤岛都有很多个星系。“大撕裂”这个宇宙的最终命运是不现实的。

最后来点科幻的:

我们能不能回到过去?根据M理论,时间维度是递增的,因此我们无法回到过去。

我们能不能通过虫洞或者其他方式实现超光速旅行?也许可以吧。虽然根据相对论,有质量的物体的运行速度不可能达到光速,但我们可以换一个角度来看待旅行。空间本身的特性也许可以利用。空间自身就在不断加速膨胀中。也许等我们对宇宙的了解更深入,我们就能够实现星际穿越。

物理学和天文学的最新进展相关推荐

  1. 斯坦福大学陈丹琦等人解读机器阅读最新进展:超越局部模式匹配

    来源:AI 科技评论 不久前,斯坦福大学的计算机科学博士陈丹琦的一篇长达 156 页的毕业论文<Neural Reading Comprehension and Beyond>成为「爆款文 ...

  2. 2019最新进展 | Transformer在深度推荐系统中的应用

    作者 | Alex-zhai 来源 | 深度传送门(ID:deep_deliver) [导读]最近基于Transformer的一些NLP模型很火(比如BERT,GPT-2等),因此将Transform ...

  3. 深度CTR预估模型的演化之路2019最新进展

    作者 | 锅逗逗 来源 | 深度传送门(ID: deep_deliver) 导读:本文主要介绍深度CTR经典预估模型的演化之路以及在2019工业界的最新进展. 介绍 在计算广告和推荐系统中,点击率(C ...

  4. 今晚开播 | 人脸识别的最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨

    人脸识别已经成为计算机视觉领域最热门的应用之一,很多刚入门的 AI 新手都或多或少接触过人脸识别的相关知识,但是纸上得来终觉浅,在实际应用中,往往会遇到各种各样的问题,比如如何保证不同环境下人脸识别的 ...

  5. 公开课 | 人脸识别的最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨

    人脸识别已经成为计算机视觉领域最热门的应用之一,很多刚入门的 AI 新手都或多或少接触过人脸识别的相关知识,但是纸上得来终觉浅,在实际应用中,往往会遇到各种各样的问题,比如如何保证不同环境下人脸识别的 ...

  6. Survey | 生物医学文本挖掘最新进展

    今天给大家介绍2020年5月康奈尔大学Fei Wang教授团队发表在Briefings in Bioinformatics的综述"Recent advances in biomedical ...

  7. transformer预测过程_2019最新进展 | Transformer在深度推荐系统中的应用

    作者 | Alex-zhai 来源 | 深度传送门(ID:deep_deliver) [导读]最近基于Transformer的一些NLP模型很火(比如BERT,GPT-2等),因此将Transform ...

  8. 《因果学习周刊》第5期:NeurIPS2021 因果发现最新进展

    No.05 智源社区 因果学习组 因 果 学  习 研究 观点 资源 活动 关于周刊 因果学习作为人工智能领域研究热点之一,其研究进展与成果也引发了众多关注.为帮助研究与工程人员了解该领域的相关进展和 ...

  9. 《预训练周刊》第28期:M6-10T:高效多万亿参数预训练的共享去链接范式、大模型自然语言处理的最新进展综述...

    No.28 智源社区 预训练组 预 训 练 研究 观点 资源 活动 关于周刊 本期周刊,我们选择了11篇预训练相关的论文,涉及模型训练.图像编码.气候文本.对比学习.文本生成评估.小样本学习.决策推理 ...

最新文章

  1. 漫画:据说很多搞软件的羡慕硬件工程师
  2. 大佬共话AI:“三马二宏”等亮相2020年世界人工智能大会
  3. 上升沿_为什么示波器上升时间 Tr=0.35/BW ?
  4. Navigator 对象
  5. 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 )
  6. 使用STL的next_permutation函数生成全排列(C++)
  7. java 关闭另一个jvm_JVM安全退出(如何优雅的关闭java服务)
  8. VTK:八叉树时序用法实战
  9. Java加载sklearn训练好的模型进行预测(无法搞定)
  10. jlabel字怎么变化_疫情在家烦躁不如学习怎样练好字吧
  11. html文件打开多出很多数字,【求助】页面上显示几个数字,打开html的时候希望能滚动起来...
  12. Putty工具包简单使用
  13. 【原】聊聊js代码异常监控
  14. JAVA日志框架概述
  15. WPF应用基础篇---TreeView
  16. 手动创建线程池_创建线程池
  17. 国外著名java论坛
  18. Photoshop的安装教程
  19. python百度unit_Python——在调用Baidu的unit接口时,如何设置意向置信度,使其始终返回第一个say,实现,百度,UNIT,意图,总是...
  20. 字体反爬-起点网月票榜案例

热门文章

  1. python 3.8.2(32-bit)安装教程_Python 3.8.2详细图文安装教程(附安装包)
  2. 宝宝巴士冲刺上市背后:被指存在抄袭行为,顺为等股东提前退出
  3. SEO分享6个发外链的平台
  4. shiro反序列化漏洞复现
  5. 拨开“国资云”的迷雾
  6. MUSH中的miniwindow(二)
  7. 【python可视化】汇总中国的省市图,并且带经纬度边界
  8. 75. 颜色分类(三指针、Python)
  9. 计算两个数组之间重叠数字对的重叠个数(咋个办呢 zgbn)
  10. 如何在线免费体验网上订货管理系统