如何用大数据检验引力与时空理论的正确性

宇宙，它让所有天文学家为之兴奋。因为这里有一颗蓝色的星球，它被银河包裹着。不过我们还没能了解完整的宇宙，也没能掌握宇宙运行的所有规律，这对我们来说是很遗憾的。就像之前费曼所说的，我们没办法参与其中，但可以尽可能地凝视它，找到一些规律。现在，我们所能做的就是尽可能使用强大的射电望远镜凝视宇宙，尽可能地提出问题，尽可能地找到答案。

我们提出的这些问题，现在依旧在不断探索当中，很多时候都是关于重力等外力问题。大家知道重力，我们每次摔倒的时候都有重力的原因。重力环绕在地球的周围，但实际上这个万有引力存在于所有天体中，比如黑洞，正是这样，爱因斯坦提出了广义相对论。直到今天，相对论依旧是对万有引力最好的描述，虽然不一定是对的。几周前，我们人类有能力拍摄了一张真正的黑洞照片，但是大家可以看到，这张照片并不能像仿真一样得到一个答案。但是，它对于我们对这个引力的预测是基本相似的：包含了6个太阳的质量，所以黑洞的发现与广义相对论是基本相似的。

生活中也能产生引力波

引力贯穿在我们所有物理概念中，包括广义相对论。实际上它稍微有些不一样，因为引力在相对论中，它是由时空形成的理论。移动质量，加速它们，在空间与时间中间形成一个中心，进而形成了一个波，这就是所谓的引力波，速度越快引力波越强。

在太阳系中我们有地球、月球，月球绕着地球公转，而在太阳和月球之间是没有直接的公转。100多年前，爱因斯坦发表了他的理论，可是现在的我们怎样去验证它呢？最后得到的一个结果就是：如果我们提高一对相互运行的质量，这种情况以系统的方式发生，当能量从系统中带走，轨道缩小，这两个质量会最终碰撞和合并。

实际上，很难像上述这样去验证相对论，因为重力是相对弱的，特别是和电力对比。这就是为什么你摔倒的时候头上会受伤——地面分子中的力比重力要强得多。大家可以想象一下，如果一个站在体育场上的运动员，他通过自身质量旋转来制造引力波。假如说这个运动员100公斤，他以每次2倍的质量旋转，也会产生引力波，不过这个引力波的能量非常小，所以在体育场观看运动员比赛是完全没有危险的。显然，在我们日常生活中不太可能产生强能量的引力波，而只有巨大的物体，像恒星、星星才能做到。

爱因斯坦给出了一个正确的答案，他说科学家在理解世界的过程中会得到回报，而不仅限于发现其应用场所的可能性。大家知道，量子力学是由爱因斯坦的同事发现的，在刚刚发现的时候它还只是一个模糊的理论，并没有可应用的地方，而今天我们可以做到这么多，还在这里召开这样一个会议，所有一切都是因为量子力学，现在社会当中遇到的一些东西都是基于量子力学这个理论。可以说量子力学是今天数字世界的关键。

位置引起的时间差

我们都知道，钟表在重力场中会走得慢一些。当年有两个科学家，他们做了一个实验，他们拿两个一模一样的原子钟表，一个放在地球上，一个放在飞机上，他们发现地球上的钟表走得会比飞机上的钟表要慢一些。究其原因，是放在飞机上的钟表所处位置比较高，受到的重力场的影响相对较小。

另一个实验是：把两个一模一样的钟表放在埃菲尔铁塔上，一个放在塔顶，一个放在塔底。结果两个钟表走的时间都不一样。为什么？因为这一年中地球距离太阳的位置持续發展变化，冬天的时候距离太阳近一点，然后所有的钟表就会走得慢一点;而在夏天的时候，会距离太阳更远一点，我们的钟表走得快一点。这样一个差幅在1.7毫秒左右，地球上的人是感觉不到的，只有当你在地外有一个钟表你才能感受得到。

其实，我们很多人每天都在做这样的调整。例如你们使用的GPS导航，GPS导航是基于卫星的，而卫星绕地旋转，卫星上的钟表会比地球上的钟表走得稍微快一点。GPS定位是利用不同卫星根据时间点做精准定位。如果不知道卫星上的表比地球上的表走得快一点而不做调整的话，这个差异每天可能达到46秒，意味着地面上的定位差异会高达12公里，所以说广义相对论跟我们日常生活息息相关。

会爆炸的脉冲星

霍金认为黑洞是会产生辐射的，由于辐射会丧失能量，非常小的黑洞会因丧失能量而蒸发。还有一个科学家曾预言，在特殊情况下会观测到比较短的无限脉冲。

实际上，脉冲星是会爆炸的，比如超新星。1000多年前有一场爆炸，有两个恒星，左上角是恒星，右下是脉冲星。脉冲星它就像脉冲一样不停闪，并不是真的在闪，而是在飞快地旋转，所以叫脉冲星。同时也会散发辐射，各种各样的光束沿着轴发射光束。大多数的脉冲星都只能通过射电望远镜看到，而且旋转速度非常决。

1974年我们找到了第一个跟恒星旋转相连的脉冲星，这样一个双星系统每天以1毫秒速度缩小。我们刚刚谈到引力波和双星系统，当轨道缩小的时候，就使整个系统失能。这些脉冲星它们是非常精准的钟表，它们的密度非常高。在这里给大家举一个例子，把脉冲星跟贵阳做一个对比，差不多一样大的。但是质量大概可以达到2个太阳系那么大，通常质量比太阳高出40%，状态非常非常稳定。

大数据的挑战

再说说FAST射电望远镜。一个接收器，可以同时看19个位置相邻的脉冲星。这也就是你们收集的数据是我们的19倍，数据量非常大，基本每天会产生144TB的数据，要是储存起来需要非常大的储存容量。可以做很多的事情，比如说在南非我们有各种各样的望远镜、列阵望远镜，我的研究所为这个64道阵列提供接收器。另外在利用这样的阵列，我们可以使用1000个光束扫描天空，这个是黑洞的照片，其实是由这一组望远镜做的。每一周大概可以产生20PB级的数据。你加越多的望远镜，最终数据质量越好，我们希望未来增加更多的望远镜。

所以SKA每天会面临巨大的数据挑战，需要全部的数据算计才能处理。在这里，这个脉冲星转的速度非常快，产生的数据量非常多，我们可以去做动态分析，现在我们在线计算，而不像过去一样做离线计算。过去我们很多博士生帮我做计算、做处理。现在不能了，因为数据量太大，10年以前我们开始研发算法和机器学习，现在有了一些成果。但是这些算法必须非常可靠，所以我们需要继续提升我们的人工智能水平。

基础研究，它其实是一种技术的驱动因素。对于天文学来说更是如此。就算我们不能很快把这些基础研究成果应用起来，但是到未来肯定是有用的。现如今，不管是数据的生成、数据的传输还是数据的体量，对我们来说都是一个挑战。

同时，公众参与进来也很重要。公众喜欢天文，天文可以帮助他们更好理解宇宙;公众参与进来，也对我们的研究有很大帮助。就像黑洞照片发布的第二天，整个媒体界都轰动了，这就显示出公众对天文非常感兴趣，这也是天文学的机遇所在，我们应该去接触公众、触及公众，让公众帮助我们，帮助我们解决问题。（编辑/任伟）