ИНФОРМАЦИЯ 

Ученые моделируют формирование первых звезд

Применение численного моделирования на суперкомпьютерах с использованием техники AMR (Advanced Mesh Refinement) для изучения процессов формирования облаков газа во вселенной, первых звезд и галактик.

Самые первые звезды во вселенной исчезли задолго до того, когда ученые получили возможность взглянуть на них. Сейчас, когда прошли миллиарды лет после рождения первых звезд, ученые из National Computational Science Alliance (NCSA) занимаются выяснением процессов их образования.

Начало вселенной было грандиозным. Произошел взрыв огромной силы (ученые до сих пор не знают, какова была причина взрыва и какие силы были задействованы), в результате которого были рождены пространство, время и вся материя вселенной. В течение первой секунды сформировались протоны, нейтроны и электроны. В течение следующих трех минут протоны и нейтроны объединились в ядра будущих атомов водорода и гелия.

Вселенная зарождалась при температуре в 1032 градусов по Кельвину, однако затем все в буквальном смысле остыло - за три минуты температура упала до 1 миллиарда градусов. В следующие 300 тысяч лет, когда температура достигла 3000 градусов по Кельвину, а электроны начали вращаться вокруг ядер, образуя атомы водорода, никаких особых "знаковых событий" не происходило.

Далее вселенная продолжала остывать, окончательно достигнув нескольких градусов по Кельвину, и материя стала медленно конденсироваться. По мере роста плотности, небольшие количества атомов водорода стали формировать молекулы, в соотношении примерно одна молекула на один миллион атомов.

Несмотря на то, что образование водорода является важнейшим событием, для большинства людей вселенная ассоциируется с более крупными объектами - такими, как звезды. Итак, когда же появились первые звезды? Какого размера они были и на что они были похожи? Среди ученых существует масса разнообразных теорий образования звезд. Однако вычислительное моделирование образования первых звезд, недавно проведенное космологической группой NCSA с участием Майкла Нормана (Michael L. Norman), Томаса Абеля (Thomas Abel) и Грега Брайана (Greg Bryan), может положить конец этим разногласиям.

Первая звезда образовалась тогда, когда вселенная достаточно остыла и расширилась, чтобы смогла всупить в действие сила гравитации. Водород и гелий объединились в "гравитационно-связанные облака газа" (gravity-bound puddles of gas), как назвал их Норман. Эти образования, также называемые звездо-образующими облаками, затем довольно быстро сгустились до плотности звезды.

"Потребовалось 100 миллионов лет образования этих облаков, и только около 100 тысяч лет для формирования из них первых звезд" - пояснил Норман.

Компьютерное моделирование этого процесса было достаточно быстрым. Приблизительно за два дня, используя cуперкомпьютер SGI Origin 2000, Норман и его сотрудники воссоздали процесс объединения космических газов в звездные облака.

Моделирование началось с огромного раздела молодой вселенной - куба с размером стороны 18 тысяч световых лет. Затем было прослежено образование звездного облака, с более точным моделированием наиболее интересных областей. Использовалась так называемая техника адаптивного уточнения сеток (AMR, Adaptive Mesh Refinement). Наконец, моделирование было сосредоточено на области космического пространства протяженностью около одной трети светового года.

Ранее некоторые ученые утверждали, что первые звезды могли быть в 1000 раз меньше нашего Солнца, другие говорили, что эти звезды были в миллион раз больше. Согласно результатам моделирования NCSA, можно предполагать, что облака формировали звезды с массами от 10 до 100 масс нашего Солнца.

При своих размерах и плотности эти звезды сравнительно быстро умирали, сгорая за несколько миллионов лет. Но и у них было свое предназначение. В их недрах образовывались тяжелые химические элементы, такие как углерод, кислород и железо, и когда звезды взрывались, происходил выброс этих элементов в пространство, где они продолжали свободно циркулировать. В дальнейшем образовывались новые звезды, неся в ядре эти элементы. Рожденные из тех же элементов, что и их предшественники, новые звезды горели дольше и более эффективно. "Сперва мы смоделировали первую маленькую рыбу, которая была съедена большой, а затем уже смоделировали и большую" - пошутил Норман.

Техника адаптивного уточнения сеток (AMR) является ключевым аспектом высокоточного вычислительного моделирования. Однако специалисты в космологии начали использовать эту технику сравнительно недавно. "Техника AMR известна вычислителям с 1980 года, однако это один из первых случаев ее использования в космологии" - сказал Грег Брайан (Greg Bryan), который разработал код трехмерного космологического моделирования на основе AMR, будучи аспирантом Нормана.

В данном моделировании кубическая сетка размером 64x64x64 ячеек на каждой стороне представляет гипотетическую секцию вселенной. AMR-код осуществляет как собственно моделирование, так и его мониторинг и управление процесса моделирования. С каждым временным шагом, данные на сетке изменяются, так как под действием гравитацим газы собираются во все более плотные облака. Затем программа проверяет ячейки, определяя, не увеличилась ли в 4 или более раз плотность газа в данной ячейке по сравнению с предыдушим шагом моделирования. Если плотность газа в ячейке не учетверилась, программа переходит к следующему временному шагу. Если же плотность ячейки выросла в 4 раза, программа помечает данную ячейку. Затем из смежных помеченых ячеек порождаются новые области. За счет параллельной обработки, приложение может одновременно обрабатывать много таких областей. На каждой из этих новых областей программа генерирует новую трехмерную сетку. Данные, необходимые для продолжения моделирования, программа берет из предыдущей сетки. Этот процесс продолжается итеративно. Таким образом, моделирование постоянно фокусируется на образующихся газовых облаках.


Диаграммы плотности газа в проведенных вычислительных экспериментах. Области с самой большой плотностью окрашены в красный и оранжевый цвета. Каждая следующая картинка имеет 10-кратное увеличение по сравнению с предыдущей.

"Когда вы работаете со столь большой областью пространства, техника AMR крайне важна" - замечает Брайан. При работе с образованием первой звездной формации, для получения столь высокого разрешения сетки были перефокусированы 19 раз.

Норман и его коллеги использовали так называемое Гауссово случайное поле (GRF), чтобы заполнить гипотетическую вселенную и начать работу. Гауссовы поля устанавливают начальные условия во многих космологических вычислительных экспериментах. Они наглядно демонстрируют состояние вселенной в заданное время и создают ее интерпретацию на случайной основе. К примеру, существует определенный диапазон количества вещества, допустимый при моделировании, однако точное количество вещества в отдельном эксперименте устанавливается случайным образом.

При моделировании первых звезд, Гауссово случайное поле представляет секцию вселенной, наполнненную незначительными флуктуациями плотности, необходимыми для звездо-образующих облаков. Расположение этих флуктуаций является случайным, однако их количество и размеры подчиняются определенным ограничениям.

"На самом деле, моделирование не проводилось до полного формирования звезды, хотя наш код способен это сделать и мы очень близки к этому" - говорит Норман.

Возможно, еще более интересен целый спектр космологических проблем, которые можно решить с помощью разработанного программного кода. Внеся лишь незначительные изменения, можно моделировать целые группы звезд и формирование галактик за счет их взаимного притяжения. В настоящее время данное приложение используется на 128 процессорах установленной в NCSA системы Origin 2000 для изучения групп галактик и объединение их в галактические кластеры.

Как сказал Майкл Норман, "мы подбираем ключи ко вселенной самыми различными способами".

На конференции Supercomputing'99 Майклу Норману была присуждена премия им. Фернбаха (Sidney Fernbach Award) за "выдающиеся исследования в области применения параллельных вычислений к большим задачам в области астрофизики и космологии".


Подробнее

Смотрите также


Читайте другие статьи серии Суперкомпьютерные технологии рядом с нами.


© Лаборатория Параллельных Информационных Технологий, НИВЦ МГУ
Rambler's Top100