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首張黑洞照片問世 黑洞成像的歷程

2022-05-24 16:23

以及銀河系中心的黑洞(銀心)。 圖片:視界望遠鏡合作組織(2022)和馬克·j·里德(2019)。

看到剛剛發布的第一張銀河系中心超大質量黑洞的照片,作者的思緒回到了近幾年黑洞“沖印照片”的日子。 通過發布會,大家或多或少都了解到銀河系中心黑洞的成像是復雜而困難的。 打個通俗的比方,這個成像就相當于用手機給旋轉的煙花拍照,每個拍出來的圖案效果都不一樣。 更糟糕的是,拍照手機沒有防抖功能。

當時的照片開發團隊來自世界各地。為了有效地記錄進度,每個人都會在共享工作簿中更新工作分工。 回顧工作簿中的統計記錄,筆者發現,利用上海VLBI天文處理平臺的超級計算機,我們已經不知不覺地完成了大量的工作(圖1)。 現在分享這個獨特的經歷,通過聊天來記住它。




照片處理開始的時候,大概誰也沒想到這個過程會如此反復和艱難。 有的人半途而廢,有的人一直堅持。幸運的是,他們最終得到了一個大家都認可的結果,令人欣慰。 還可以透露一下,今天網上發表的這一系列論文,并不是今年才開始寫的。事實上,有些論文幾年前就已經完成了初稿,只等成像的最終結果。 在這一系列論文中,關于黑洞成像的論文首先得到了審稿人和期刊的認可,認為這一過程中付出的智慧和汗水沒有白費。 在這里,筆者只說一下我們參與的其中一個工作組(CLEAN,“清洗”工作組)的經歷。

你知道嗎?只是照片“顯影”工作涉及四個不同的算法工作組,最終的照片是所有“合格”照片的平均值。 照片的發展主要經歷了五個階段,每個階段都有自己的特點,文筆有限,只記得一兩個就好。

第一階段:摩拳擦掌,躍躍欲試

2019年4月10日,EHT合作組織正式發布了人類捕捉到的第一張黑洞照片——室女座星系M87中心超大質量黑洞照片。 隨后,EHT合作團隊開始處理同期觀測的另一個重要目標——我們人類所在的銀河系中心。 科學需要嚴謹和求實。 當時還不能完全確定是黑洞,盡管有多項間接證據暗示超大質量黑洞的存在,甚至相關的2020年諾貝爾物理學獎給出的獲獎理由也只是在銀河系中心發現了超大質量致密天體。

受到第一張黑洞照片的啟發,我們都希望展示這張期待已久的銀河系中心天體的照片。 還是那句話,按照第一張照片的工作模式,每個人要在每個工作組獨立成像,提高成像結果的可信度。 拿到數據后,大家開始各顯神通,但很快就發現不對勁,和第一次照片成像的感覺完全不一樣。即使圖像重復成像幾次,每次沖洗出來的照片都不一樣。 于是工作組總結了大家的疑問,并請標定之前數據的同事仔細核對數據,規劃第二輪成像。

第二階段:各種事情,別扭

經過2到3個月左右的認真復習和更新,包括更嚴格的數據校準。 成像團隊再次獲得了數據,但令人沮喪的是,圖像仍然是各種形狀。 我還記得在每周一次的影像工作內部研討會上,各個工作組給出了各種影像,比如會聚影像、擴展影像,亮點朝上、朝下、朝左、朝右,都不一樣。 當時,各種工作組已經開始嘗試選擇不同的成像控制參數,以查看最佳圖像是否一致。 結果表明,其中一半以上可以得到環狀結構。 但誰都知道這對于科學來說是沒有說服力的。 所以在內部討論中,大家都比較沉默。 不用說,我們基本上知道其他成像工作組也遇到了同樣的問題,不禁擔心這次成像的成功與否。 在重復這幾個星期后,認為有必要進行更大范圍的參數選擇和優化。 因此,成像工作從一個人花半天到一天的時間處理一幅圖像的工作模式變為使用超級計算機的工作模式。




第三階段:硬著頭皮試一試

其實在第二階段之后,筆者調試了上海VLBI天文處理平臺的超級計算機,用它完成了快速成像。 因為每組控制參數的成像任務都可以獨立處理,所以在計算機技術高度發達的今天,通過并行計算來提高處理速度并不是什么高科技。 不過相對于同行的個人電腦成像處理,作者的處理速度真的快了很多,每次提交結果我都能先完成第二階段。 很快,成像工作組的協調員聯系了我,要求作者分擔參數范圍更廣的成像處理任務。

當時上海天文臺的這個平臺也在承擔中國天眼望遠鏡(500米口徑球面射電望遠鏡,FAST)等一些常規處理FAST)VLBI測試任務。然而,當我們想到銀心成像工作的重要價值和意義以及我國對這一合作的貢獻時,我們欣然接受了它。 后來慶幸自己能堅持下來,每次都需要生成上萬張圖片,然后反復優化。 最忙的時候,我們的400核超級計算機每天都在連續運算,處理完所有結果往往就是每周討論的時間。 因為成像是一個反卷積的過程,不是每組參數都能收斂,需要時不時檢查一下運行是否正常,才能趕時間。

給你講個小插曲。 在處理之初,為了嚴格審查結果,作者要檢查不同計算機的處理結果是否一致。 發現該平臺處理的4000張測試照片中,有7張與其他電腦處理的照片不同。 筆者花了一個周末的時間和平臺的供應商一起找問題,終于找到了原因,就是因為平臺購買較早,操作系統比新電腦老一代,造成了千分之二左右的差價。 經過進一步的檢驗,這七張圖片的結果差異只是在一些數據的小數點后六位甚至九位,差異幾乎可以忽略不計,所以筆者可以放心進行后續處理。

第四階段:第一縷曙光,黎明前的黑暗

經過第三階段的多次迭代,成像算法越來越成熟,參數優化越來越收斂。 成像工作終于迎來了一絲曙光,但很快拋出了一個難題。 為了檢查生成的真實圖像是否可靠,我們同時開發了與觀測數據相似的八個不同模型的模擬數據。 也就是說,如果算法和選擇的控制參數能夠反演全部八個模型,那么真實數據處理的結果是可信的。 此外,這項工作將由四個不同算法的小組處理。如果每個人都能得到相同的結果,出錯的概率幾乎可以忽略不計。

其實這個時候,大家基本上可以肯定,環狀結構是可以從真實數據成像得到的。但是工作組還是有疑問,因為還有一個模型,它的模擬數據不是之前硬優化的參數可以還原的。 這種模型稱為點高斯模型,其模擬數據與觀測數據相似,對應于一些同行已經得到的收斂結構。 "為了成功地包括點高斯模型,有必要擴展算法的控制參數."其中一位作者很高興地在一次研討會上告知了這一發現,但隨后出現了一個問題。這些擴展的控制參數只對點高斯模型有用,不能有效地重構其他模型的仿真數據。 這項工作似乎處于進退兩難的境地。

最后階段:總是比較難被說服

。這個原則似乎適用于所有的工作領域。 VLBI數據處理的難點在于定標,因為每個望遠鏡的性能和實時觀測條件都不一樣,要恢復真實的信號信息猶如大海撈針。 好在VLBI數據中有一個觀測,專業術語是閉合相位,可以反映天體的結構信息,獨立于臺站定標。 因此,工作組進一步提出使用閉合相位標定得到的模型作為初始模型的輸入,而不是按照常規做法選擇固定的幾何模型。

屆時,更大的超級計算平臺將加入這項工作,很快所有模型和真實數據,包括點高斯模型,都將得到有效還原。這種方法在同行中也達成了共識。 最后將能重建所有模型的算法和參數應用于殷新的數據,發現獲得的圖像95%以上是環狀結構,雖然不同環中亮度的方位分布存在差異(主要與殷新的短時間尺度時變性有關)。最后,呈現在大家面前的第一張殷新黑洞照片是通過聚類分析生成的。

另一個細節是,工作組開發了一個自動識別算法來區分環結構和非環結構。 讓每個EHT成員對2000張照片進行人工分類,比較機器算法和人工判別是否存在明顯偏差。統計數據表明,算法與人工判別的相似度可以達到92%以上。 當時有一個作者監督幼兒園小朋友做一些照片分類工作,不知道這有沒有影響百分比差異。

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