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我的演讲本应是关于 M87 中超大质量黑洞 (SMBH) 自旋的新约束。这是这项工作的底线：我们将自旋参数约束为 | a ∗ | > 0.4（Nemmen 2019）。自旋是黑洞 (BH) 时空的第二个基本参数。这一约束应该为未来使用事件视界望远镜和其他天文台对 M87* 自旋的估计设定预期。相反，我将介绍我们对人工智能 (AI) 方法作为加速 BH 吸积流数值模拟的工具的试点研究的一些早期令人兴奋的结果。在这里，我们讨论两个相互关联的问题：我们能否使模型更快，同时保持与流体守恒方程的显式求解器相当的精度？深度神经网络可以学习流体动力学吗？
首次 AI 模拟黑洞
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