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新的机器学习工具可以改变我们学习中子星星合并的方式
单独使用引力波信号的中子星合并的位置可以快速查明中子合并的位置。新机器学习工具可以改变我们研究中子星星合并的方式。
来源:Advanced Science News一种新的机器学习算法，可以仅使用引力波信号快速查明中子星合并的位置。
一种新的人工智能工具很快可能会帮助天文学家从宇宙中一些最极端的冲突（中子恒星之间的最极端冲突）中学到更多信息，通过在几秒钟内识别它们并指导望远镜的望远镜及时指导望远镜，以及时捕捉它们发出的光线。
在自然界发表的一项研究中，一个研究团队推出了一种机器学习算法，该算法可以快速，准确地精确地指定仅使用引力波信号的中子星合并的位置。该工具还估计了恒星的重要物理特性，例如它们的质量和旋转速度，这对于理解这些神秘物体的构成至关重要。
自然“对重力波数据的快速而准确的分析对于将源和点望远镜定位在正确的方向上至关重要，以观察所有随附的信号。
新闻稿中子星作为天然实验室
中子星是在超新星中爆炸的大量恒星的令人难以置信的紧凑型残余物。尽管直径只有大约20公里，但它们的质量比太阳的质量更多，将物质粉碎到宇宙中其他任何地方都无与伦比的密度。在这些超密集的物体内部，电子被挤压成质子，将它们变成中子，因此将这些天体的名称变成中子。
物理学家对这些恒星特别感兴趣，因为它们的内部物质与原子核的内部物质非常相似，但在更极端的条件下，包括巨大的重力。因此，研究中子恒星就像在宇宙尺度上探测原子核的内部起作用。
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