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首次 AI 模拟黑洞
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？
SARAO-博士后奖学金-2024-申请指南。......
Marcellin Atemkeng 博士 罗德斯大学 m.atemkeng@ru.ac.za 射电干涉技术、射电天文学机器学习、大数据和学习算法 Lucia Marchetti 博士 开普敦大学 lucia.marchetti@uct.ac.za 多波长星系/AGN 形成和演化、强引力透镜、大数据可视化技术 Mario Santos 教授 西开普大学 mgrsantos@uwc.ac.za 使用射电望远镜进行宇宙学研究，使用 MeerKAT 和 SKA 进行 21 厘米强度测绘。再电离和 HERA 望远镜 Roger Deane 教授 威特沃特斯兰德大学 roger.deane@wits.ac.za 使用 MeerKAT(+) 进行强透镜研究；使用 VLBI 巡天进行星系演化；双星 SMBH
淀粉样HFQ与单链DNA
1分子生物学系，吉丹斯克大学，威塔斯沃萨大学59、80-308 GDANSK，波兰； 2巴黎萨克莱大学实验室LéonBrillouin，CEA，LLB，91191 GIF-SUR-YVETTE，法国； 3迪斯科梁线，Synchrotron Soleil，91192 GIF-SUR-YVETTE，法国； 4新加坡国立大学物理系117542，新加坡； 5 ISA，Aarhus University物理与天文学系，丹麦8000 Aarhus C； 6 UMR9019-CNRS，基因组完整性和癌症，巴黎 - 萨克莱大学，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），F-94805 Villejuif Cedex，法国； 7 PSL大学，巴黎 - 萨克莱大学，UMS2016，INSERM US43，多模式成像中心，法国91400 Orsay，INSERM2016； 8 Cnanomat and Inserm平台，U1148，血管转化科学实验室，UFR SMBH，巴黎大学13号，索邦·巴里斯·塞特（Sorbonne ParisCité），F-93017，法国Bobigny，法国和9号巴黎大学Cité，UFR SDV，75006，法国巴黎，法国，法国，
计算物理和材料科学的年鉴
The database analysis (of 100 galaxies and their respective SMBHs) revealed that 77% of the SMBHs are composed of antimatter, resulting in a logarithmic relationship value of (2.945 ± 0.018) for the Log(M Stellar /M ASMBH ), while 23% are composed of matter, resulting in a value of (2.267 ± 0.036) for the Log( M astellar /m smbh）。这些值与理论预测之间的一致性可能不仅仅是偶然。对结果的彻底检查证实了该模型的有效性，并强调了天文学家质量测量的精度，只有3例案例显示了超出预测范围的实际测量误差。这一发现是关键的，因为它表明了乌里亚诺夫理论产生新预测的潜力，例如这种模型。起源于寒冷而空的宇宙，该模型概述了星系质量形成过程，其中ASMHS从宇宙膨胀中利用能量，将其转化为物质和反物质颗粒。此过程被作者称为“小爆炸”模型，反映了其寒冷和渐进的性质，与“大爆炸”的爆炸性形成鲜明对比。