艺术家对带有吸积流和喷射流的旋转黑洞的构想。
爱因斯坦相对论中的黑洞可以用三个参数来完全描述：它们的质量，自旋角动量和电荷。由于无法区分共享这些参数的两个黑洞，而不管它们是如何制作的，因此黑洞被称为“没有毛发”-它们没有可用于区分它们的其他属性。
在1970年代初，已故的雅各布·贝肯斯坦（Jacob Bekenstein）提供了一个证明，证明不存在由标量场构成的头发，并对此进行了一系列假设。Theiss Research的研究人员Lior Burko说：“自Bekenstein证明以来，几篇论文找到了标量头发的示例，所有这些示例都违反了Bekenstein所做的一个或另一个假设。但是在所有情况下，头发都是由标量场本身构成的。”
最近，研究表明，通过最大可能的电荷充电的黑洞（“极端黑洞”）可以具有其他特性，即由无质量标量场构成的永久性头发，并且可以观察到这种新发现的头发。从很远的地方。“无量的标量头发没有违反Bekenstein证明所依据的任何假设。当Angelopoulos，Aretakis和Gajic发现了这头新头发时，这让我感到非常惊讶，所以我想更详细地研究一下。这是与以前发现的头发不同的意义上的头发。“不是标量场本身，而是标量场导数上的某个积分，该积分将在黑洞表面的事件视界上进行计算，” Burko说。通过计算新头发的不同数量，可以在很远的距离观察到新头发。Burko补充说：“严格来说，Angelopoulos，Aretakis和Gajic发现的远距离测量是精确的。”“这些人是距黑洞很远的观察者，他们将在无限的未来中进行测量。我们想了解在晚但有限的时间会发生什么，以查看测量的时间依赖性及其如何达到渐近值。这种新头发的另一个特殊之处在于，它仅适用于完全极端的黑洞，我们想了解当黑洞接近极端但不完全极端时会发生什么。”
“试图重新长出头发的近乎极端的黑洞会使其失去光泽，并再次变得秃顶。”— Theiss Research的Lior Burko
Burko及其同事马萨诸塞州达特茅斯大学的Gaurav Khanna和他的前学生Subir Sabharwal（目前在Eastamore Group工作）在2019年11月15日发表在《物理评论研究》（Physical Review Research）上的一篇论文中表明，远距离测量正在接近毛发值，它们之间的差异会随着时间的流逝而衰减。但是随后，它们超出了Angelopoulos，Aretakis和Gajic所使用的原始模型，并将头发泛化为黑洞，这些黑洞以最大可能的旋转速度旋转或接近旋转速度。“除了电荷的最大值外，黑洞旋转的速度也有限制。因此，以最大允许速率旋转的黑洞也称为极端黑洞。我们将最大荷电黑洞和最大旋转黑洞称为极端黑洞，因为两者之间有许多相似之处。最初发现这种新头发是一种非常有用的黑洞玩具模型，特别是球形对称且带电的黑洞。但是现实中的黑洞都不是。取而代之的是，我们想知道是否还可以找到这种毛发来打黑洞。”伯科说。“电影《星际穿越》中的怪物黑洞几乎是极端的。我们想看看Gargantua是否有头发。”
该团队使用非常密集的数值模拟来生成结果。仿真涉及并行使用数十个最高端的Nvidia图形处理单元（GPU），每个图形处理单元具有5,000多个内核。“这些GPU中的每个GPU每秒都可以执行多达7万亿次计算；但是，即使具有这样的计算能力，模拟也需要花费数周的时间才能完成。” Khanna说。
研究小组表明，对于近乎极端旋转的黑洞，头发是一种短暂的行为。在中间时间，几乎极端的黑洞的行为就像极端的黑洞，但在后期，它们的行为却像规则的非极端黑洞。“几乎极端的黑洞可以假装它们只有这么长的时间才是极端的。但最终他们的非极端性变得明显了。”伯科总结道。“试图重新长出头发的近乎极端的黑洞会使其失去光泽，并再次变得秃顶。”该团队还讨论了例如LIGO / VIRGO或LISA等重力波观测站的观测特征，以探测烟枪是否接近极端黑洞。
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参考：Lior M.Burko，Gaurav Khanna和Subir Sabharwal的“用于几乎极端黑洞的瞬态标量头发”，2019年11月15日，Physical Review Research.DOI：
物理评论研究
该研究部分由国家科学基金会和海军研究办公室资助。UMass Dartmouth的科学计算与可视化研究中心（CSCVR）的计算资源被用于该研究工作。CSCVR通过向大学生和研究生提供超越研究领域或学科的传统界限的高质量，基于发现的教育经验，并促进大学内部与其他大学的研究人员进行计算机科学领域的合作研究，来促进UMass Dartmouth的使命。 ，国家实验室和行业。卡纳（Khanna）担任中心主任。
该开放获取论文于2019年11月15日星期五以PHYSICAL REVIEW RESEARCH 1，033106（2019），DOI：10.1103 / PhysRevResearch.1.033106的形式发布。
