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2005 YU55小行星近掠地球觀測影片與影像

臺北天文館_96
・2011/11/15 ・395字 ・閱讀時間少於 1 分鐘 ・SR值 564 ・九年級

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以下是由金石雷達站的70米深空雷達天線於2011年11月7日拍攝的28幅2005 YU55影像製作的動態影片,可見小行星自轉的狀況。

以下影片則是由史威福觀測衛星(Swift)在2011年11月9日,小行星最接近地球之後的幾小時,以紫外/可見光望遠鏡(UVOT)所拍攝的小行星影像,可見小行星在視野中移動的景象。背景星空是利用數位巡天計畫(DSS)的可見光影像予以合成的結果,拍攝當時,小行星位在飛馬四邊形中。

以下是位在夏威夷、口徑10米的凱克II望遠鏡(Keck II)於2011年11月9日所拍攝的2005 YU55紅外影像,科學家藉此證實2005 YU55應該沒有衛星,且其直徑比科學家原本認為的400公尺還小一些。

資料來源:

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  1. http://www.nasa.gov/news/index.html[2011.11.11]
  2. KECK TELESCOPE SNAPS IMAGES OF ASTEROID’S EXIT[2011.11.09]

轉載自台北天文館之網路天文館網站

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臺北天文館_96
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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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平民登月計劃?核融合真的來了?——2023 最值得關注十大科學事件(下)
PanSci_96
・2023/01/31 ・3226字 ・閱讀時間約 6 分鐘

在上一篇中,我們介紹了將在 2023 年發生的五個醫藥健康大事件。

延伸閱讀:
用迷幻藥治憂鬱?基因編輯療法將通過批准?——2023 最值得關注十大科學事件(上)

這次我們轉向能源、宇宙與科技領域,從首趟平民月球之旅、物理學的標準模型新發現,再到第一個核廢料永久儲存設施正式營運!

No. 5 氣候與能源衝擊

世界各國能否聽從科學家的警告,採取實際行動,朝淨零之路前進嗎?看起來不行。由於疫情與俄烏戰爭,去年 11 月在埃及舉辦的「聯合國氣候變化會議 COP27」幾乎是原地踏步。

不過還是有一個重要的決議,那就是建立氣候損失和損害基金。根據協議,排放量較高的富裕國家將在經濟上補償受氣候變化影響最大的貧窮國家。「過渡委員會」將於 2023 年 3 月底前舉行會議,提出資金運用的建議,並在 11 月的 COP28 會議上提交給世界各地的代表。

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至於核能的部分,新型核分裂發電與核融合發電,都會在 2023 年有所進展。

另外,世界上第一個核廢料儲存設施,今年將在芬蘭西南海岸外的奧爾基洛托島正式啟用。這個由芬蘭政府於 2015 年批准建造的地下處置庫,將負責封存超過 6500 噸有放射性的鈾;這些鈾會被裝在銅罐中,再用厚厚的粘土覆蓋,最後埋在地下 400 公尺深的花崗岩隧道內,預期將被密封數十萬年,直到輻射水平達到完全無害的程度。

另一個好消息是,今年 1 月 1 日就任的巴西總統——魯拉(Luiz Inácio Lula da Silva),將推翻前任總統開放的雨林開發,保護生態與文化。

然而深海則有新危機。若 2023 年 7 月前,聯合國的國際海床管理局(ISA)沒能讓各國對深海採礦管理準則達成共識,那海底的礦產資源可能會被某些政府和企業盯上,不受限制地開挖,海洋生態將迎來浩劫……。

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許多關於能源的抉擇包含了科學和政治,能源短缺也激勵了綠能跟潔淨能源的投資力道及採用意願;至於今年還會不會發生更棘手的麻煩?使能源轉型更加舉步維艱。

巴西新任總統推翻雨林開發,保護生態與文化。圖/Envato Elements

No. 4 超越標準模型

2022 年 4 月,美國費米國家加速器實驗室的物理學家,公佈了渺子 g-2 實驗的首批結果;這項實驗研究了被稱為「渺子的短命粒子在磁場中的行為」。

過去 50 年來,標準模型(Standard Model)[註]的理論預測通過了所有測試,但其實物理學家普遍認為標準模型肯定還不完備,並且認為可以從渺子身上找到破綻;如果今年再次公佈更精確的數據,顯示渺子的磁矩比理論預測來得大,那就代表還有新粒子等待被發現,而標準模型就得修正。

位於中國廣東的江門地下的微中子實驗觀測站,也將在今年展開尋找超越標準模型的物理學之旅;利用位於地下七百公尺的探測器,來準確測量微中子的振盪。

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註:標準模型為能描述強核力、弱核力、電磁力這三種基本力,以及所有物質基本粒子的理論。

另外,物理學家們在今年會有升級的新設備。第一個是 LCLS-II 直線加速器相干光源 2 代(Linac Coherent Light Source-II),它將創造終極 X 射線機器,看到分子內原子的運動!另一個則是新的重力波獵人—— Matter-Wave Laser Interferometric Gravitation Antenna(物質波雷射干涉重力天線);這個設施把銣原子冷卻成「物質波」,能夠梳理黑洞和其他超大質量天體碰撞產生的時空漣漪,揪出現有重力波設施錯放的事件,甚至可以幫我們尋找暗物質!

而在瑞典隆德附近、由歐洲 17 國攜手成立的歐洲散裂中子源(ESS),將使用史上最強大的線性質子加速器產生強中子束,來研究材料的結構;雖然預計 2025 年才會完工,但於今年迎來第一批研究人員,開始實驗。

No.3 就是要抬頭看天空

許多人心中 2022 年科學事件第一名,正是韋伯太空望遠鏡傳回的驚人照片;沒有意外的話,韋伯在 2023 年會繼續大顯身手,揭露星系演變的真相,與遙遠系外行星的生命印記,找尋地球之外的生命。

今年還會有更多驚喜!來自於新的太空望遠鏡,如:由歐洲太空總署開發的歐幾里得太空望遠鏡,今年發射後將繞行太陽六年,拍攝宇宙的 3D 圖;日本宇宙航空研究開發機構 JAXA 的 X 射線成像、光譜任務 XRISM,則是繞地球軌道運行的太空望遠鏡,將探測來自遙遠恆星和星系的 X 射線,預計在今年 4 月升空。

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在地球上,位於智利的薇拉魯賓天文台(Vera C. Rubin Observatory)將於今年 7 月啟用;其望遠鏡採用特殊的三鏡面設計,相機包含超過 30 億像素的固態探測器,每三個夜晚就能掃描整個南天,也是監測可能危害地球小行星的守護者之一。而世界上最大的可動望遠鏡——新疆奇台射電望遠鏡(QTT)也將在今年完工;其口徑達 110 公尺,能夠觀測天空中 75% 的星星。

詹姆斯.韋伯太空望遠鏡(James Webb Space Telescope,JWST)去年發布的圖片——史蒂芬五重星系。圖/維基百科

No. 2 好多月球任務,還有一個鐵小行星

2022/12/11 這天,包括阿拉伯聯合大公國的拉希德漫遊者月球車、NASA 的月球手電筒立方衛星、以及日本的白兔 HAKUTO-R M1 登陸器,共同搭乘 SpaceX 的獵鷹九號發射升空;HAKUTO-R 如今正緩緩帶著拉希德前往月球,預計在今年 4 月著陸。

而印度太空研究組織 ISRO 的第三次探月任務月球飛船 Chandrayaan-3,預計今年年中發射,並於月球的南極著陸。

還有首次民間人士的月球之旅 dearMoon。SpaceX 的 Starship 將載著 11 位平民上太空,包含創業家、明星跟 YouTuber;如果 Starship 成功發射,將會成為史上最大的火箭。Blue Origin 的 New Glenn 也預計在今年首度發射。若兩者都成功,將推動太空科學與商業進入新時代,讓進入太空的成本大幅下降。

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歐洲太空總署的木星冰月探測器 JUICE 也將在今年 4 月升空,並於 2031 年抵達木星系統;目標是研究木星以及三顆衛星:木衛二三四的環境,了解他們有沒有可能支持生命存在。

NASA 將於今年 10 月後發射延遲了一年的 Psyche 靈神星小行星軌道飛行器,其研究對象為 16 Psyche 靈神星小行星;科學家認為它可能不是一般的小行星,而是一顆年輕行星裸露的鐵核心。如果今年順利發射,將在 2029 年到達。 

看來對太空迷來說,2023 又將是幸福熱鬧的一年。

由超大型望遠鏡(Very Large Telescope,VLT)拍攝的靈神星。圖/維基百科

No.1 GPT-4 跟 AlphaFold 的衝擊波襲來

借過借過,AI 已預約登上 2023 年最大科學事件!

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如果 GPT-3.5 開發的 ChatGPT 還沒有嚇到你,那 GPT-4 就要來了!

而在科學領域,DeepMind 的 AlphaFold 帶來的衝擊不亞於 ChatGPT;它能夠根據蛋白質的一維氨基酸序列,準確預測折疊後的三維形狀,對生物與醫療研究影響非常大。 AlphaFold 2 於 2021 年發布了另外 2 億多種蛋白質的結構,幾個月來,來自 190 個國家/地區、超過 50 萬名研究人員,使用 AlphaFold 研究了 200 萬種不同的蛋白質結構。另外,Meta 的 ESMFold 的速度甚至又比 AlphaFold 快 60 倍,預測的蛋白質超過 6 億種!

基於 AlphaFold 跟 ESMFold 的研究量將大大增加,這些龐大新知識也將開始應用於各學科,包括新疫苗和塑膠開發。

法規管制總是比科技進步緩慢,隨著 AI 越來越強大、滲透到社會的方方面面,各國政府必須回應。歐盟在今年將通過人工智慧法案,為使用人工智慧制定標準,其他國家和科技巨頭將密切關注,跟進與調適。

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圖/GIPHY

以上就是「2023 最值得關注十大科學事件」,你最期待的是哪一個?哪個是你心中的 No.1?又有哪些我們漏掉了,但你覺得該列入的呢?歡迎留言討論!

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 鎖定 2023 年的每一個科學大事件!

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哈伯也懂漂移?3D-DASH:哈伯太空望遠鏡最大的近紅外巡天計畫
Tiger Hsiao_96
・2022/07/10 ・2933字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/蕭予揚 清大天文所碩士生,將於約翰・霍普金斯大學攻讀天文博士
      林彥興 清大天文所碩士生,EASY 天文地科團隊總編

若問當前軌道上最強的可見光太空望遠鏡是誰,那當然非哈伯太空望遠鏡莫屬。身處太空的它有著直徑 2.4 公尺的主鏡,可以在不受大氣層干擾的情況下,清晰地拍攝遙遠且黯淡的天體。然而,哈伯望遠鏡並非全能,雖然它在解析度(angular resolution)和靈敏度(sensitivity)上都無人能及,但也有不擅長的領域 ── 它的視野相當小。

哈伯太空望遠鏡。圖/NASA

即使是哈伯裝備的所有相機中視野最大的「先進巡天相機(ACS)」,其視野也只有 202 角秒 x 202 角秒而已,相當於滿月的 1.5%,或是一個十元硬幣在約 25 公尺外的大小。可以想見,想要用這麼小的視野拍攝廣大的區域,是相當緩慢而沒有效率的事。

直到最近幾年,天文學家發明了稱作「Drift And SHift (DASH)」的新型觀測模式,可以在不改變哈伯硬體設備的前提下,大大增加哈伯在近紅外線波段的拍攝效率。利用這項技術,來自多倫多大學的團隊展開名為 3D-DASH 的大型紅外線巡天計畫,其拍攝的天空範圍,是前一個紀錄保持人「CANDELS」的七倍之多。

不斷選擇「引導星」的傳統觀測模式

想了解為什麼 DASH 技術可以大大提升哈伯的觀測效率,就要先從哈伯原本是怎麼觀測的開始談起。

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不知道大家有沒有在黑夜中拍照的經驗呢?在低亮度的環境中,相機總需要比較長的時間進行曝光,才能拍出清楚的照片。而如果你在曝光的過程中不小心移動了相機,那拍出來的照片就會糊成一團。同理,由於天文學家想要拍攝的目標,大多是極其遙遠且黯淡的天體,所以天文觀測時單張照片的曝光時間,往往動輒數百秒以上。因此,專業天文望遠鏡常會配備「導星(Guiding)」系統,以確保望遠鏡能在數百秒的時間內,都精準的指向同一個位置。

導星的原理很簡單,就是在望遠鏡和相機觀測的同時,同時用另一套相機監測視野中星星的位置。一旦發現畫面中恆星的位置有任何小小的移動,導星系統就會命令望遠鏡調整指向(pointing),即時把誤差修正回來。在哈伯望遠鏡上,這個負責導星的相機叫作「精細導星感測器(FGS)」。而這個用來幫望遠鏡「導航」的星星,就被稱為「引導星(guide star)」。

哈伯在進行拍攝時,需要找一顆導星來隨時校正方向。圖/GIPHY

一般來說,在哈伯望遠鏡每指向一個新的目標,都需要先花費一段約十分鐘的時間選擇引導星,然後才能進行科學拍攝。然而,由於哈伯的軌道週期僅有 97 分鐘左右,因此在一次軌道中,哈伯基本上只能拍攝一或兩個固定的天區,不然就會有大量的觀測時間被浪費在尋找引導星的過程中。如此一來,天文學家若想透過哈伯來拍攝 800 個不同指向,就需要花費 800 次的軌道繞行時間才能結束這項任務。

花費很多時間有什麼問題呢?哈伯望遠鏡的觀測,是由美國「太空望遠鏡科學研究所(STScI)」向全世界天文學家公開徵求觀測企劃之後,再從中挑選出最具科學效益的企劃後實施。一個耗時 800 個軌道週期的觀測,很難在競爭激烈的觀測計劃書中脫穎而出。

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但如果,天文學家真的很需要用哈伯進行大面積的巡天,該怎麼辦呢?

提升效率的新方法

如前述,一般來說哈伯每指向一個新目標,都需要花費十分鐘來進行捕捉引導星。但換個角度想,如果把導星功能關掉,不就可以省下這些時間了嗎?

計画通り!圖/GIPHY

還真是沒錯,哈伯的設計的確是可以關掉導星系統,利用其中的陀螺儀來進行控制。但陀螺儀的能提供的穩定性終究不如導星系統,一旦曝光時間過長,望遠鏡的微小移動還是會造成最後曝光出來的星星像塗抹花生醬一樣糊成一片,這樣的影像是很難用於科學分析的。

開導星耗時間,不開導星又沒辦法長曝,該怎麼辦呢?

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這時就輪到「Drift And SHift(DASH)」技術出場了!DASH 的核心概念很簡單:

  • 為了省時,我們就關掉導星。
  • 關導星不能長曝,那我們就拍很多短曝光時間的照片,降低每張照片的模糊程度,再把它們對齊之後疊起來。

以 3D-DASH 計劃來說,關掉導星會讓哈伯的指向以每秒 0.001 至 0.002 角秒的速度緩緩飄移。因此天文學家將每張照片的曝光時間壓縮到 25 秒以下,讓星點在畫面中的移動不超過一個像素(WFC-3 的像素大小為 0.129 角秒)。利用這樣的技術,天文學家就能在哈伯的一次軌道週期中,拍攝八個不同的指向,把觀測效率提升了八倍!

3D-DASH 的觀測天區和其他觀測計畫天區大小、深度(最暗可拍到的天體星等)的比對圖。圖/arxiv

拍這些照片有什麼用?3D-DASH 的科學意義

3D-DASH 計畫的觀測資料最近已於網路上公開,不過這龐大的資料量,觀測團隊以及其他科學家們還需要更多時間進行分析。不過,在公布這個計劃的論文中,團隊已經提出了一些值得分析的科學問題。

舉例來說,天文學家認為如今多數的橢圓星系(elliptical galaxy)們,都是由較小的星系合併而來。因此尋找合併中的星系,並測量它們的各項物理性質,是研究星系演化歷史的重要方法。但很多時候,地面望遠鏡可以大略看到一個光點可能是兩或多個相鄰的天體組成,卻沒有足夠的解析度可以研究它們的細節。但有了 3D-DASH 的資料,天文學家就可以清楚的看到星系們合併的細節,並研究其中細微的結構以及測量更多複雜的物理量。

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合併中的星系們。圖/NASA

不過這種大範圍的巡天計畫也不是完美的。為了拍攝廣大的天區,每個天區分配到的平均觀測時間就會比較少,因此比起 CANDELS 等前輩們,3D-DASH 只能看到相對亮的星系們。雖然如此,3D-DASH 這種相對廣而淺的觀測,不僅可以提供更大量的星系樣本,幫助天文學家使用強大的統計方法進行分析;也可以讓天文學家先大概了解這片天區裡有些什麼,如果發現了有趣的目標,就可以使用哈伯或韋伯等其它強大的望遠鏡們進行更深入的觀測!

3D-DASH 的所涵蓋的天區,以及其超高的解析度。圖/arxiv

參考資料

延伸閱讀

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現於哈佛大學天文系撰寫博士論文。