时空片层的坍缩可能解释暗物质和宇宙为何“嗡嗡作响”

畴壁长期以来是物理学中一个有争议的话题,但可能是某些奇异宇宙怪象的理想解释

Gradient steam bubble hole

如果假想的宇宙结构称为畴壁,在宇宙大爆炸后不久形成,那么在非常大的尺度上,早期宇宙可能类似于泡沫状的泡沫——一个由畴壁界定的时空气泡网络。

jpgfactory/Getty Images

“只要它们存在的时间足够长,它们将始终成为巨大的宇宙野兽,”葡萄牙科英布拉大学的宇宙学家里卡多·费雷拉说。他说的不是真正的野兽,而是假想的巨大时空片层,这些片层可以将宇宙的一个区域与另一个区域分隔开来。这种所谓的畴壁是试图解决物理学中最深奥的谜团(如引力的起源)的理论的自然结果。然而,正如费雷拉所说,如果它们在大爆炸后形成,到今天它们将成为我们宇宙中能量的主要来源,但没有证据表明情况如此。因此,任何引用它们存在的理论都被认为是可疑的——直到现在,也许情况有所改变。

在最近发布在预印本服务器 arXiv.org 上的一项理论研究中,费雷拉和他的同事们表明,如果这些畴壁形成、增长,然后在宇宙大爆炸后不到一秒的时间内大部分湮灭——从而解释了它们在当今宇宙中的缺失——它们将会在时空中产生随机的、弥漫宇宙的背景涟漪。鉴于来自多个天文学家合作小组的初步声明,这种随机引力波的背景“嗡嗡声”可能已经被探测到。根据这项理论研究,少数未湮灭的畴壁现在将表现为大约一个太阳质量的黑洞。在某些情况下,这些黑洞甚至会更小,并且数量足够多,构成暗物质——被认为占宇宙约四分之一的看不见的物质。

亚利桑那州立大学的理论物理学家坦梅·瓦查斯帕蒂说:“作者们做了相当彻底的分析,”“这个想法很吸引人,因为它同时解决了随机引力波背景观测,并提出了存在大量小黑洞的可能性。” 他没有参与这项研究。


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畴壁存在的理由来自粒子物理学标准模型的扩展,该模型本质上描述了所有已知的基本粒子和自然力(所有,也就是说,除了引力)。但即使撇开引力不谈,标准模型仍然是不完整的。例如,它认为中微子是无质量的,而观测告诉我们并非如此,并且它无法解释诸如宇宙中物质相对于反物质的丰度等谜团。大多数试图解决此类问题的标准模型修改都依赖于各种“对称性破缺”事件,其中在高能量下存在的几乎均匀的条件随着宇宙的膨胀和冷却而破裂,有点像泥土干燥时如何从光滑变为龟裂。

当对称性破缺时,畴壁可以诞生;然而,理解这个过程需要理解一个称为标量场的概念——有点像一个在时空中的每个点都有值但没有方向的无形场。标量场可以用来描述,例如,房间中温度如何随位置变化。畴壁可以从表现出“离散”对称性的标量场中产生,这意味着场可以具有两种(或更多种)具有相同能量的不同状态。想象一下一堆泥土,上面漂浮着一个油腻的塑料球。假设随着泥土冷却和凝固,球的两侧形成了两个深度相等的浅凹陷。最终——假设它没有卡在泥土里——球会随机滚落到其中一个凹陷的底部。在此之前,泥土和球可以被认为是具有离散对称性的,当泥土冷却并且球滚落时,对称性会破裂。畴壁类似于凹陷之间的一堆干泥土——如果球必须从一个凹陷移动到另一个凹陷,它就必须越过这堆泥土。畴壁是一个能量势垒。

标准模型的一些扩展表现出类似的离散对称性破缺,其中代表时空本身的最小能量状态或真空状态的标量场,随着宇宙的膨胀和冷却,呈现正值或相应的负值,从而产生两种不同的真空状态。

就宇宙而言,“一个或另一个[真空状态]之间没有偏好,因此宇宙中不同的地方将在两者之间随机选择,”费雷拉说。从一种状态穿越到另一种状态需要翻越能量势垒。两种真空状态之间的高能势垒——与泥土堆类似——构成了称为畴壁的拓扑时空结构。

日本东北大学研究畴壁和超越标准模型的物理学的 Fuminobu Takahashi 说:“由于离散对称性是畴壁的基础,并且在高能物理学中很常见……,因此畴壁很可能存在。” 他也没有参与这项新研究。

这种可能性在 2021 年的实验室中得到了证实,当时由芝加哥大学实验物理学家程钦领导的团队,演示了在称为玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 的大约 40,000 个超冷原子集合中畴壁的形成。最初,BEC 中的所有原子都处于相同的量子基态。然后,该团队稍微扰动了凝聚态。这导致它一侧的一些原子过渡到一种最小动量状态,而另一侧的一些原子进入了另一种具有完全相反动量的最小状态,就像镜像一样。两个区域之间的物理边界由剩余的原子组成,形成了畴壁。“存在一种屏障,将两个最小值分隔开来,”程钦说。

然而,在宇宙学中,这种畴壁构成了一个问题。由于它们分隔的时空区域将具有相同的能量,因此这些壁没有动力偏爱一个区域而不是另一个区域,因此在时间上将是稳定的。“如果离散对称性是精确的,[畴壁]将永远存在,”费雷拉说。“如果它们存在到今天,它们将主导宇宙的能量密度。我们知道我们并没有生活在一个由畴壁主导的宇宙中。”

普林斯顿大学天体物理学家、西蒙斯基金会主席大卫·斯珀格尔对此表示赞同。“两种最小值相等且形成稳定畴壁的模型被排除在外,因为畴壁会增长以主导宇宙,”他说。

但畴壁并没有这样做。大量的观测和理论证据高度确信地表明,我们的宇宙是由暗能量和暗物质主导的,而不是由畴壁的能量密度主导的。

有一种方法可以摆脱这种僵局。研究人员已经知道,如果离散对称性不精确,而是以小的偏差破缺,使得一个时空区域的能量比相邻区域稍微多一点,畴壁就会消散。由于能量的微小差异,时空区域将对介入的畴壁施加一些净压力,畴壁本身具有固有的张力。随着宇宙的膨胀,这种压差最终将等于畴壁的张力,导致其自发坍缩并成为一个区域或另一个区域的一部分。这可以解释为什么我们今天看不到畴壁。

在最新的研究中,费雷拉和他的同事们专注于一种有偏对称性破缺的版本,这种破缺可能在早期宇宙中展开。他们使用计算模拟和其他技术来检查畴壁网络将如何从这种不平衡的开始中兴起和衰落。他们发现,这些拓扑时空结构将在整个过程中产生引力波,直到最终坍缩。“几乎独立于初始细节,只要它们存在的时间足够长,它们就会成为非常响亮的宇宙学遗迹,”费雷拉说。“它们可以自然地给你带来巨大的信号。”

在漫长的岁月中,宇宙膨胀会将畴壁产生的时空涟漪拉伸到非常长的波长和低频率。今天,这些引力波主要处于纳赫兹频率范围——这正是一个国际天文学家联盟表示他们已经探测到潜在的引力波背景信号的范围。

去年,多个一直在监测毫秒脉冲星(每秒旋转数百次的脉冲星)的小组发现,在 15 年的时间里,这些宇宙信标的周期性发生了变化。这些变化与纳赫兹引力波的随机背景一致。其想法是,经过的波可以稍微改变观测到的脉冲星的时序,否则脉冲星的时序就像宇宙时钟一样精确。这种信号将非常微妙,只有通过关联多个脉冲星的时序偏移才能接近可探测性。

被青睐但并非结论性的解释是,这些假定的脉冲星晃动波是由超大质量黑洞的合并产生的。但费雷拉说,这种解释存在一个主要问题。根据我们目前对超大质量黑洞的理解,“它们合并所需的时间比宇宙的年龄还要长,”他说。

这为其他解释敞开了大门。费雷拉和他的同事们认为,如果早期宇宙中形成的大部分畴壁在宇宙温度约为两万亿摄氏度时湮灭,结果将是类似的纳赫兹引力波信号。费雷拉说,非常具有“启发性”的是,这个温度也大致是婴儿宇宙从热而稠密的夸克和胶子等离子体突然过渡到充满更大的夸克团块(称为强子,是物质的亚原子构建块的粒子)的温度。

Takahashi 说,这项新研究是“朝着理解畴壁衰变产生的引力波迈出的重要一步”。

然而,并非所有的畴壁都会在该温度下坍缩。根据费雷拉和他的同事的分析,如果一些畴壁包围的时空气泡大于当时可观测宇宙的半径,那么这些畴壁就可以幸存下来。随着宇宙历史的展开和时空的膨胀,这些气泡及其畴壁最终将进入可观测宇宙。这些结构将表现为能量的过密区域。费雷拉说:“过密度……将坍缩成黑洞。”

这种“原始”黑洞的质量约为太阳质量,但根据费雷拉及其合著者的估计,这些物体的数量不足以构成宇宙的暗物质。

然而,如果畴壁湮灭发生在宇宙演化的早期,在约 1020 开尔文的更高温度下,这将导致现代小行星质量的原始黑洞过剩,足以解释暗物质。重要的是,这种早期、更高温度的畴壁衰变将产生非常不同的引力波特征。费雷拉说,这种“原始黑洞将具有互补的信号……在赫兹频率附近”。“因此,它是可测试的。” 当然,这将意味着畴壁坍缩无法解释天文学家声称已经看到的纳赫兹信号;该信号可能确实有更平凡的解释。

费雷拉说,未来的引力波探测器,例如欧洲提议的爱因斯坦望远镜,以及当前分布在世界各地的探测器的增强版本,称为激光干涉引力波天文台 (LIGO)、室女座 (Virgo) 和神冈引力波探测器 (KAGRA),将对这种信号敏感。“如果他们测量到信号,并且频谱具有……畴壁产生的引力波的典型形状……,那么这将强烈暗示原始黑洞[作为]暗物质。”

瓦查斯帕蒂同意道:“如果未来的引力波天文台发现该模型预测的小行星质量黑洞,那将很有趣。”

这种经验观察也将对构建标准模型的扩展产生影响,因为畴壁取决于早期宇宙中标量场的存在。瓦查斯帕蒂说:“如果该模型进一步通过宇宙学观测得到验证,那将意味着标量扇区的存在。”

如果是这样,我们将找到又一个了解早期宇宙及其演化的新窗口。Takahashi 说:“畴壁就像时间胶囊,有可能为我们提供有关非常高能物理学的信息。”

Anil AnanthaswamyThe Edge of Physics (Houghton Mifflin Harcourt, 2010), The Man Who Wasn't There (Dutton, 2015), Through Two Doors at Once: The Elegant Experiment That Captures the Enigma of Our Quantum Reality (Dutton, 2018), 和 Why Machines Learn: The Elegant Math Behind AI (Dutton, 2024) 的作者。

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