GRMHD模拟中揭示的黑洞光谱态：基于纹理记忆加速的冷却

X射线二元星系（XRBs）显示出伴随强烈变化的光度、硬度及吸积流结构的光谱态转换。我们开发了一种基于纹理记忆加速的GPU工具包，用于对吸积黑洞的广义相对论磁性流体力学（GRMHD）模拟进行快速预计算值的检索。该工具包集成了引力波、同步辐射、逆Compton辐射及库仑碰撞过程。我们将该工具包实现于GRMHD代码中，并用于模拟围绕 Kerr黑洞的XRB低/硬态中磁性被限制盘（magnetically arrested disk）的情形。我们探索了质量吸积率在 $\sim (10^{-6}-0.3) \dot{M}_{\rm Edd}$ 范围内的情形，其中 $\dot{M}_{\rm Edd}$ 为埃德金吸积率。在质量吸积率较低时（$\dot{M} \lesssim 0.01 \dot{M}_{\rm Edd}$），流会稳定为几何厚、稀疏、双温度的热型吸积流。而在较高吸积率下，流转变为在 $r_{\rm in} \gtrsim 50 r_g$ 处的冷单温度薄盘。内部区域，薄盘被分解为嵌入两温度厚流中的单温度薄丝 filament。我们基于纹理记忆加速的冷却方案，相较于标准辐射M1闭合方法快3-5倍，相较于存储于全局记忆的查找表快约5倍。