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基于物理信息神经网络的三维广义相对论磁星磁层

高能天体物理现象 2025-09-24 v2

摘要

磁星现象很可能与磁层电流的位置和结构密切相关。广义相对论效应在塑造描述静态构型的无力平衡态中起重要作用,但大多数研究仅在轴对称情形下量化其影响。利用基于物理信息神经网络的新方法,我们构建了不同恒星致密性的完全三维构型。将能定性捕捉观测热点几何特征的表面电流真实剖面作为边界条件,以推断可用于驱动爆发活动的自由能量。研究发现,最低能量解分支仅允许约 30% 的过剩,相对当前饥饿解在具有全局扭转的轴对称情形中,无论致密性如何;在具有局域斑点的三维模型中该比例降至约 5%。考虑到从计时数据推断的偶极矩所受红移修正,除非磁场包含不可忽略的多极矩,否则解释磁星爆发能量学变得更加困难。我们还讨论了磁星现象的其他方面。

关键词

引用

@article{arxiv.2506.13519,
  title  = {General-relativistic magnetar magnetospheres in 3D with physics-informed neural networks},
  author = {Petros Stefanou and Arthur G. Suvorov and José A. Pons},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2506.13519},
  year   = {2025}
}

备注

12 pages, 12 figures. v2 (accepted manuscript). Published by MNRAS. Comments are welcome