Mahakala：一种基于 Python 的弯曲时空模块化光线追踪与辐射转移算法

我们介绍了 Mahakala，一种基于 Python 的、模块化的弯曲时空辐射光线追踪代码。我们采用 Google 的 JAX 框架实现加速的自动微分，该框架可直接由度规高效计算 Christoffel 符号，使用户能够轻松快速地模拟光子在非 Kerr 时空中的轨迹。JAX 还使 Mahakala 能够在 CPU 和 GPU 上并行运行。Mahakala 原生使用笛卡尔 Kerr-Schild 坐标系，避免了球坐标系极点引起的数值问题。我们通过模拟低吸积率超大质量黑洞的广义相对论磁流体动力学模拟的 1.3 mm 波长图像（Event Horizon Telescope 观测的波长）来展示 Mahakala 的能力。Mahakala 的模块化特性使我们能够定量探究流的不同区域如何影响不同的图像特征。我们表明，1.3 mm 图像中可见的大部分辐射起源于黑洞附近，并在光子轨道附近达到峰值。我们还量化了吸积盘、前向喷流与反向喷流对 1.3 mm 图像的相对贡献。