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    引力波数据居然是用Python分析的

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    发表于 2019-4-17 10:15:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
    美国科学家11日宣布,他们去年9月首次探测到引力波。这一发现印证了物理学大师爱因斯坦100年前的预言。宣布这一发现的,是激光干涉引力波天文台(LIGO)的负责人。
    这个机构诞生于上世纪90年代,进行引力波观测已经有近30年。那么观测到的引力波数据的量应该很大,科学家如何对这些数据进行分析?有没有用到Python编程语言?
    答案是肯定的。笔者在Github上发现了一个专门用于分析引力波数据的Python包:GWPY[1]。据维护者介绍,GWPY的代码来自LIGO和另一个名叫Virgo的机构,维护者将这两个机构科学家的Python代码整理,最终的产品就是GWPY这个用户友好的Python包。
    在具体介绍GWPY之前,先给和笔者一样的小白简单科普一下引力波和LIGO的相关知识。
    什么是引力波?
    This 3-D visualization shows the gravitational waves produced by two orbiting black holes. (Credit: NASA)
    上图是两个黑洞所产生的引力波的3-D模拟图(NASA)。
    首 先,什么是引力波?在物理学上,引力波是爱因斯坦广义相对论所预言的一种以光速传播的时空波动,如同石头丢进水里产生的波纹一样,引力波被视为宇宙中的 “时空涟漪”。通常引力波的产生非常困难,地球围绕太阳以每秒30千米的速度前进,发出的引力波功率仅为200瓦,还不如家用电饭煲功率大。宇宙中大质量 天体的加速、碰撞和合并等事件才可以形成强大的引力波,但能产生这种较强引力波的波源距离地球都十分遥远,传播到地球时变得非常微弱。
    下面分享两个优秀的视频,很好地解释了引力波及背后的原理。第一个来自LIGO,第二个则是比较通俗的漫画式讲解。
    LIGO科学家的解释:
    漫画式通俗解释:
    LIGO是什么?
    激光干涉引力波观测站Laser Interferometer Gravitational-Wave ObservatoryLIGO是加州理工学院(Caltech)和麻省理工学院(MIT)的合作实验室,现在也有其他的大学参与。实验资金来源于美国国家科学基金会。LIGO是用来寻找宇宙中的引力波,从而可以验证黑洞的存在和检验广义相对论。

    LIGO 主要有两个观测点,位于路易斯安那Livingston Parish的LIGO Livingston观测点,和华盛顿 Hanford的LIGO Hanford观测点。除此之外,在加州Passadena 的Caltech校园中还有LIGO 40m Prototype 。
    LIGO是如何探测引力波的?
    GWPY:LIGO用它分析引力波数据?
    接下来是本文的重头戏。我们一起来学习如何GWPY分析引力波数据。下面的介绍及示例均来自GWPY的官方文档[2]。
    安装
    很简单,pip install gwpy就可以完成安装。
    不过安装的过程可能会比较长,因为gwpy使用的依赖包比较多,包括numpy、 scipy、 cycler、matplotlib、astropy等。
    面向对象编程
    GWPY是一个面向对象编程的Python包,也就是说,数据对象是这个包的核心关注点。每一个数据对象都体现为一个类实例,包含了其属性和包含的数据。
    如果想创建一个新的类实例,建议使用标准的构建器constructor。举个例子,我们可以使用一个数据数组,生成一个TimeSeries对象:
    >>> from gwpy.timeseries import TimeSeries>>> mydata = TimeSeries([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], sample_rate=1, epoch=0)
    或者从在线数据服务器上下载:
    >>> from gwpy.timeseries import TimeSeries>>> mydata = TimeSeries.fetch('H1:LDAS-STRAIN', 964656015, 964656615)
    核心数据对象
    据介绍,GWPY提供了4种核心数据对象,分别代表引力波探测器所产生的四种标准数据:
    TimeSeries(时间序列数据)
    Spectrum(光谱数据)
    Spectrogram(光谱图)
    DataQualityFlag
    引力波数据可视化
    我们知道,将引力波探测器收集的数据可视化,对于理解引力波的特性、研究引力波信号来说非常有帮助。gwpy.plotter模块中提供了一些plot类,可以直观地展示相应的数据类型。
    GWPY的核心数据对象里,大部分都内置有一个plot()方法,可以让研究人员快速对某个数据集进行可视化展示。举个例子:
    >>> from gwpy.timeseries import TimeSeries>>> data = TimeSeries.fetch('H1:LDAS-STRAIN', 968654552, 968654562)>>> plot = data.plot()>>> plot.show()
    gwpy data plot
    GWPY:利用公开的LIGO数据进行绘图
    我们接下来利用LIGO公开的一些引力波时间序列数据进行绘图。我们可以直接在线加载这些数据。首先导入我们需要的模块:
    >>> from urllib2 import urlopen>>> from numpy import asarray>>> from gwpy.timeseries import TimeSeries
    然后,下载数据,保存为文本字符串:
    >>> data = urlopen('http://www.ligo.org/science/GW100916/L-strain_hp30-968654552-10.txt').read()
    现在,我们可以对文本进行解析,补充必要的元数据之后,就可以生成一个TimeSeries:
    >>> ts = TimeSeries(asarray(data.splitlines(), dtype=float),>>>                 epoch=968654552, sample_rate=16384, unit='strain')
    最后,我们就可以绘图了:
    >>> plot = ts.plot()>>> plot.set_title('LIGO Livingston Observatory data for GW100916')>>> plot.set_ylabel('Gravitational-wave strain amplitude')>>> plot.show()

    LIGO Livingston Observatory data for GW100916

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