Connect with us

Hi, what are you looking for?

digiversion.ru

Наука и технологии

Астрономы обнаружили нового кандидата в остаток сверхновой

Астрономы обнаружили нового кандидата в остаток сверхновой

Астрономы из Университета Западного Сиднея в Австралии и других местах сообщают об обнаружении нового кандидата в остаток сверхновой (SNR). Новообретенный кандидат SNR, получивший название «Малина» из-за своей морфологии, был идентифицирован на ближней стороне рукава Щита-Центавра Млечного Пути. Результаты были подробно описаны в исследовательских записках Американского астрономического общества.

Остатки сверхновых (SNR) представляют собой диффузные расширяющиеся структуры, образующиеся в результате взрыва сверхновой . Они содержат выброшенный материал, расширяющийся в результате взрыва, и другой межзвездный материал, который был унесен ударной волной от взорвавшейся звезды.

Исследования остатков сверхновых важны для астрономов, поскольку они играют ключевую роль в эволюции галактик, рассеивая тяжелые элементы , образовавшиеся в результате взрыва сверхновой, и обеспечивая энергию, необходимую для нагрева межзвездной среды. Считается также, что SNR ответственны за ускорение галактических космических лучей.

Недавно группа астрономов во главе с Саней Лазаревичем из Университета Западного Сиднея по счастливой случайности обнаружила нового галактического кандидата SNR в рамках Австралийского спутника с массивом квадратных километров (ASKAP) и эволюционной карты Вселенной (EMU). Объект получил обозначение G308.73+1.38 и получил прозвище «Малина» из-за сходства с известным фруктом.

«В рамках масштабного проекта ASKAP-EMU в декабре 2023 года наблюдалась область неба SNR полным набором из 36 антенн ASKAP на центральной частоте 943,4 МГц и полосе пропускания 288 МГц. (… ) Мы по счастливой случайности обнаружили нового кандидата в галактические SNR, получившего название Raspberry», — пишут исследователи в статье.

Основываясь главным образом на ее радиоморфологии, команда Лазаревича классифицировала Raspberry как остаток сверхновой оболочки оболочкового типа. Было отмечено, что расширенная оболочка на радиочастотах , наблюдаемая у Raspberry, напоминает типичные SNR панцирного типа. Эта оболочка состоит из нитевидной структуры с наиболее яркими областями, расположенными на западном краю.

Диаметр Малины оценивается в пределах от 32,5 до 98 световых лет, а расстояние до нее — в 10 000–16 000 световых лет . Было измерено, что кандидат SNR имеет общий интегральный поток 407 мЯн по всей площади оболочки.

Наблюдения также обнаружили возможный точечный источник с круговой поляризацией недалеко от центра Малины. Астрономы предполагают, что этим точечным источником может быть нейтронная звезда или, возможно, пульсар, образовавшийся в результате первоначального события сверхновой.

Подводя итоги, авторы статьи подчеркнули, что необходимо дальнейшее расследование для подтверждения статуса SNR для Raspberry.

«В частности, дополнительные полосы радиоконтинуума позволили бы нам подтвердить нетепловое происхождение радиоизлучения (через спектральный индекс); полные параметры Стокса позволили бы нам изучить поляризацию, которая является сильной характеристикой оболочечных SNR», — ученые объяснил.

Астрономы обнаружили нового кандидата в остаток сверхновой

В тренде

You May Also Like

Наука и технологии

Корейские исследователи сообщают, что в редких случаях у некоторых пациентов после приступа COVID может развиться аутоиммунное заболевание. Такие состояния, как алопеция ( выпадение волос...

Наука и технологии

По данным Американского журнала рентгенологии ( AJR ) , использование порога 6 мм вместо порога 5 мм помогает облегчить стратификацию риска и принятие решений...

Наука и технологии

Странные вещи могут произойти, когда волна достигает границы. В океане волны цунами, едва заметные на глубокой воде, могут стать довольно большими на континентальном шельфе и...

Наука и технологии

Модель для автоматического определения полярности настроений определенных слов в письменных текстах. В последние годы ученые-компьютерщики пытались разработать эффективные модели для анализа настроений. Эти модели...

Copyright © 2025 Обратная связь info@gototop.ee