Astronomowie odkryli największą galaktykę we wszechświecie

Zespół badaczy kierowany przez Martina Oeya z Obserwatorium w Leiden w Holandii otwieranyOdkrycie radiogalaktyki przynajmniej 5 Mpc / Odkrycie galaktyki radiowej przynajmniej 5 Mpc galaktyka wielkoskalowa, która znajduje się 3 miliardy lat świetlnych od Ziemi. System nazwano Alkyoneus, jego długość wynosi 16,3 miliona lat świetlnych.

Alkyoneus to największa w historii galaktyka. Dla porównania: długość naszej Drogi Mlecznej wynosi około 256 tys. km. lata świetlne.

Nowy system to gigantyczna eliptyczna galaktyka radiowa. Obejmuje galaktykę macierzystą (gromadę gwiazd krążących wokół jądra galaktyki, zawierające supermasywną czarną dziurę) oraz ogromne dżety i płatki uciekające z galaktyki środek. Masa czarnej dziury Alkyoneus jest 400 razy większa niż w Drodze Mlecznej.

Obraz radiowy galaktyki:

Naukowcy sugerują, że dżety wewnątrz galaktyki są tworzone przez supermasywną czarną dziurę, która pochłania materię z otaczającego ją gigantycznego dysku. W tym przypadku część materii, która jest skręcona spiralnie z podstawą pośrodku otworu, znajduje się poza horyzontem. zdarzeń i mogą być wyrzucane w kosmos w postaci strumieni zjonizowanej plazmy z prędkością zbliżoną do prędkości Swieta. Tworzą płatki, które stopniowo rosną, a długość Alkyoneus rośnie.

Do badania nowej galaktyki wykorzystano sprzęt ARray o niskiej częstotliwości (LOFAR). To jest system 20 000 anteny radiowe, zainstalowane w 52 punktach w Europie. Dane LOFAR zostały ponownie przetworzone przy użyciu nowego potoku obliczeniowego, usuwając kompaktowe źródła radiowe i korygując zniekształcenia optyczne. Zdaniem astronomów umożliwiło to najdokładniejsze zarysowanie płatów radiogalaktyki i oszacowanie ich wielkości.

Na przykładzie Alkyoneusa naukowcy planują ustalić, dlaczego radiogalaktyki rozrastają się do kolosalnej skali i jak przebiega ten proces. Autor badania, Martin Oey, zauważył, że jeśli wzrost galaktyki radiowej zależy od pewnych cech galaktyki macierzystej, to ich detekcja pozwoli przewidzieć zachowanie innych podobnych systemów.