Cómo se midieron las velocidades de los chorros de agujeros negros lejanos exprés
Los agujeros negros supermasivos en los centros de las galaxias a veces expulsan estrechos flujos de materia —chorros— que viajan casi a la velocidad de la luz. Durante mucho tiempo, los astrónomos no pudieron determinar con exactitud la rapidez de estos chorros en diferentes agujeros negros. En un nuevo trabajo, los científicos recopilaron datos sobre cientos de estos chorros y aplicaron un método que antes se usaba en otras áreas de la ciencia.
El método se llama "inferencia libre de verosimilitud". En lugar de intentar calcular la probabilidad de cada opción directamente, la computadora aprende de una gran cantidad de ejemplos simulados y luego los compara con las observaciones reales. Esto permitió tener en cuenta las distorsiones introducidas por el límite de brillo: los chorros débiles simplemente no son visibles, y si no se considera esto, las estimaciones de velocidad son erróneas. El nuevo enfoque mostró que los errores anteriores estaban muy subestimados y que la distribución de velocidades no se asemeja a una curva simple.
Resultado: en la mayoría de los chorros, la velocidad es cercana al 99% de la velocidad de la luz, pero también hay otros más lentos. La distribución de velocidades resultó ser similar a la observada en agujeros negros de masa estelar —aquellos que se forman en explosiones de estrellas masivas. Esto significa que el mecanismo de lanzamiento de los chorros podría ser el mismo para agujeros negros de cualquier masa.
Resumen original
tal como lo escribieron los autores, en inglés arXiv:2608.08733v1
We present the most complete modelling of the MOJAVE 1.5 Jansky Quarter Century active galactic nuclei (AGN) jet population, using likelihood-free simulation-based inference. Due to the complex impact of a flux-limit on observed AGN data sets, careful modelling of the parent population is required. In particular, when observing and fitting to multiple data distributions likelihoods become non-intuitive. Parameter degeneracies further complicate the problem and make it suitable for likelihood-free, simulation-based inference. This method relies on a normalising flow learning the likelihood surface or posteriors directly. We extensively validate the flow to show that previous parameter estimates for the AGN jet speed distributions underestimated parameter errors significantly and do not capture the non-gaussianity of the parameter posteriors. The new results enable a better statistical comparison to other AGN population studies, but also a more accurate comparison of supermassive black hole jets with their lower mass counterparts, X-ray binaries (XRB). We find that the AGN follow a Lorentz factor distribution of the shape $$N(\Gamma) \propto \Gamma^b$$ with $$b= -1.32_{-0.19}^{+0.20}$$. This slope is consistent with the XRB Lorentz factor distribution at $$2\sigma$$. Simulation-based inference as a method is generally well-suited to many astrophysical problems, and this paper shows the convenient applicability of this methodology to parent population studies of jetted AGN with multiple observables specifically.
Los chorros de los agujeros negros supermasivos pueden ser más largos que la distancia de la Tierra a la galaxia vecina.