método

análisis espectral

Spectral analysis is a method for studying materials or astronomical objects by decomposing their emitted or reflected light into constituent wavelengths.
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Descripción

El análisis espectral es una llave universal. No requiere tocar el objeto: basta con captar su radiación. Por ejemplo, la luz de una galaxia lejana, al atravesar una nube de gas, pierde colores estrictamente determinados —son absorbidos por los átomos—. Este espectro de absorción se asemeja a un código de barras: cada línea oscura corresponde a un elemento específico. Por el desplazamiento de estas líneas se puede incluso medir a qué velocidad se acerca o se aleja el objeto de nosotros (efecto Doppler, cambio de frecuencia debido al movimiento). Y en el rango de radio, mediante el análisis espectral se “auscultan” las nubes moleculares, encontrando moléculas orgánicas complejas.

Historia

Los orígenes del análisis espectral se remontan a la óptica del siglo XVII (Newton descompuso la luz con un prisma). En 1802, Wollaston notó líneas oscuras en el espectro solar. Entre 1814 y 1823, Joseph von Fraunhofer las catalogó sin conocer su causa. El paso decisivo lo dieron Gustav Kirchhoff y Robert Bunsen en 1859, al demostrar que cada línea es generada por un elemento químico determinado. Así nació el análisis químico por radiación. Más tarde, Johannes Rydberg (1890) dedujo una fórmula para las líneas del hidrógeno, y la mecánica cuántica explicó los espectros basándose en las transiciones de electrones.

Cómo funciona

Los átomos absorben o emiten fotones de energías estrictamente definidas, iguales a la diferencia entre los niveles energéticos de los electrones. A la transición de un nivel a otro le corresponde una línea espectral de frecuencia ν = ΔE/h. Se distinguen los espectros lineales de los átomos, los de bandas de las moléculas (transiciones rotacionales y vibracionales) y los continuos de los cuerpos densos calientes (radiación térmica). Para el análisis se utilizan instrumentos dispersivos (prisma, red de difracción), interferómetros (alta resolución) y fotodetectores. Las características principales son: posición de las líneas (longitud de onda), intensidad, anchura y forma del perfil (ensanchamiento Doppler, Lorentz). Los métodos se aplican en todo el rango electromagnético, desde ondas de radio hasta rayos gamma.

En la práctica

Los astrónomos determinan por el espectro de una estrella de qué elementos está compuesta. En medicina, los espectros de tejidos ayudan a distinguir una célula sana de una cancerosa.

Dato curioso

El espectro es la única forma de conocer la química de objetos lejanos: ninguna sonda espacial ha estado en el Sol, pero sabemos con certeza que está compuesto principalmente de hidrógeno y helio, gracias a las líneas espectrales.

Concept graph →

Fórmulas

$$n_s - 1 = \frac{d\ln\mathcal{P}_\mathcal{R}}{d\ln k}$$
The scalar spectral index measures the deviation from scale invariance of primordial perturbations.
Qué hay en la fórmula
n_svariablescalar spectral index — índice espectral escalar
P_Rvariablepower spectrum of curvature perturbations — espectro de potencia
kvariablewavenumber — número de onda reciprocal metre
d/d ln koperadorderivative with respect to natural logarithm of wavenumber — derivada logarítmica
n\equiv\frac{d\ln\mathcal{p}_\mathcal{r}}{d\lnk}=-5 · 2606.23307
n_s\approx1+\frac{5}{12}(4\frac{\dot{h}}{h^2}-\frac{\dot{\gamma}}{h\gamma})\bigg|_{t_*} · 2607.27193v1
$$\langle r^2 \rangle = \sum w_i \langle r_i^2 \rangle$$
Mean square radius expressed as weighted sum of component radii.
Qué hay en la fórmula
⟨r²⟩variableTotal mean square radius — mean square radius metre squared
w_ivariableWeighting factor for component i — weighting factor
⟨r_i²⟩variableMean square radius of component i — mean square radius component metre squared
∑operadorAdds contributions from each component — suma
\langler^2_m\rangle=\frac{a_c}{a}\langler^2_m\rangle_c+\frac{2a_c}{a^2}\langler^2_{c-nn}\rangle+\frac{1}{2a}\langler^2_{nn}\rangle · 2606.28950
$$\Omega_X(k) = \frac{1}{\rho_{\rm tot}} \frac{d\rho_X}{d\ln k}$$
Defines the spectral density of a component per logarithmic frequency.
Qué hay en la fórmula
Ω_XvariableSpectral density of component X — spectral density
ρ_totvariableTotal energy density of the universe — densidad de energía joule per cubic metre
ρ_XvariableEnergy density of component X — densidad de energía joule per cubic metre
kvariableWavenumber (logarithmic scale) — número de onda per metre
d/d ln koperadorDerivative with respect to the natural logarithm of the wavenumber — derivada logarítmica
ω_{\rmgw}\equiv\frac{1}{ρ_{\rmtot}}\frac{{\rmd}ρ_{\rmgw}}{{\rmd}\lnk} · 2606.31571
$$R = \frac{\lambda}{\Delta\lambda}$$
Spectral resolution is wavelength divided by the smallest resolvable wavelength difference.
Qué hay en la fórmula
Rvariablespectral resolution — spectral resolution
λvariablewavelength of interest — longitud de onda metre
Δλvariablesmallest resolvable wavelength difference — wavelength difference metre
r=\frac{λ}{δλ} · 2607.05600v2
$$\beta = \frac{\mathrm{d} \log \kappa}{\mathrm{d} \log \nu}$$
Measures how opacity changes with frequency.
Qué hay en la fórmula
βvariablespectral index of opacity
κvariableopacity (absorption coefficient) — opacidad square metre per kilogram
νvariablefrequency of radiation — frecuencia hertz
d/d log νoperadorderivative with respect to the natural logarithm of frequency — derivada logarítmica
β=\frac{{d}\log\kappa_ν}{{d}\logν} · 2607.02660v1
α=\frac{d\log(λf_λ)}{d\logλ} · 2607.04942v1
$$n_s = 1 - \frac{2}{N}$$
Spectral index deviation from scale invariance depends on e-folds.
Qué hay en la fórmula
n_svariableScalar spectral index — índice espectral escalar
NvariableNumber of e-folds of inflation — e folds
n_s=1-\frac{2}{n_*} · 2605.00735v1

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