GWPY:發現引力波的機構使用的Python包

發表於2016-02-18

美國科學家11日宣佈,他們去年9月首次探測到引力波。這一發現印證了物理學大師愛因斯坦100年前的預言。宣佈這一發現的,是鐳射干涉引力波天文臺(LIGO)的負責人。

這個機構誕生於上世紀90年代,進行引力波觀測已經有近30年。那麼觀測到的引力波資料的量應該很大,科學家如何對這些資料進行分析?有沒有用到Python程式語言?

答案是肯定的。筆者在Github上發現了一個專門用於分析引力波資料的Python包:GWPY。據維護者介紹,GWPY的程式碼來自LIGO和另一個名叫Virgo的機構,維護者將這兩個機構科學家的Python程式碼整理,最終的產品就是GWPY這個使用者友好的Python包。

在具體介紹GWPY之前,先給和筆者一樣的小白簡單科普一下引力波和LIGO的相關知識。

什麼是引力波?

This 3-D visualization shows the gravitational waves produced by two orbiting black holes. (Credit: NASA)

上圖是兩個黑洞所產生的引力波的3-D模擬圖(NASA)。

首先,什麼是引力波?在物理學上,引力波是愛因斯坦廣義相對論所預言的一種以光速傳播的時空波動,如同石頭丟進水裡產生的波紋一樣,引力波被視為宇宙中的“時空漣漪”。通常引力波的產生非常困難,地球圍繞太陽以每秒30千米的速度前進,發出的引力波功率僅為200瓦,還不如家用電飯煲功率大。宇宙中大質量天體的加速、碰撞和合並等事件才可以形成強大的引力波,但能產生這種較強引力波的波源距離地球都十分遙遠,傳播到地球時變得非常微弱。

下面分享兩個優秀的視訊,很好地解釋了引力波及背後的原理。第一個來自LIGO,第二個則是比較通俗的漫畫式講解。

LIGO科學家的解釋:

http://v.qq.com/boke/page/g/0/0/g0184mxwie0.html

漫畫式通俗解釋:

http://v.qq.com/page/j/x/u/j0184qlilxu.html

LIGO是什麼?

鐳射干涉引力波觀測站( Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory)LIGO是加州理工學院(Caltech)和麻省理工學院(MIT)的合作實驗室,現在也有其他的大學參與。實驗資金來源於美國國家科學基金會。LIGO是用來尋找宇宙中的引力波,從而可以驗證黑洞的存在和檢驗廣義相對論。

90年代:LIGO計劃

LIGO主要有兩個觀測點,位於路易斯安那Livingston Parish的LIGO Livingston觀測點,和華盛頓 Hanford的LIGO Hanford觀測點。除此之外,在加州Passadena 的Caltech校園中還有LIGO 40m Prototype 。

LIGO是如何探測引力波的?

視訊:LIGO是如何探測引力波的?

GWPY:LIGO用它分析引力波資料?

gwpy

接下來是本文的重頭戲。我們一起來學習如何GWPY分析引力波資料。下面的介紹及示例均來自GWPY的官方文件

安裝

很簡單,pip install gwpy就可以完成安裝。

不過安裝的過程可能會比較長,因為gwpy使用的依賴包比較多,包括numpy、 scipy、 cycler、matplotlib、astropy等。

物件導向程式設計

GWPY是一個物件導向程式設計的Python包,也就是說,資料物件是這個包的核心關注點。每一個資料物件都體現為一個類例項,包含了其屬性和包含的資料。

如果想建立一個新的類例項,建議使用標準的構建器(constructor)。舉個例子,我們可以使用一個資料陣列,生成一個TimeSeries物件:

或者從線上資料伺服器上下載:

核心資料物件

據介紹,GWPY提供了4種核心資料物件,分別代表引力波探測器所產生的四種標準資料:

  • TimeSeries(時間序列資料)
  • Spectrum(光譜資料)
  • Spectrogram(光譜圖)
  • DataQualityFlag

引力波資料視覺化

我們知道,將引力波探測器收集的資料視覺化,對於理解引力波的特性、研究引力波訊號來說非常有幫助。gwpy.plotter模組中提供了一些plot類,可以直觀地展示相應的資料型別。

GWPY的核心資料物件裡,大部分都內建有一個plot()方法,可以讓研究人員快速對某個資料集進行視覺化展示。舉個例子:

gwpy data plot

GWPY:利用公開的LIGO資料進行繪圖

我們接下來利用LIGO公開的一些引力波時間序列資料進行繪圖。我們可以直接線上載入這些資料。首先匯入我們需要的模組:

然後,下載資料,儲存為文字字串:

現在,我們可以對文字進行解析,補充必要的後設資料之後,就可以生成一個TimeSeries:

最後,我們就可以繪圖了:

LIGO Livingston Observatory data for GW100916

 

 

 

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