Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > gr-qc > arXiv:gr-qc/9701035

帮助 | 高级搜索

广义相对论与量子宇宙学

arXiv:gr-qc/9701035 (gr-qc)
[提交于 1997年1月15日 ]

标题: 双阶段近似用于黑洞碰撞:它是否可靠?

标题: The two-phase approximation for black hole collisions: Is it robust?

Authors:John Baker, Chun Biu Li
摘要: 最近,Abrahams 和 Cook 通过将牛顿演化应用于黑洞直到两个黑洞形成共同的视界,然后应用施瓦茨希尔德扰动技术,设计了一种估算远处黑洞碰撞产生的总辐射能量的方法。 尽管他们的方法很粗糙,但他们对正面对撞情况的结果却出乎意料地准确。 在这里,我们利用在近距离-慢速近似中为黑洞碰撞设计的简单辐射能量公式,测试 Abrahams-Cook 结果对演化方法从牛顿演化切换到广义相对论演化的时间选择的依赖程度。 我们发现他们的结果具有鲁棒性,不太依赖于这一时间选择。
摘要: Recently Abrahams and Cook devised a method of estimating the total radiated energy resulting from collisions of distant black holes by applying Newtonian evolution to the holes up to the point where a common apparent horizon forms around the two black holes and subsequently applying Schwarzschild perturbation techniques . Despite the crudeness of their method, their results for the case of head-on collisions were surprisingly accurate. Here we take advantage of the simple radiated energy formula devised in the close-slow approximation for black hole collisions to test how strongly the Abrahams-Cook result depends on the choice of moment when the method of evolution switches over from Newtonian to general relativistic evolution. We find that their result is robust, not depending strongly on this choice.
评论: 4页,3图,提交至《经典与量子引力》
主题: 广义相对论与量子宇宙学 (gr-qc)
引用方式: arXiv:gr-qc/9701035
  (或者 arXiv:gr-qc/9701035v1 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.gr-qc/9701035
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: CGPG-97/1-1
相关 DOI: https://doi.org/10.1088/0264-9381/14/5/001
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: John Baker [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 1997 年 1 月 15 日 20:02:35 UTC (13 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
gr-qc
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 1997-01

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号