Astrofísica computacional
SIMULACIÓN NUMÉRICA DE PLASMAS ASTROFÍSICOS
En astrofísica, nos enfrentamos a una situación extraordinaria en la que los objetos de interés, como estrellas y galaxias, no son accesibles para manipulación directa. Esto imposibilita la realización de experimentos controlados y la repetición de observaciones de eventos únicos. La complejidad aumenta porque: (i) los procesos físicos responsables de los fenómenos astrofísicos pueden ocurrir internamente en los objetos observados, proporcionando solo evidencias indirectas de estos procesos; (ii) estos procesos pueden involucrar condiciones extremas que son inaccesibles experimentalmente en laboratorios; y (iii) muchos de estos procesos ocurren en escalas de tiempo que se extienden más allá de la vida humana, limitando nuestra observación a instantáneas de estos fenómenos. Por estas razones, la computación se ha convertido en una herramienta indispensable en la astrofísica teórica, el análisis de datos y el modelaje. La computación científica se emplea para estudiar una amplia variedad de procesos físicos. En escalas mayores, métodos como la Transferencia Radiativa, N-Cuerpos e Hidrodinámica se utilizan para estudiar la formación de estructuras cosmológicas, la formación de galaxias y la reionización del universo. En escalas menores, técnicas como Particle-In-Cell (PIC) se emplean para analizar la aceleración de partículas, la turbulencia cinética y las inestabilidades en plasmas astrofísicos diluidos a microescala. En una escala intermedia, una diversidad de métodos numéricos se aplica para entender fenómenos como explosiones de supernovas con colapso del núcleo, acreción en objetos compactos, fragmentación gravitacional de nubes moleculares y formación estelar, así como la dinámica de discos de acreción y jets relativistas. Estos métodos también investigan la conducción turbulenta y la disipación en el medio interestelar y en el viento solar, y las propiedades de dispersión de la luz por granos de polvo interestelar, entre otros procesos. Así, la computación facilita una comprensión más profunda de los fenómenos astrofísicos, ampliando significativamente los límites de nuestra investigación científica.
En este proyecto, desarrollamos modelos teóricos que abarcan todos los procesos físicos considerados cruciales para la comprensión del fenómeno astrofísico en cuestión. Estos modelos están diseñados para hacer predicciones específicas sobre las propiedades o el comportamiento del objeto o fenómeno estudiado. Debido a la complejidad de estos modelos, que frecuentemente involucran un conjunto de ecuaciones evolutivas no lineales, recurrimos a la simulación numérica. Frecuentemente, la materia en objetos astrofísicos puede ser aproximada como un gas o fluido, situación en la cual su evolución está regida por leyes de conservación de masa, momento y energía. Estas leyes se formulan a través de un conjunto de ecuaciones hidrodinámicas, que son ecuaciones diferenciales parciales no lineales de primera orden en el tiempo y acopladas entre sí. Para resolver estas ecuaciones, una aproximación común es la discretización tanto en el tiempo como en el espacio. Esto convierte las ecuaciones diferenciales parciales en un sistema de ecuaciones algebraicas no lineales acopladas, que pueden ser resueltas numéricamente en computadoras utilizando técnicas adecuadas. Es vital seleccionar esquemas de discretización que minimicen los errores introducidos por este proceso, ya que la discretización inevitablemente genera imprecisiones. Para la implementación de este proyecto, utilizamos el código numérico FLASH. Este es un código de simulación avanzado, ampliamente reconocido por su robustez y precisión en la modelización de flujos de fluidos bajo la influencia de fuerzas gravitacionales, siendo ideal para la simulación de fenómenos complejos en astrofísica. El uso de FLASH permite la ejecución de simulaciones detalladas y precisas, facilitando el análisis profundo de los fenómenos astrofísicos y la verificación de las predicciones del modelo contra observaciones o experimentos.