Connect with us

Технологии

Ракетный двигатель на антиматерии поможет долететь до ближайших звезд за несколько дней

Published

on

Ученые определили две конкретные реакции взаимодействия антиматерии и обычной материи, которые могут стать ключевыми для создания ракетных двигателей, способных осуществлять межзвездные путешествия. В новом исследовании показано, что использование ракетного двигателя на антиматерии может выделять в 300 раз больше энергии, чем термоядерный синтез в ядре Солнца, что позволяет значительно сократить время на полеты к ближайшим звездам.

Антиматерия состоит из античастиц — аналогов частиц обычной материи с противоположным зарядом. Когда частицы антиматерии встречаются с обычной материей, происходит их взаимное уничтожение, сопровождаемое выделением огромного количества энергии, что делает такие реакции одними из самых мощных в физике.

Ученые выявили два типа реакций, которые могут быть использованы для работы будущего ракетного двигателя. Первая включает уничтожение антипротонов и протонов с нейтронами, что, по мнению авторов исследования, является стабильной и высокоэнергетичной реакцией, способной создать нужную тягу для сверхбыстрого полета. Вторая реакция — уничтожение позитронов и электронов, также с высоким выходом энергии.

Ключевой задачей для создания таких двигателей является хранение антиматерии, которая, как правило, нестабильна. Для этого были выбраны более стабильные антипротоны и позитроны. При уничтожении этих частиц с обычной материей выделяется энергия, эквивалентная 9 x 10¹⁶ джоулей на килограмм, что в 300 раз превышает энергию термоядерного синтеза. Примерно 70% этой энергии можно будет использовать для создания тяги и ускорения космического корабля.

Одним из возможных источников топлива для таких двигателей является антиводород, который легче производить и хранить. Однако производство антиводорода все еще находится на начальных этапах, и дальнейшие исследования и разработки будут необходимы для реализации этой перспективной технологии.

Источник: Interesting Engineering

author avatar
Юрій Гай
Народився і живу в місті Біла Церква на Київщині. Закінчив національний університет ім. Драгоманова по спеціальності соціологія. Захоплююсь подорожами та мотоциклами. Професійно займаюсь дизайном і поліграфією. Радий бути в дружній команді Shode.life!
Continue Reading
Advertisement

Технологии

Одна операция вместо всей математики: физик предложил радикальную теорию

Польский учёный выдвинул гипотезу о том, что всю математику можно выразить через одну операцию. Несмотря на сложность практического применения, идея открывает новые направления исследований.

Published

on

By

Chalkboard filled with complex mathematical equations, formulas, and diagrams written in white chalk on a dark surface.

Математика традиционно считается сложной системой с множеством операций — от сложения и вычитания до тригонометрических функций. Однако польский физик-теоретик Анджей Одживолек предложил радикально упростить эту картину.

По его мнению, все математические операции можно свести к одной универсальной функции, обозначенной как eml(x, y). Она определяется формулой:

eml(x,y)=ex−ln⁡(y)eml(x,y)=e^{x}-\ln(y)

Учёный утверждает, что с помощью этой операции можно выразить любые математические действия, включая тригонометрию, которую, как известно, можно представить через комплексные экспоненты.

Концепцию можно сравнить с гипотетическим калькулятором, имеющим всего две кнопки: «1» и «EML». Однако на практике такой подход оказывается крайне неудобным. Даже простые значения требуют сложных выражений. Например, чтобы получить ноль, необходимо составить громоздкую формулу с несколькими вложенными операциями.

Тем не менее, автор подчёркивает, что цель исследования — не практическая эффективность, а поиск фундаментально простых основ математики. Идея возникла в рамках проекта по символьной регрессии, где учёные пытаются находить формулы, перебирая огромные массивы математических выражений.

Главная проблема такого подхода заключается в том, что при сокращении числа операций резко возрастает сложность самих выражений. Это затрудняет как вычисления, так и работу алгоритмов.

Несмотря на это, исследование демонстрирует, что теоретически математику можно свести к минимальному набору операций. В будущем, как предполагает Одживолек, могут быть открыты более эффективные универсальные функции.

Параллельно с этим учёные продолжают изучать фундаментальные вопросы устройства мира. Так, ранее исследователи из Канады заявили, что Вселенная вряд ли является компьютерной симуляцией, поскольку многие её процессы не поддаются вычислению и не описываются конечным набором алгоритмов.

Источник: Descopera.ro

Continue Reading

Здоровье

Учёные обнаружили возможный риск рыбьего жира при травмах головы

Новое исследование показало, что одна из омега-3 кислот в рыбьем жире — ЭПК — может мешать восстановлению мозга после повторяющихся лёгких травм головы. Учёные подчёркивают: речь не идёт о полном отказе от добавок, но их действие зависит от состояния организма.

Published

on

By

Split image showing a glowing brain inside a blue silhouette on the left and yellow capsules spilled from a bottle on the right, suggesting brain health supplements.

Рыбий жир долгое время считался полезной добавкой для мозга, однако новое исследование указывает на возможные риски при повторяющихся лёгких травмах головы. Как сообщает ScienceDaily, учёные из Медицинского университета Южной Каролины установили, что эйкозапентаеновая кислота, или ЭПК, может препятствовать восстановительным процессам в мозге.

Руководитель исследования, нейробиолог Ондер Албайрам, отметил, что разные омега-3 жирные кислоты действуют неодинаково. Докозагексаеновая кислота, или ДГК, считается важным элементом нейронных мембран и играет положительную роль в работе мозга. ЭПК, напротив, меньше встраивается в структуры мозга и может оказывать иной эффект в зависимости от условий.

В ходе экспериментов на мышах учёные изучали, как длительный приём рыбьего жира влияет на мозг после повторных лёгких ударов по голове. Особое внимание уделялось состоянию кровеносных сосудов и сигналам, отвечающим за их восстановление.

Исследователи также проверили влияние ЭПК на клетки микрососудов мозга человека. Именно эта кислота, в отличие от ДГК, была связана со снижением способности клеток к восстановлению.

По данным работы, ЭПК может ослаблять стабильность сосудов, нарушать процессы заживления и способствовать накоплению вредных белков, связанных с когнитивными нарушениями. У мышей при длительном употреблении рыбьего жира ухудшались неврологические показатели и пространственное обучение, а в коре головного мозга появлялись признаки накопления тау-белка.

При этом авторы исследования подчёркивают, что результаты не следует воспринимать как универсальное предупреждение против рыбьего жира. По словам Албайрама, действие таких добавок зависит от контекста, состояния организма и продолжительности их применения.

Источник: sciencedaily.com

Continue Reading

Технологии

Ученые объяснили загадочное поведение галлия при плавлении

Новое исследование показало, что ковалентные связи в галлии исчезают при плавлении, но вновь появляются при нагревании, что объясняет необычные свойства этого металла.

Published

on

By

Tiny dome-shaped, pearl-like bead resting on the palm of a hand, reflecting light.

Ученые раскрыли давнюю загадку необычного поведения галлия — металла, который плавится почти при комнатной температуре и десятилетиями вызывал вопросы у исследователей.

Ранее считалось, что ковалентные связи между атомами галлия сохраняются даже после перехода металла в жидкое состояние. Однако масштабные компьютерные симуляции показали, что эти связи исчезают в момент плавления.

Самым неожиданным оказалось то, что при дальнейшем нагревании связи начинают формироваться снова. Это открытие опровергает научные представления, сохранявшиеся более 30 лет.

Исследователи считают, что ключевую роль играет энтропия — степень беспорядка в системе. Разрыв связей резко увеличивает беспорядок, стабилизируя жидкое состояние галлия при низких температурах.

Кроме того, ученые выяснили, что поверхность жидкого галлия не является хаотичной: машинное обучение выявило в ней четкие геометрические узоры глубиной в три атомных слоя.

Авторы работы отмечают, что понимание этих процессов может помочь в разработке электроники нового поколения, более эффективных батарей и катализаторов.

Источник:  SciTechDaily

Continue Reading
Advertisement

В тренде