研究人员开发出一种技术，用于分析黑洞在碰撞合并时如何“鸣响”——这一过程是宇宙中最剧烈的事件之一。当黑洞合并时，碰撞会产生一个新的、更大的黑洞，它会像被拨动的吉他弦或敲响的钟一样“鸣响”，并最终稳定下来。但新黑洞发出的不是声波，而是引力波——即爱因斯坦最早预言的时空涟漪。

新黑洞会以一组特定的频率振动，具体取决于它的质量和自旋；这些频率能帮助科学家了解碰撞中形成的天体。

这些振动被称为准正则模式，是黑洞的指纹。探测这些振动，是在宇宙最极端的引力环境下检验爱因斯坦广义相对论的关键。

现在，剑桥大学的研究人员开发出一种方法，能够比以前更精确地识别和整理这些模式。他们在《物理评论快报》杂志上发文，概述了他们如何从黑洞合并的计算机模拟中筛选出这些模式——不仅识别出黑洞“振铃”（即其特有的振动）的基本“音符”，还识别出“泛音”，也就是那些衰减得更快、更微弱的谐波。

“虽然引力波数据中通常能观测到最响亮的模式，但许多更安静的模式却更难探测到，关于存在哪些模式以及它们何时出现，一直存在争论，”该研究的第一作者、剑桥大学天文学研究所的Richard Dyer表示。“我们的方法提供了一种系统的、数据驱动的方式来解决这种不确定性，我们的结果为理论研究和真实观测都提供了参考。”

研究人员的这种方法基于贝叶斯分析，这是一种统计技术，通过系统性地权衡证据来确定给定数据集最可能的解释。

除了最基本的“基音”和“泛音”外，研究人员还在数据中发现了奇怪的“非线性模式”：就是两个或更多个基频互相影响时产生的振动。就像电吉他开着重度失真效果时发出的那种复杂音调。要探测这些模式，得靠高质量的数据和仔细分析，才能把它们跟噪声区分开。

戴尔说：“振铃是我们现有探测黑洞最直接的手段之一。但想把它包含的所有信息都提取出来很难。我们想要一种靠谱的、用数据驱动的方法来做这件事。”

戴尔和他的合