银河主题投资论文2021

生存与毁灭一直以来都是相生相伴的，所以人类总是会对未来的命运充满遐想。而随着 科技 的发展，对世界认知出现大突破的人类对世界末日的推测方向越来越多。

最近，美国科学家发现银河系旋臂发生断裂，又为世界末日增加了一个可能，那就是银河系解体。 为什么银河系会因此解体？旋臂断裂又是怎么回事呢？

人类的大故乡——银河系

即使人类 科技 越来越发达，但是对太阳系依旧充满未知。而让目前的人类 探索 起来十分吃力的太阳系，与拥有一千亿到四千亿恒星系的银河系相比只是沧海一粟。

和人类居住的地球类似的是，银河系也被十几个属于自己的卫星星系围绕着。 而且银河系也在自转，只不过这个速度高达每秒220千米。但身为多个恒星系结合体的银河系比地球多一项能力，那就是不断地将周围的矮星系纳入其中。

而且银河系年龄已经达到了136亿岁，几乎和宇宙同龄的银河系已经凭借这项绝技将自己的体积扩大到原来的百分之一百五十。 但是不管银河系怎么扩张，在目前的人类眼里它都是一条长长的星光带，这只是银河系平面上的天体发出的光亮。

事实上，具有盘面结构的银河系是椭圆形的，或者说用漩涡这两个字来形容更贴切。为了方便研究这层层叠叠的银河系， 科学家们将这里人为地划分出五个同心圆，并且把银河系的中心叫做银心。

而这片充斥着高龄白矮星的区域里居住着一个对银河系十分重要的黑洞，那就是质量有太阳质量440万倍的“人马座”超级黑洞。 在以这个黑洞为首的银心的“号召”下，内部里的一些星团和星际物质井然有序地围绕着这个中心做规律的公转运动。

这也就是银河系的旋臂。虽然银河系里的旋臂彼此之间的距离有四千五百光年，但它们却能做到像螺旋形状的物体一样相互对称。

断裂的银河系旋臂

人类眼中的银河系可以说是十分安全，毕竟稳定运行了上百亿年。但2021年来自美国加州的一篇论文再次点燃人类对未来的担忧。

因为这篇研究银河系旋臂结构的论文提到该研究小组发现在他们建立的银河系3D结构图中俯仰角只有十二度的人马座旋臂上出现了一部分角度为六十度的“断裂碎片”。

因此，这个格格不入的存在在旋转方向和结构方向等方面与它所在的整体相差很大。这就意味着一部分恒星等星体不仅脱离原来的轨道，还有逃出银河系的趋势。

也许有人会说这样的情况不一定属实，但在斯皮策望远镜和盖亚探测器等一系列极其先进的天文仪器的帮助下，发表这篇论文的研究人员制作出的结构图基本上是人类目前最精确也最接近银河系现实情况的结构图。

有人可能不理解这与银河系解体之间的联系，不过我们可以类比大家熟悉的恒星来理解。 著名的万有引力定律让我们知道宇宙中的行星之所以会围绕着恒星转动是因为质量比行星大很多的恒星周围的引力强大到能牢牢抓住行星。

而惯性会让物体在不受到外界力量干扰时维持原来的运动状态。银河系里的各种恒星系和其他星系也是如此。而银河系里的五大旋臂和分布广泛的暗物质就是这一秩序的维护者。

因此， 如果旋臂发生断裂就意味着银河系内的星体很有可能会由于没有足够的向心力而向宇宙其他地方飘散，也就是银河系发生解体。

银河系解体的可能性

也有科学家并不认为银河系会发生解体，因为旋臂断裂和银河系解体并不能画等号。 首先，类似的旋臂断裂也在哈勃望远镜的观测中出现过，但银河系并没有因此解体。

这是因为由恒星排列组成的旋臂在银河系扩张和运动的过程中并不是一成不变的，而在旋臂发生转变的时候，暗物质和星际能量会挑起稳定的大梁。

换句话说， 支撑银河系秩序的是其内部强大的引力。 这不仅来自暗物质，还来自银河系内部包括中子星，黑洞，恒星等所有星体。所以，即使旋臂的形状和位置改变，恒星密度的改变也不会让银河系内引力的波动大到让银河系解体。

而且人马座旋臂断裂的部分虽然和原来的主体相差几乎几十度，但这一断裂部分内部还是保持着一致的运转速度和方向。 再加上这样的断裂也在其他类似星系的旋臂上也出现过。所以，旋臂发生断裂导致的银河系解体的可能性并不大。

但这并不代表银河系解体不会发生。虽然前文反复被提到的银河系暗物质甚至可以将由于银心提供的向心力不足，将脱离银河系趋势的边缘恒星拉回， 但在研究LA型超新星时发现的暗能量仍然是一颗不知何时会爆炸的地雷。

据科学家研究， 这种和暗物质互相排斥的能量是包括银河系在内的宇宙不断膨胀的幕后推手之一。 宇宙的膨胀的同时星系之间距离越来越远，恒星运行轨迹变得更加不稳定，银河系的解体的可能性还是有的。

不过，我们并不用为此担心，因为这是十分漫长的过程。而且未来的风险不止一个，因为银河系与仙女星系在三十到四十亿年后碰撞。 质量至少有3.1 1011个太阳的M31仙女星系正在以三百公里每秒的速度向着250万光年外的银河系漫步过来。

可以想象当这个比银河系大一倍的星系真正来袭时，银河系被冲击到解体然后与之重新组合的情况。这些风险我们都不用担心，毕竟几十亿年后人类是否还存在还不得而知。

结语

虽然旋臂作为银河系秩序的稳定者有不可替代的作用，但这次的人马座旋臂断裂不出意外的话并不会导致银河系解体。

在该论文中，作者利用instance-level和cluater-level的对比学习提出了一个在线的聚类方法Contrastive Clustering（CC）。具体来说，对于给定的数据集，通过数据增强构建正例和负例样本对，然后映射到特征空间。其中，instance-level和cluster-level的对比学习分别在行和列对应的空间进行，其目的是最大化与正例样本间的相似度，同时最小化与负例样本之间的相似度。作者的主要观察结果是，特征矩阵的行可以被视为实例的软标签，相应地，列可以进一步被视为聚类表示。通过同时优化instance-level和cluster-level对比损失，该模型以端到端的方式联合学习表示和聚类分配。此外，即使数据以流的形式呈现，该方法也能及时计算每个样本的聚类分配。同时，实验效果也展示出所提模型的优异性能。作者提出的双对比学习框架去学习样本和类簇的表示。具体的步骤如下：1）通过数据增强学习数据对的特征矩阵；2）分别在特征矩阵的行列的空间对正例对和负例对进行instance-level和cluater-level的对比学习。 通过两种类型的相似度学习的对比，提出的方法可以学习具有判别性的特征，并且可以以在线和端到端的方式进行在线聚类。 可以由上图看出，该方法由三个共同学习的组件组成，即对构造主干(PCB)、一个instance-level对比头(ICH)和一个cluster-level对比头(CCH)。经过训练后，通过CCH预测的软标签，可以很容易地获得聚类分配。 作者指出，虽然基本思想是这种双对比学习可以直接应用在同一个特征矩阵上，但实验结果表明将特征矩阵解耦为两个独立的子空间分别进行instance-level和cluster-level对比学习的聚类性能更高。可能的原因是这种解耦策略可以提高ICH和CCH的表示性能。下面，我们将依次详细阐述这三个组成部分，并介绍使用的目标函数。