Scriptiebank overzicht

Einsteins theorie van algemene relativiteit doorstaat al meer dan een eeuw elke experimentele test. Toch zijn we er steeds meer van overtuigd dat Einstein niet volledig gelijk had. Zwarte gaten zijn een uitstekend laboratorium om naar die afwijkingen te zoeken, en dat is precies wat ik heb onderzocht: hoe het luisteren naar zwarte gaten kan verraden waar Einstein mis ging, welke zwarte gaten daarvoor het meest geschikt zijn, en hoe dat zou klinken. Met toekomstige detectoren, zoals de Einstein Telescope die mogelijks naar België komt, horen we dan misschien eindelijk iets dat Einstein nooit voorspeld heeft.

De laatste tien jaar hebben zwaartekrachtsgolven kunnen detecteren, strekkingen in de ruimte en de tijd. Toch willen we golven met lagere frequenties kunnen meten met behulp van toekomstige ruimtetelescopen, met name de LISA-missie onder leiding van ESA. Voordat LISA gelanceerd wordt, moet er nog veel voorbereid worden, met name het kwantificeren van haar onzekerheden en ruis. Voorlopig gebruikt de LISA-gemeenschap een paar vereenvoudigingen wanneer ze de ruis en de signalen proberen modelleren met behulp van enkele mooie symmetrieën.

Mijn thesisonderzoek heeft echter aangetoond dat zelfs voor heel simpele signalen je in de problemen terechtkomt wanneer je sommige symmetrieën niet aanneemt tijdens het afschatten van de onzekerheden.

Deze scriptie bundelt de bestaande literatuur over het Jackiw-Teitelboim zwaartekrachtmodel, met een bijzondere focus op de groepentheoretische behandeling. Deze achtergrond dient als basis voor een alternatieve beschrijving van de kwantumoplossingen van zwarte gaten, evenals de incorporatie van supersymmetrie in deze context.

In mijn thesis werd onderzocht wat de detectielimiet is voor verschillende types supernovae met de geplande Einstein Telescope, gevoelig voor zwaartekrachtsgolven. Verder werd er onderzocht in hoeverre machine learning de verschillende eigenschappen van de supernovae kan achterhalen door te kijken naar hun zwaartekrachtsgolfsignaal. Er werd geconcludeerd dat er niet genoeg supernova modellen bestaan om machine learning op dit moment al toe te passen, maar dat als de training set wel groot genoeg is, dit wel mogelijk moet zijn.

In deze scriptie worden nieuwe oplossingen van de snaartheorie, bekend als 'holographic RG flows', geconstrueerd aan de hand van methodes geïnspireerd door algoritmes uit het domein van machine learning.

Analytische en numerieke studie van lichttrajecten rondom zwarte gaten die niet voorkomen in Algemene Relativiteit. Hieruit halen we fotonringen, om hun breedte te bestuderen en te vergelijken met de voorspellingen van Algemene Relativiteit. Het doel is deze fotonringen te halen uit foto's van zwarte gaten op de horizonschaal, zoals sinds recent mogelijk is met de Event Horizon Telescope.

Aan de hand van machine learning algoritmes wordt informatie gehaald uit gesimuleerde waarnemingen van zwaartekrachtsgolven afkomstig van supernovae. Het slagen hiervan bewijst dat het mogelijk is om de nodige zaken te leren uit een detectie, ook al kan er op voorhand geen exact passend model voor worden opgesteld.

Interstellar is nog maar het begin: zwarte gaten blijven fetisj van de fysicus.Voorbije zomer kon het cinemapubliek zich laten verbazen door Interstellar, een Hollywoodprent waarin Einsteins theorie een prominente rol speelt. Tijd die trager of sneller loopt naargelang van waar je je bevindt, het lijkt pure scifi maar niks is minder waar: dit is écht hoe het er in ons universum aan toe gaat.

 
Vincent Ginis
 
De relativiteit van de elektromagnetische realiteit, of hoe de gevangenis kleiner kan zijn dan de gevangene
 
 
 
Albert Einstein werd in 1915 een beroemdheid met zijn algemene relativiteitstheorie: een totaal nieuwe benadering voor de beschrijving van de zwaartekracht. Een kleine eeuw later blijft zijn werkwijze nog zeer actueel nu blijkt dat deze beschrijving ook toepassingen kent in de fotonica, de wetenschap van het licht.