Космос 10 августа 2023

«Уэбб» обнаружил самую далекую звезду во Вселенной. Ученые рассказали о ней главное

Далее

Используя данные «Джеймса Уэбба», астрономы изучают звезду из далекого прошлого. Она появилась, когда Вселенной было всего миллиард лет.

В прошлом году космический телескоп «Хаббл» побил собственный рекорд и обнаружил самую далекую звезду во Вселенной. Ее назвали Эарендель. По данным НАСА, она излучала свет всего через миллиард лет после рождения Вселенной. При этом, ей всего 13 млрд лет.

Теперь ученые тщательно изучили звезду и помощью данных космического телескопа «Джеймс Уэбб». Астрономы смогли выяснить тип звезды и даже понять, в какой галактике она находится.

Анализ показал, что Эарендель — массивная звезда B-типа. Она примерно в два раза горячее Солнца, но в миллион раз ярче. Эарендель находится в галактике Дуга Восхода (Sunrise Arc). Из-за того, что она находится очень далеко, наблюдать и изучать ее можно только благодаря гравитационному линзированию. 

Эарендель находится за «складкой» в пространстве-времени, которое создает массивное скопление галактик WHL0137-08. Оно настолько массивно, что искажает ткань пространства. Это, в свою очередь, создает эффект линзы, позволяя астрономам наблюдать за звездой сквозь скопление, как через увеличительное стекло. 

На снимке, который изучали астрономы, Эарендель увеличена, как минимум, в 4 000 раз.

У столь массивных звезд, как Эарендель, часто есть спутники.  Астрономы не ожидали, что «Уэбб» поможет найти компаньонов звезды, поскольку они будут слишком близко друг к другу и неразличимы на небе как отдельные объекты. Однако, основываясь исключительно на цветах Эаренделя, астрономы считают, что у звезды есть более холодная и красная звезда-компаньон.

Читать далее:

Ученые придумали, как бороться с артериальными бляшками

Ученые сами создали вселенные, чтобы понять природу темной материи

Загадку Солнца, которой 80 лет, наконец-то раскрыли

Фото в тексте и на обложке: NASA, ESA, CSA (изображение); Dan Coe (STScI/AURA for ESA, JHU), Brian Welch (NASA-GSFC, UMD) (научные данные); Zolt G. Levay (обработка)