BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%BTC $67 359 -0.21%Золото $2 341 +0.55%USD/RUB 93.42 +0.43%EUR/RUB 101.77 +0.38%Brent $67.24 -0.81%МосБиржа 2 854 +1.02%
Технологии
АН
Korp&Co visual
Астрономы нашли гигантский астероид с аномальной скоростью вращения
#265464 · 13.10.2026
Технологии

Астрономы нашли гигантский астероид с аномальной скоростью вращения

Астероид диаметром свыше 2,5 километров совершает полный оборот вокруг своей оси за 4,18 минуты. Согласно существующим физическим моделям, объект такого размера должен был разлететься на части под действием центробежных сил, однако продолжает сохранять целостность, что ставит под сомнение привычные представления о структуре крупных космических тел.

Команда под руководством Дмитрия Вавилова из Вашингтонского университета выявила объект под номером 491384 в ходе анализа данных обсерватории имени Веры Рубин. Для определения характеристик космических тел исследователи применили новый алгоритм, способный вычислять периоды вращения по изменениям яркости. Программа анализирует ряды Фурье и оценивает вероятность различных сценариев, что позволяет отсеивать ошибки, возникающие из-за неравномерных интервалов наблюдений.

Традиционные расчеты указывают на существование «предела вращения» для астероидов диаметром более 150 метров: период обращения быстрее 2,2 часа считается физически маловероятным для рыхлых тел. Однако в выборку из 9417 объектов попали 66 кандидатов, нарушающих это правило. Помимо рекордсмена, в список включен астероид 566130, который при схожих габаритах вращается с периодом около пяти минут.

Если измерения подтвердятся, это будет означать, что внутреннее строение таких гигантов гораздо прочнее, чем у типичных «куч щебня», из которых состоят многие небесные тела в Солнечной системе. Сейчас ученые занимаются доработкой программного обеспечения для обработки более масштабных массивов данных, чтобы исключить вероятность инструментальных погрешностей и глубже изучить выявленные аномалии.

Комментарии (0)

Оставить комментарий

Пока нет комментариев. Будьте первым!