Black Holes: Where Disciplines Cross|Dr. Peter Galison

中央研究院Academia Sinica · 發布於 2025/12/09 上午10:57 · 更新於 2026/11/04 上午12:15 · 台北時間 · 本頁的資料來源與計算方式 ⓘ

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影片說明

Speaker: Dr. Peter Galison (Joseph Pellegrino University Professor, Harvard University, USA) Moderator: Dr. James C. Liao, President of Academia Sinica Time: November 17, 2025, Monday, 14: 30-16: 30 Venue: Second Conference Room (3F), Humanities and Social Sciences Building (HSSB), Academia Sinica In this golden age of astronomy, the sky is full of riveting objects. But nothing has captured the attention of so many disciplines as black holes have, across mathematics, physics, astronomy to history & philosophy of science. Indeed, black holes hit home with astonishing reach in the first image of the supermassive black hole M87* taken in 2019 by the Event Horizon Telescope Collaboration (EHTC), an image of a seemingly unseeable object. In the EHTC, Galison worked in the imaging group to make this first-ever black hole picture. Tracing spacetime near the horizon—an edge of the universe—this light ring carries with it everything there is to say about the black hole. 主講人:彼得‧加里森博士(美國哈佛大學約瑟夫.佩萊格里諾大學教授) 主持人:廖俊智院長 時 間:2025年11月17日(星期一)下午2時30分至4時30分 地點:中研院人文館三樓第二會議室 演講摘要 在這個天文學的黃金時代,天空中充滿了引人入勝的天體;然而, 沒有任何天體像黑洞一樣,能夠引發如此多學科的共同關注——從數學、物理 、天文學,到科學史與科學哲學。黑洞的震撼力在 2019 年首次呈現超大質量 黑洞 M87* 影像時達到巔峰。這張由「事件視界望遠鏡合作計畫」拍攝的照片 ,展示了一個看似不可見的天體。美國哈佛大學加里森教授參與這個計畫的影 像處理小組,共同完成了首張黑洞照片。這個光之環沿著接近事件視界的時空 邊緣運行——那是宇宙的邊界,它攜帶著關於黑洞的一切訊息,等待人類揭示 。 #黑洞 #事件視界望遠鏡 #M87黑洞 #超大質量黑洞 #天文學 #光之環 #時空邊界 #加里森教授 #中研院演講 #科學哲學 #BlackHole #EventHorizonTelescope #M87 #SupermassiveBlackHole #Astronomy #PhotonRing #Spacetime #PeterGalison #AcademiaSinica #HistoryofScience

本頁的資料來源與計算方式

影片的數字

公開統計
觀看、喜歡與留言總數是取得當時的 YouTube 公開統計,不是即時數值;各項統計的觀測時間可能不同。「資料最後記錄」是影片資料的記錄時間,不代表觀看、喜歡或留言都在那時重新觀測。
觀看歷史
圖上每個點是實際儲存的觀測,連線只為方便閱讀,不代表中間時間的測量值;沒有歷史觀測時不建立時間序列。
喜歡占互動
喜歡 ÷(喜歡+不喜歡+顯示留言),任一來源缺值時不估算。
字幕
只記錄來源是否提供字幕,尚未擷取逐字稿,因此字幕不列入標籤比對。
觀測分析
直播逐時/逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄;讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。

共同標籤

標籤來源:新文易數(tag.observe.tw)。共同標籤以文字比對影片標題與說明,不是 AI 判讀;命中不代表事件歸屬或立場,與頻道分類分開。標題或說明出現標籤,不代表影片主題;可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得,不列入比對。

比對範圍
僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果;待比對或來源文字已變動的影片不列入,數量見「收錄與比對範圍」。
期間
「往前 N 日」包含今天與前 N 天,共 N+1 個台北日曆日(往前 7 日為 8 個日曆日);指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
命中片段
每支影片最多顯示 3 段,標示來自標題、說明或字幕;沒有片段時顯示「沒有命中片段」,來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」,不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
顯示排除
符合標籤顯示規則的詞(上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符,以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語)整詞不列入排行,但仍保留在原始詞彙池與比對證據中;原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定,包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤,同樣只影響排行顯示,每次排除與恢復都留有紀錄。
說明欄樣板
同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過,出現在一般新聞內容時照常計入;這不同於整詞的顯示排除。
示例
列表與片段只是符合條件的影片例子,不能用來推算整體比例或全站失真程度;有效比對的影片比例只代表比對完成度。
觀看
累計觀看是取得當時的公開觀測值,不是期間增量;無觀看值的影片不當作 0。

本頁資料範圍

觀看數與互動數為取得當時的公開觀測值。

資料來源

本站以納入名單的 YouTube 頻道與影片為範圍(名單見頻道觀測),數據來自 YouTube 公開資料與定時觀測:直播約每分鐘輪詢一次,頻道統計、新影片與影片統計則分批輪流更新,所以同一頁的數字不一定在同一時間取得。不涵蓋全 YouTube;缺漏、尚未收錄或資料服務中斷都不等於零,尚未取得的數值顯示「—」。

頁面使用台北時間(UTC+8)。「更新於」是來源已記錄的觀測時間;來源沒有記錄時顯示「未記錄」,不以開啟網頁的時間代替。

共同標籤詞彙的標籤來源:新文易數(tag.observe.tw),保留來源、版本與比對依據;本站的頻道分類沿用有影儀表板的來源組織方式,與內容標籤是不同維度。影片數、觀看數與直播同時在線人數分開計算,不代表 YouTube 全站流量,也不表示因果關係。

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