2 नवंबर 2026 का संस्करण

भूकंप के पूर्वानुमान बताते हैं कि किसी भ्रंश के टूटने की कितनी संभावना है। वे कभी नहीं बताते कि टूटन कहाँ से शुरू होगी। 2019 में, एक जापानी टीम ने फिर भी यह कोशिश की।

उनका सुराग: b-मान (b-value)। यह छोटे भूकंपों की तुलना बड़े भूकंपों से करता है, और तनाव बढ़ने पर घटता है। 2016 के बाद, हिनागु भ्रंश के साथ-साथ यह केवल एक ही जगह गिरा।

28 जुलाई 2026 को, हिनागु भ्रंश पर 7.1 तीव्रता का एक भूकंप आया। उसका अधिकेंद्र (epicentre) उनके 2019 के आयत के किनारे से 2.9 km दूर था। उसका आरंभ-बिंदु, 16 km गहराई पर, कम-b वाले क्षेत्र के भीतर था।

लेखकों की जानकारी में, किसी बड़े भूकंप का आरंभ-बिंदु कभी भी पहले से छपे रूप में नहीं बताया गया था। उनका अगला उम्मीदवार भ्रंश का एक मोड़ है, जो अब भी तनाव में है। वे कोई तारीख़ नहीं देते, केवल एक जगह।

स्रोत: Advance identification of where the 2026 Kumamoto earthquake would begin, https://arxiv.org/abs/2610.39393

सुपरनोवा SN 2024afav सबसे चमकीले प्रकार के तारकीय विस्फोटों में से एक है। उसका प्रकाश तेज़, और तेज़ टिमटिमाता गया। खगोलविद इसे चर्प (chirp) कहते हैं, और किसी सुपरनोवा में ऐसा पहली बार दिखा।

संदिग्ध इंजन एक नवजात मैग्नेटार है, यानी तेज़ी से घूमता एक न्यूट्रॉन तारा। अंदर गिरती गैस की एक झुकी हुई डिस्क उसके चारों ओर डगमगाती है। यही डगमगाहट प्रकाश को घटाती-बढ़ाती है।

तीन अमेरिकी खगोलविदों ने एक ऐसा संबंध निकाला जो हर अज्ञात सेटिंग से मुक्त है। उसे केवल शुरुआती चर्प दिया गया, और उसने फ़ैसला सुना दिया। टिमटिमाहट को लगभग 150वें दिन तेज़ होना बंद करना होगा, फिर धीमा पड़ना होगा।

नए आँकड़ों में पाँच और उभार दिखे, जो अब एक-दूसरे से दूर खिसक रहे थे। चर्प 147वें दिन उलटा, 3 दिन आगे-पीछे। बेतरतीब शोर (noise) 0.1% से भी कम सिमुलेशनों में इस पैटर्न की नक़ल करता है।

स्रोत: A universal relation predicts the observed reversal of a supernova chirp, https://arxiv.org/abs/2610.39240

2024 में, एक ब्लॉग ने 50 चित्र प्रकाशित किए। छब्बीस AI इमेज जनरेटरों से आए थे, जिनकी स्पष्ट ख़ामियाँ छाँटकर हटा दी गई थीं। 11,000 से अधिक पाठकों ने अनुमान लगाया कि कौन-से चित्र किसी इंसान ने बनाए हैं। माध्यिका अंक 60% रहा।

पाठकों ने अपना एक पसंदीदा चित्र भी बताया। 76.6% बार उन्होंने उसे इंसान की कृति माना। दूसरे पाठकों ने उन्हीं चित्रों को केवल 54.6% बार इंसान की कृति माना।

जब पसंदीदा चित्र AI से बना था, तब भी यह खिंचाव उतना ही प्रबल था। दस सबसे लोकप्रिय पसंदीदा चित्रों में से छह AI से बने थे। एक चित्र, जिसे ज़्यादातर पाठकों ने AI का पहचान लिया, उसके 22% प्रशंसकों को धोखा दे गया।

AI कला से घृणा करने वाले पाठकों ने भी 47% बार AI से बना चित्र पसंदीदा चुना। उनमें से हर पाँच में से चार ने माना कि उसे किसी इंसान ने बनाया है। कविताएँ, जिन्हें अनुमान से पहले अंक दिए गए, यही पैटर्न दिखाती हैं।

स्रोत: Beauty Is Human: When People Love AI-Generated Art, They Think a Human Made It, https://arxiv.org/abs/2610.38113

मेमोरी के एक बिट को मिटाने की एक न्यूनतम ऊष्मा लागत होती है। लैंडाउअर (Landauer) ने 1961 में इसकी गणना की थी। क्या कोई वास्तविक, नन्हा बिट इसके क़रीब पहुँच सकता है?

यरूशलम की एक टीम ने नायोबियम की एक फ़िल्म में एक वॉर्टेक्स (vortex) फँसाया, यानी नैनो-पैमाने का एक भँवर। फ़िल्म 4.2 केल्विन पर थी। भँवर दो गड्ढों में से किसी एक में टिका रहता है, जो कुछ नैनोमीटर की दूरी पर हैं। बायाँ या दायाँ: यही एक बिट है।

एक चुंबकीय सूक्ष्मदर्शी ने एक नैनोमीटर के अंश तक की सटीकता से उसकी गति पर नज़र रखी। धक्के और गति के बीच के अंतराल ने ख़र्च हुई ऊर्जा उजागर कर दी। किसी थर्मामीटर की ज़रूरत नहीं पड़ी।

कुछ माप तो लैंडाउअर सीमा से नीचे भी चले गए। कोई नियम नहीं टूटा: भँवर को आगे-पीछे झुलाना उसे मिटाना नहीं है। सच्चे मिटाव के सिमुलेशन सीमा का लगभग पाँच गुना देते हैं।

स्रोत: Approaching Landauer's limit in a single superconducting vortex memory bit, https://arxiv.org/abs/2610.37753

गुरुत्व समय की गति बदल देता है। किसी घड़ी को एक मीटर ऊपर उठाइए, और उसकी दर 10¹⁶ में एक भाग बदल जाती है। आज की सबसे अच्छी घड़ियाँ इसे महसूस कर सकती हैं।

चंद्रमा और सूर्य पृथ्वी को विकृत करते हैं और हमारे पैरों तले गुरुत्व को बदल देते हैं। घड़ियाँ उनके साथ डोलती हैं, 10¹⁷ में अधिकतम पाँच भाग तक। यह लय दिन में एक या दो बार दोहराई जाती है।

यूरोपीय प्रयोगशालाओं ने लगभग 800 km दूर, फ़ाइबर से जुड़ी प्रकाशीय घड़ियों की तुलना की। एक सुवाह्य घड़ी को जर्मनी से तूरिन ले जाया गया। हर जोड़ी के बीच का अंतर ज्वार के साथ बढ़ता और घटता रहा।

ज्वारीय संकेत एक दिन से भी कम में उभर आया। सभी तुलनाओं को मिलाकर, मापे गए और अनुमानित का अनुपात 1.00 ± 0.12 रहा। अगला लक्ष्य: गुरुत्व में कम पूर्वानुमेय बदलाव, जैसे मैग्मा या भूजल।

स्रोत: Optical clock network tracks tidal variations of the gravity potential, https://arxiv.org/abs/2610.39635

कोई भी आकृति लीजिए और उसे टुकड़ों में काटिए, हर टुकड़ा पूरी आकृति से थोड़ा संकरा। आपको कितने टुकड़ों की छूट देनी होगी? 1933 में, बोरसुक (Borsuk) ने अनुमान लगाया: आयामों की संख्या से एक अधिक।

दो आयामों में, तीन टुकड़े हमेशा काफ़ी होते हैं। तीन आयामों में, चार। बहुत ऊँचे आयामों में, यह अनुमान विफल हो जाता है। चार आयाम पहला ऐसा मामला है जो अब भी अनसुलझा है।

सबसे अच्छी सिद्ध सीमा नौ पर थी, फिर इसी साल पहले आठ हुई। चार गणितज्ञ अब दिखाते हैं कि सात हमेशा पर्याप्त हैं। सात गेंदें, हर एक आकृति की चौड़ाई से ज़रा-सी कम, उसे ढक सकती हैं।

सबसे कठिन मामलों को 23,494 डिब्बों में बाँटा गया, हर एक को सटीक भिन्नों से जाँचा गया, बिना पूर्णांकन (rounding) के। ChatGPT ने उन्हें तरीक़ा खोजने में मदद की; हर क़दम उन्होंने ख़ुद जाँचा। क्या पाँच काफ़ी हैं? अब भी खुला प्रश्न।

स्रोत: Borsuk number in four dimensions is at most seven, https://arxiv.org/abs/2610.39078

1859 में, कैरिंगटन (Carrington) और हॉजसन (Hodgson) ने एक सौर ज्वाला को सूर्य की दृश्य सतह को रोशन करते देखा। तब से ऐसी श्वेत-प्रकाश ज्वालाएँ (white-light flares) दुर्लभ मानी जाती रही हैं। केवल कुछ सौ ज्ञात थीं, ज़्यादातर बड़ी।

चीन की एक टीम ने SDO उपग्रह के 15 वर्षों के चित्रों का दोबारा विश्लेषण किया। उन्होंने हर पिक्सेल की चमक पर, एक-एक करके, नज़र रखी। कैमरा हर 45 सेकंड में एक चित्र लेता था।

1,951 मामूली ज्वालाओं में से, 1,012 श्वेत प्रकाश में चमकीं: 51.9%। सबसे छोटी, B श्रेणी की ज्वालाओं में से भी 36.9% ने ऐसा किया। ज्वाला जितनी बड़ी, यह हिस्सा उतना ऊँचा।

वे छूट क्यों गईं? ज़्यादातर चमकीले धब्बे नन्हे हैं और सौर कलंकों (sunspots) के बाहर होते हैं, जहाँ कंट्रास्ट कमज़ोर होता है। हो सकता है दूसरे तारों पर भी ज्वालाएँ सोच से अधिक आम हों।

स्रोत: The Ubiquity of White-Light Flares on the Sun, https://arxiv.org/abs/2610.38419

जीवित कोशिकाएँ लगातार नए कार्य विकसित करती रहती हैं, दवा-प्रतिरोध से लेकर नए एंज़ाइमों तक। लेकिन इसमें कितने उत्परिवर्तन लगते हैं? संभावित जीनोमों का दायरा खगोलीय रूप से विशाल है।

अमेरिका की एक टीम ने आनुवंशिक परिपथों को सरल लॉजिक गेटों के जाल के रूप में मॉडल किया। हर उत्परिवर्तन एक कनेक्शन को नए सिरे से जोड़ता है। लक्ष्य: NAND की गणना करने वाले परिपथ को AND की गणना करने वाले परिपथ में बदलना।

परिपथ जितना बड़ा, खोज उतनी लंबी: प्रति गेट लगभग दस उत्परिवर्तन। उनमें से लगभग सभी कुछ नहीं बदलते। वे उन तारों पर पड़ते हैं जिनकी आउटपुट में कोई भूमिका नहीं है।

इसके बजाय ऐसे परिपथ से शुरू कीजिए जिसमें हर तार मायने रखता है, और आकार मायने रखना बंद कर देता है। गति इससे तय नहीं होती कि कितने उत्परिवर्तन संभव हैं। वह इससे तय होती है कि उनमें से कितना हिस्सा मदद कर सकता है।

स्रोत: How many mutations does it take to evolve a new function?, https://arxiv.org/abs/2610.40635

आकाशगंगा के केंद्र के पास, गैस का एक बादल आघात-तरंगों (shocks) से हिल रहा है। संभवतः बादलों की टक्करें इन्हें पैदा करती हैं। ये बर्फ़ीले धूलकणों से अणुओं को उखाड़ देती हैं। नए अणु खोजने के लिए यह सबसे समृद्ध स्थानों में से एक है।

तीन रेडियो दूरबीनों ने लगभग 150 GHz आवृत्तियों में इसकी छानबीन की। संकेतों में शामिल था: HNCOH⁺, जो अंतरिक्ष में पहली बार देखा गया।

इसमें आइसोसायनेट समूह (isocyanate group) है, जिसे लेखक पेप्टाइड बंधों का मूल कहते हैं। इससे पहले अंतरिक्ष में इस समूह वाले केवल पाँच अणु ज्ञात थे।

आश्चर्य: HNCOH⁺ की संख्या अपने अधिक स्थिर जुड़वाँ से लगभग चार गुना है। केवल स्थिरता ने इसके उलट का पूर्वानुमान लगाया था, भारी अंतर से। यहाँ, रसायन इस बात का अनुसरण करता है कि अणु कैसे बनते हैं, न कि इसका कि कौन-सा सबसे स्थिर है।

स्रोत: Detection of HNCOH+ in the interstellar medium, https://arxiv.org/abs/2610.39654

उच्च-श्रेणी ग्लायोमा (high-grade glioma) कहे जाने वाले आक्रामक ब्रेन ट्यूमरों की जाँच हर दो से तीन महीने में MRI से की जाती है। इस बीच, डॉक्टरों को बहुत कम दिखता है। क्या कलाई पर बँधा एक संवेदक मदद कर सकता है?

इंपीरियल कॉलेज लंदन (Imperial College London) के शोधकर्ताओं ने कलाई पर ऐक्सेलेरोमीटर पहनने वाले मरीज़ों के आँकड़ों का उपयोग किया। उन्होंने केवल चलने वाले हिस्से रखे, 15-सेकंड के टुकड़ों में कटे हुए। हर दिन की तुलना पिछली मुलाक़ात के बाद के पहले दो हफ़्तों से हुई।

एक गणितीय उपकरण, पथ हस्ताक्षर (path signatures), ने चलने के उन टुकड़ों के आकार को पकड़ा। हर मरीज़ की स्थिर अवधियों की तुलना में मापने पर, ट्यूमर बढ़ने पर चाल अधिक बदली। क़दमों की गिनती ने कुछ नहीं दिखाया।

यह केवल 11 मरीज़ों पर अवधारणा का एक प्रमाण है। यह अभी नहीं दिखाता कि चाल MRI से पहले बदल जाती है। आगे बड़े अध्ययन होंगे, जो मरीज़ों पर दिन-ब-दिन नज़र रखेंगे।

स्रोत: Detecting Brain Cancer Progression Through Signatures of Wearable Accelerometry Data, https://arxiv.org/abs/2610.38021