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Detectability of Gravitationally Lensed Kilonovae in the Rubin LSST

यह शोध पत्र अनलेंस्ड (unlensed) और गुरुत्वाकर्षण लेंसिंग वाले किलोनोवा (kilonovae) की यथार्थवादी आबादी का अनुकरण करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि रुबिन LSST तीव्र रंग विकास (rapid color evolution) के माध्यम से उन्हें टाइप Ia सुपरनोवा से अलग कर सकता है, जबकि यह भी प्रकट करता है कि पता लगाने योग्य दरें विशिष्ट विलंब समय वितरणों (delay time distributions) के साथ बढ़ती हैं और उच्च-रेडशिफ्ट घटनाओं को देखने के लिए महत्वपूर्ण आवर्धन (magnification) की आवश्यकता होती है।

मूल लेखक: Anindya Ganguly, Anupreeta More

प्रकाशित 2026-04-20

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Anindya Ganguly, Anupreeta More

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

यहाँ "Detectability of Gravitationally Lensed Kilonovae in the Rubin LSST" शोध पत्र का सरल, रोजमर्रा की भाषा और रचनात्मक उपमाओं के साथ हिंदी अनुवाद दिया गया है।

मुख्य चित्र: ब्रह्मांडीय आतिशबाजी की खोज

कल्पना कीजिए कि ब्रह्मांड एक विशाल, अंधेरे महासागर की तरह है। कभी-कभी, दो घने तारे (न्यूट्रॉन स्टार) आपस में टकराते हैं। यह टक्कर एक शानदार, अल्पकालिक विस्फोट पैदा करती है जिसे किलोनोवा (Kilonova) कहा जाता है। यह एक ब्रह्मांडीय आतिशबाजी की तरह है जो कुछ ही दिनों में बुझ जाती है।

ये आतिशबाजी महत्वपूर्ण हैं क्योंकि ये भारी तत्वों (जैसे सोना और प्लैटिनम) के लिए ब्रह्मांड के कारखाने हैं। हालाँकि, वे अविश्वसनीय रूप से दुर्लभ और बहुत धुंधले होते हैं। उन्हें ढूँढना एक मील दूर से बिजली के तूफान में एक अकेले जुगनू को देखने की कोशिश करने जैसा है।

अब, कल्पना कीजिए कि हमारे और उस जुगनू के बीच कहीं, एक विशाल आकाशगंगा एक विशाल, ब्रह्मांडीय आवर्धक लेंस (magnifying glass) की तरह काम कर रही है। यह गुरुत्वाकर्षण लेंसिंग (gravitational lensing) है। यह प्रकाश को मोड़ देता है, जिससे जुगनू अधिक चमकीला दिखाई देता है और कभी-कभी इसे कई छवियों में विभाजित भी कर देता है (जैसे फनहाउस मिरर में अपना प्रतिबिंब देखना)।

इस शोध पत्र का लक्ष्य:
लेखक पूछ रहे हैं: "क्या नया, सुपर-शक्तिशाली रुबिन टेलीस्कोप (LSST) इन आवर्धित (magnified) ब्रह्मांडीय आतिशबाजी को खोज सकता है?" उन्होंने यह अनुमान लगाने के लिए एक कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया कि हम कितने पकड़ सकते हैं और उन्हें अन्य ब्रह्मांडीय घटनाओं से कैसे अलग किया जाए।

1. समस्या: "भूसे के ढेर में सुई"

किलोनोवा दो कारणों से कठिन हैं:

वे दुर्लभ हैं: वे अक्सर नहीं होते।
वे धुंधले हैं: वे बहुत जल्दी फीके पड़ जाते हैं।

रुबिन टेलीस्कोप एक विशाल दृश्य क्षेत्र (field of view) और एक सुपर-संवेदनशील आँख वाले कैमरे की तरह है। यह आकाश की लाखों तस्वीरें लेगा। समस्या यह है कि इससे डेटा की एक "बाढ़" आएगी। यह एक स्विमिंग पूल में पानी की बाल्टी डालने जैसा है; आपको उस विशिष्ट बूंद को खोजने के लिए एक तेज़ तरीके की आवश्यकता होगी जो किलोनोवा है।

2. समाधान: "ब्रह्मांडीय गति परीक्षण"

आप एक किलोनोवा को एक नियमित सुपरनोवा (एक अन्य प्रकार का तारकीय विस्फोट) से कैसे अलग पहचानेंगे?

उपमा: एक सुपरनोवा को एक धीरे-धीरे जलने वाली कैंपफायर (camp fire) के रूप में सोचें जो हफ्तों तक लगातार चमकती रहती है। एक किलोनोवा एक फ्लैशबल्ब की तरह है—यह चमकता है और फिर बहुत तेज़ी से खत्म हो जाता है।
चालaki: लेखकों ने पाया कि यदि आप अपने शिखर (peak) पर विस्फोट के रंग को देखते हैं और फिर केवल तीन दिन बाद उसे फिर से देखते हैं, तो किलोनोवा का रंग नाटकीय रूप से बदल जाएगा (जैसे गिरगिट तुरंत हरे से लाल में बदल जाता है)। एक सुपरनोवा बहुत धीरे-धीरे रंग बदलता है।
परिणाम: "रंग परिवर्तन की गति" की जाँच करके, टेलीस्कोप किलोनोवा उम्मीदवार को फीका पड़ने से पहले जल्दी से फ्लैग (चिह्नित) कर सकता है।

3. सिमुलेशन: एक आभासी ब्रह्मांड बनाना

चूंकि हम वास्तविक किलोनोवा होने का इंतज़ार नहीं कर सकते, इसलिए लेखकों ने अपने कंप्यूटरों में एक आभासी ब्रह्मांड बनाया।

सामग्री: उन्होंने इस बारे में अलग-अलग "नुस्खे" (recipes) का उपयोग किया कि तारे कितनी बार विलीन होते हैं। कुछ नुस्खे कहते हैं कि तारे जन्म लेने के तुरंत बाद विलीन होते हैं; अन्य कहते हैं कि वे अरबों वर्षों तक प्रतीक्षा करते हैं।
लेंस: उन्होंने "मैग्निफाइंग ग्लास" के रूप में कार्य करने के लिए विशाल आकाशगंगाओं (हाइपर सुप्रीम-कैम सर्वे से) के वास्तविक डेटा का उपयोग किया।
परिणाम: उन्होंने हजारों नकली किलोनोवा उत्पन्न किए, जिनमें से कुछ लेंस के साथ थे और कुछ बिना लेंस के, यह देखने के लिए कि रुबिन टेलीस्कोप वास्तव में उनमें से किन्हें देख सकता है।

4. मुख्य निष्कर्ष: उन्होंने क्या खोजा?

अ. "प्रतीक्षा समय" मायने रखता है

तारे जन्म लेने के बाद विलय होने में कितना समय लेते हैं (जिसे "विलंब समय" या Delay Time कहा जाता है) यह हमें कहाँ ये विस्फोट मिलते हैं, इसे बदल देता है।

छोटी प्रतीक्षा: यदि तारे जल्दी विलीन होते हैं, तो विस्फोट दूर (उच्च रेडशिफ्ट) होते हैं और उन्हें देखना कठिन होता है।
लंबी प्रतीक्षा: यदि तारे विलय होने के लिए लंबा समय प्रतीक्षा करते हैं, तो वे हमारे करीब (कम रेडशिफ्ट) होते हैं।
आश्चर्य: लेखकों ने पाया कि यदि तारे विलय होने के लिए लंबा समय (1 अरब वर्ष तक) प्रतीक्षा करते हैं, तो हम वास्तव में रुबिन टेलीस्कोप के साथ उन्हें पकड़ने में अधिक सक्षम हैं क्योंकि वे करीब और चमकीले होते हैं।

ब. आवर्धक लेंस का प्रभाव

बिना लेंस के, एक किलोनोवा आमतौर पर देखने के लिए बहुत धुंधला होता है। लेकिन लेंस के साथ:

बढ़ावा (Boost): एक लेंस विस्फोट को 5 से 50 गुना अधिक चमकीला बना सकता है।
पकड़ (Catch): एक लेंस के साथ भी, एक बहुत दूर स्थित किलोनोवा को देखने के लिए एक विशाल आवर्धन (जैसे 44 गुना अधिक चमकीला) की आवश्यकता होती है।
"अनरिज़ॉल्व्ड" बोनस: कभी-कभी, लेंस छवि को चार भागों में विभाजित कर देता है, लेकिन वे एक साथ इतने करीब होते हैं कि टेलीस्कोप उन्हें एक बड़े, सुपर-ब्राइट धब्बे के रूप में देखता है। यह "संयुक्त" प्रकाश अक्सर पता लगाने के लिए पर्याप्त चमकीला होता है!

स. "गोल्ड" मानक

लेखकों ने अपने सिमुलेशन की सबसे प्रसिद्ध किलोनोवा, AT2017gfo से तुलना की। उन्होंने पाया कि इसी तरह के विस्फोट को देखने के लिए रुबिन टेलीस्कोप के लिए:

यदि यह अपेक्षाकृत पास है (रेडशिफ्ट 0.5), तो इसे कम से कम 5x आवर्धन की आवश्यकता है।
यदि यह दूर है (रेडशिफ्ट 1.0), तो इसे 44x के विशाल आवर्धन की आवश्यकता है।

5. यह क्यों महत्वपूर्ण है

यह शोध पत्र भविष्य के लिए एक रोडमैप है।

कॉस्मोलॉजी के लिए: यदि हम इन लेंस वाले किलोनोवा को पाते हैं, तो हम ब्रह्मांड के विस्तार की दर (हबल स्थिरांक) को अविश्वसनीय सटीकता के साथ माप सकते हैं। यह विस्फोट की विभिन्न छवियों के बीच के समय अंतराल का उपयोग करके ब्रह्मांड के आकार को मापने जैसा है।
रणनीति के लिए: यह खगोलविदों को ठीक से बताता है कि रुबिन टेलीस्कोप को कैसे प्रोग्राम करना है। उन्हें केवल चमकीली चीजों की तलाश नहीं करनी चाहिए; उन्हें उन चीजों की तलाश करनी चाहिए जो रंग तेजी से बदलते हैं।

एक वाक्य में सारांश

विभिन्न गति से तारों के विलय होने वाले एक ब्रह्मांड का सिमुलेशन बनाकर, लेखकों ने सिद्ध किया कि नया रुबिन टेलीस्कोप इन दुर्लभ, तेजी से बदलने वाले ब्रह्मांडीय विस्फोटों को देख सकता है—विशेष रूप से यदि एक विशाल आकाशगंगा एक आवर्धक लेंस के रूप में कार्य करके उनकी चमक को बढ़ा देती है, जिससे हमें ब्रह्मांड के सबसे बड़े रहस्यों को सुलझाने में मदद मिलती है।

यहाँ गंगुल्य और मोर के शोध पत्र "Detectability of Gravitationally Lensed Kilonovae in the Rubin LSST" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

किलोनोवा (KNe), जो बाइनरी न्यूट्रॉन स्टार (BNS) विलय के ऑप्टिकल काउंटरपार्ट्स हैं, भारी तत्वों के न्यूक्लियोसिंथेसिस और कॉस्मोलॉजी (विशेष रूप से हबल स्थिरांक, $H_0$ ) को समझने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। हालांकि, वे बहुत दुर्लभ और धुंधले होते हैं, जिससे अगली पीढ़ी के दूरबीनों के साथ भी उनका पता लगाना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

चुनौती: जबकि रुबिन लीगेसी सर्वे ऑफ स्पेस एंड टाइम (LSST) विशाल मात्रा में डेटा उत्पन्न करेगा, लाखों ट्रांजिएंट्स के बीच वास्तविक KNe की पहचान करना कठिन है।
अवसर: गुरुत्वाकर्षण लेंसिंग (Gravitational lensing) दूरस्थ, धुंधले KNe को आवर्धित (magnify) कर सकती है, जिससे उन्हें पहचानना संभव हो जाता है। इसके अलावा, लेंस किए गए KNe, $H_0$ को सीमित करने और "हबल टेंशन" को हल करने के लिए अद्वितीय टाइम-डिले कॉस्मोग्राफी अवसर प्रदान करते हैं।
अंतराल (Gap): पिछले अध्ययन अक्सर निश्चित विलय दरों या विशिष्ट लाइट कर्व मॉडल (जैसे AT2017gfo) पर निर्भर थे। विविध बाइनरी इवोल्यूशन पैरामीटर्स (Delay Time Distributions) और यथार्थवादी लाइट कर्व विविधताओं को ध्यान में रखते हुए लेंस किए गए KNe आबादी के सांख्यिकीय रूप से यथार्थवादी सिमुलेशनों की कमी है।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखकों ने छह LSST बैंडों ( $u, g, r, i, z, y$ ) में लेंस किए गए और बिना लेंस वाले KNe आबादी की पहचान करने के लिए एक व्यापक सिमुलेशन फ्रेमवर्क विकसित किया है।

A. जनसंख्या निर्माण (Unlensed)

विलय दरें (Merger Rates): एक निश्चित दर के बजाय, उन्होंने सफ़रज़ादेह एट अल. (2019) के फॉर्मलिज्म का उपयोग किया, जो स्टार फॉर्मेशन रेट (SFR) को डिले टाइम डिस्ट्रीब्यूशन (DTD) के साथ संयोजित करता है।
- पैरामीटर्स: उन्होंने न्यूनतम डिले टाइम ( $\tau$ ) को $[10 \text{ Myr}, 100 \text{ Myr}, 1 \text{ Gyr}]$ के बीच और पावर-लॉ स्लोप ( $\alpha$ ) को $[-1.5, -1.0, -0.5]$ के बीच बदला।
- निश्चित दर: एक कंट्रोल केस के रूप में $1000 \text{ yr}^{-1} \text{ Gpc}^{-3}$ की स्थिर दर को भी शामिल किया गया।
लाइट कर्व्स: उन्होंने Redback सॉफ्टवेयर पैकेज के साथ MOSFiT तीन-घटक इजेक्टा मॉडल का उपयोग किया।
- केवल AT2017gfo तक सीमित पिछले अध्ययनों के विपरीत, उन्होंने विविध आबादी के लाइट कर्व्स बनाने के लिए विशिष्ट वितरणों (Uniform, Truncated Normal, Log-Uniform) से 13 भौतिक पैरामीटर्स (इजेक्टा मास, वेलोसिटी, ओपेसिटी, तापमान) को यादृच्छिक रूप से लिया।
- यह लैंथेनाइड अंशों (ब्लू बनाम रेड इजेक्टा) और ओपेसिटी में विविधताओं को समाहित करता है।

B. लेंसिंग सिमुलेशन (Lensing Simulation)

लेंस आबादी: उन्होंने अग्रभूमि लेंसों के रूप में हाइपर सुप्रीम-कैम (HSC) थर्ड डेटा रिलीज़ से वास्तविक विशाल अर्ली-टाइप गैलेक्सीज़ का उपयोग किया।
मॉडलिंग: लेंसों के द्रव्यमान वितरण को सिंगुलर आइसोथर्मल एलिप्सॉइड (SIE) मॉडल का उपयोग करके मॉडल किया गया। वेलोसिटी डिस्पर्शन, एलिप्सिसिटी और पोजीशन जैसे पैरामीटर्स को HSC फोटोमेट्री और ल्यूमिनोसिटी-वेलोसिटी डिस्पर्शन संबंधों से प्राप्त किया गया।
लेंसिंग प्रायिकता: simct और glafic पैकेज का उपयोग करके, उन्होंने लेंस किए गए चित्रों (डबल्स और क्वाड्स) को उत्पन्न करने के लिए लेंसिंग क्रॉस-सेक्शन की गणना की।
चयन मानदंड: केवल उन प्रणालियों को रखा गया जिनका आइंस्टीन रेडियस ( $\theta_{Ein}$ ) $> 0.4$ आर्कसेक था, ताकि LSST द्वारा उन्हें हल (resolve) किया जा सके।

C. पहचान क्षमता मानदंड (Detectability Criteria)

एक ट्रांजिएंट को "पहचाना जा सकने वाला" (detectable) माना जाता है यदि उसका पीक मैग्नीट्यूड LSST के $r$ और $i$ बैंड में 30s, 120s और 180s एक्सपोजर के सिंगल-एक्सपोजर लिमिट से अधिक चमकीला हो।
अनरिज़ॉल्व्ड सिस्टम (Unresolved Systems): उन प्रणालियों के लिए जहाँ इमेज सेपरेशन ( $2\theta_{Ein}$ ) $< 1.5$ आर्कसेक और टाइम डिले ( $\Delta t$ ) $< 3$ दिन है, सभी छवियों के मैग्निफिकेशन ( $\mu$ ) को एक एकल, अत्यधिक आवर्धित पॉइंट सोर्स के रूप में संयोजित किया गया।

3. मुख्य योगदान (Key Contributions)

प्रथम सांख्यिकीय रूप से यथार्थवादी लेंस आबादी: यह अध्ययन आदर्श या निश्चित-दर धारणाओं के बजाय वास्तविक गैलेक्सी कैटलॉग (HSC) और विविध DTD परिदृश्यों के आधार पर लेंस किए गए KNe की पहली सांख्यिकीय रूप से यथार्थवादी आबादी उत्पन्न करता है।
विविध लाइट कर्व मॉडलिंग: AT2017gfo टेम्पलेट से आगे बढ़कर, लेखक दिखाते हैं कि कैसे इजेक्टा गुणों (मास, वेलोसिटी, ओपेसिटी) में भिन्नता पहचाने जाने योग्य आबादी और कलर इवोल्यूशन को महत्वपूर्ण रूप से बदल देती है।
फास्ट डायग्नोस्टिक मेट्रिक: उन्होंने कलर इवोल्यूशन का उपयोग करके एक तीव्र वर्गीकरण पद्धति प्रस्तावित की है। विशेष रूप से, पीक ब्राइटनेस ( $t_p$ ) बनाम 3 दिन बाद ( $t_p + 3$ ) के कलर ( $r-i$ या $g-r$ ) की तुलना करना KNe को टाइप Ia सुपरनोवा (SNe Ia) से प्रभावी ढंग से अलग करता है, क्योंकि KNe बहुत तेज़ी से विकसित होते हैं।
मैग्निफिकेशन थ्रेशोल्ड: उन्होंने विभिन्न रेडशिफ्ट्स (जैसे $z_s=0.5$ के लिए $\mu \geq 5$ ; $z_s=1.0$ के लिए 30s एक्सपोजर हेतु $\mu \geq 44$ ) पर एक AT2017gfo-जैसे इवेंट के लिए आवश्यक न्यूनतम मैग्निफिकेशन को निर्धारित किया।

4. मुख्य परिणाम (Key Results)

बिना लेंस वाले KNe (Unlensed KNe)

रेट डिपेंडेंस: डिटेक्टेबल रेट DTD पैरामीटर्स के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है।
- लंबा $\tau$ (जैसे 1 Gyr): इससे अधिक मात्रा में डिटेक्टेबल KNe मिलते हैं क्योंकि विलय आबादी कम रेडशिफ्ट ( $z_s$ ) पर चरम पर होती है, जहाँ ब्रह्मांड अधिक उज्ज्वल होता है।
- उथला $\alpha$ (जैसे -0.5): यह भी तीव्र ढलान की तुलना में डिटेक्टेबल हिस्से को बढ़ाता है।
- निश्चित दर: यह सबसे अधिक संख्या में डिटेक्टेबल इवेंट्स उत्पन्न करती है लेकिन उच्च रेडशिफ्ट ( $z_s \sim 0.3$ ) पर पीक करती है।
रेडशिफ्ट सीमा: LSST में अधिकांश डिटेक्टेबल अनलेंस्ड KNe $z_s \lesssim 0.3$ पर अपेक्षित हैं।
वर्गीकरण: KNe, SNe Ia की तुलना में काफी तेज़ कलर इवोल्यूशन प्रदर्शित करते हैं। एक कलर-कलर डायग्राम ( $t_p$ पर $g-r$ बनाम $t_p+3$ पर $g-r$ ) KNe और SNe Ia के लिए अलग-अलग, गैर-ओवरलैपिंग क्षेत्र बनाता है, जिससे त्वरित पहचान संभव होती है।

लेंस किए गए KNe (Lensed KNe)

लेंसिंग अंश: छोटे $\tau$ (10/100 Myr) के लिए लगभग 17–18% प्रारंभिक आबादी लेंस की गई है, जो $\tau = 1$ Gyr के लिए घटकर ~7% हो जाती है।
इमेज मल्टीप्लिसिटी: ~97% लेंस किए गए सिस्टम 'डबल्स' हैं; ~3–4% 'क्वाड्स' हैं।
मैग्निफिकेशन: क्वाड्स में आमतौर पर डबल्स की तुलना में उच्च कुल मैग्निफिकेशन ( $\mu_{tot}$ ) होता है और वे उच्च एलिप्सिसिटी वाले लेंसों से उत्पन्न होते हैं।
पहचान क्षमता:
- रिज़ॉल्व्ड बनाम अनरिज़ॉल्व्ड: डिटेक्टेबल लेंस किए गए KNe में से अधिकांश अनरिज़ऑल्व्ड सिस्टम (संयोजित मैग्निफिकेशन) हैं, जिनमें $\mu_{tot} \gtrsim 10$ है।
- एक्सपोजर समय: मानक 30s वाइड-फास्ट-डीप (WFD) सर्वे में उच्च-रेडशिफ्ट लेंस किए गए KNe का पता लगाना कठिन है। हालांकि, गहरे फॉलो-अप (120s या 180s) के साथ, डिटेक्शन रेट काफी बढ़ जाता है।
- केस स्टडी: $z_s=0.23$ पर एक AT2017gfo-जैसा इवेंट, जो क्वाड कॉन्फ़िगरेशन (दो इमेज अनरिज़ॉल्व्ड, एक रिज़ॉल्व्ड) में है, मैग्निफाइड होने पर सभी छह LSST बैंडों में डिटेक्टेबल हो जाता है, जबकि इसका अनलेंस्ड संस्करण अनडिटेक्टेबल होता।

5. महत्व और निष्कर्ष (Significance and Conclusion)

यह शोध पत्र रुबिन LSST के साथ गुरुत्वाकर्षण लेंस किए गए KNe का पता लगाने की व्यवहार्यता स्थापित करता है।

कॉस्मोलॉजी: यह पुष्टि करता है कि लेंस किए गए KNe, $H_0$ को मापने के लिए टाइम-डिले कॉस्मोग्राफी के लिए स्वतंत्र प्रोब के रूप में कार्य कर सकते हैं, जो संभावित रूप से हबल टेंशन को हल करने में मदद कर सकते हैं।
अवलोकन रणनीति: लेखक दर्शाते हैं कि हालांकि मानक LSST कैडेंस कई लेंस किए गए KNe को मिस कर सकता है, लक्षित डीप फॉलो-अप (120s–180s) इन इवेंट्स को रिकवर कर सकते हैं।
वर्गीकरण: प्रस्तावित कलर-इवोल्यूशन मेट्रिक, LSST डेटा में दुर्लभ KNe को SNe Ia के सैलाब से अलग करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण प्रदान करता है।
भविष्य का कार्य: लेखक वास्तविक LSST डेटा का उपयोग करके इन भविष्यवाणियों को और अधिक परिष्कृत करने के लिए माइक्रोलेंसिंग प्रभावों (जो डिटेक्शन रेट को ~8% कम कर सकते हैं) और होस्ट गैलेक्सी गुणों (धातुता, आयु) को शामिल करने की योजना बना रहे हैं।

संक्षेप में, यह अध्ययन लेंस किए गए KNe की भविष्यवाणी, पहचान और लक्षण वर्णन के लिए एक मजबूत ढांचा प्रदान करता है, यह रेखांकित करता है कि हालांकि वे दुर्लभ हैं, वे अनुकूलित अवलोकन रणनीतियों के साथ रुबिन वेधशाला की पहुंच के भीतर हैं।