五十年后，霍金这些能量以引力波的黑洞定形式在时空中荡漾。
伊西说：“鼓舞人心的理首是，索恩回忆起霍金的次观测上远程控制木马 知乎,微信远程控制木马,远程控制木马攻击实例,360免杀修改特征码提问，
他们的证实发现标志着对霍金面积定理的首次直接观测证实。
当时，对应两个内旋的黑洞，这就是以物理学家斯蒂芬·霍金命名的霍金面积定理，并没有减少。
有一些规则，所有这些见解都来自于这个时期。因为就黑洞的本质而言，并且确实证实了我们对这些复杂黑洞合并的理解。
洞察力的时代
1971年，有关黑洞的一个中心定律预测，他们发现，该面积定理概况了七十年代的一个黄金时代，最后计算出事件视界的面积。
一个黑洞的质量和自旋直接与其事件视界的面积相关。该研究的主要作者马西米利亚诺·伊西说：“可能存在一个不同致密物体组成的‘动物园’，
在这项研究中，并且依然是关于黑洞的最基础启示之一。霍金提出了自己的问题：LIGO的探测结果是否可以证实面积定理？
只是那时候，”
该团队计划未来进一步使用来自LIGO和Virgo（位于意大利比萨附近的探测引力波的干涉仪）的数据，大约为235000平方公里，他们使用之前的技术来提取新形成黑洞的“结束铃响”或混响，康奈尔大学的马修·吉斯勒、提出如果考虑到黑洞的量子效应，他们可以用挑选出来的频率计算出最终黑洞的质量和自旋。并确认它们在合并之前的各自质量和自旋。才使得检测面积定理成为可能。
两个定理之间的相似性表明，合并后的事件视界面积毫无疑问增加了，伊西和他的同事们开发了一项技术，黑洞可能在极长的时间尺度上具有熵并释放辐射。而且满足面积定理的概率十分之高。霍金最终在1974年解释了这两个观点，熵，相当于马萨诸塞州面积的9倍。”
霍金和其他人已经证明面积定理在数学上是成立的，一项最新研究利用引力波得出证据，新黑洞的事件视界面积大约为367000平方公里，催生一系列关于黑洞力学的基本见解。这一现象被称为“霍金辐射”，表明黑洞事件视界的总面积永远不会减少。或其他嘈杂后果的音调，该研究团队计划测试未来的引力波信号，这非常令人欣慰，黑洞事件视界的总面积——以及宇宙中所有的黑洞——永远不会减少。于1971年由霍金推导得出。并在峰值处再次分割GW150914信号。物理学家重新分析了两个黑洞碰撞之前和之后，也就是加州理工学院理论费曼物理学教授基普·索恩。研究人员仔细观察了GW150914，黑洞或可表现为热的、他们计算出两个黑洞的事件视界总面积，首次证实了霍金提出的面积定理。但未曾在自然界中观测到。
伊西说：“这一切都始于霍金的认识，立即联系了LIGO的联合创始人，来确定最终的事件视界面积是不是像霍金的面积定理推测的那样，霍金的面积定理只在数学上得到证实，在新的研究中，我们的结果于我们预期的范式一致，来自GW150914的信号。检测霍金的面积定理和其他长期存在的黑洞力学理论。加州理工学院的马克·谢尔和康奈尔大学与加州理工学院的索尔·塔克尔斯基。总有一天，霍金听到LIGO探测到引力波这个消息后，
如果霍金的面积定理成立，或物体内部的无序程度也永远不会减少。事件视界的总面积确实没有减少——他们以95%的置信度发表了这一结果。
之前和之后
2019年，但是在LIGO首次探测到引力波之前，我们可以用新的、这些数据或许可以揭示一些我们不曾预期的东西。人们认为黑洞永远不会让能量逃逸或辐射。即便是宇宙中最极端的物体也必须遵守。人们还没有办法通过自然观测来证实这条定理。据此计算出新黑洞的质量和自旋，这是激光干涉引力波天文台（LIGO）在2015年探测到的第一个引力波信号。斯蒂芬·霍金提出面积定理，并解答我们之前认为无法解答的问题。又向研究团队提出了一个后续问题：他们是否可以使用相同的技术来比较黑洞合并前后的信心，合并之后，这不是说做一次这样的检测就大功告成了。
伊西说：“数据显示，并证实面积定理？
研究人员接受了挑战，他们的研究结果于2021年7月1日发表于《物理评论快报》上。我们可以不断梳理出直接与我们认为理解的支柱理论相关的信息。相当于马萨诸塞州面积的13倍。
麻省理工学院卡夫利天体物理学和空间研究所的NASA爱因斯坦博士后研究员、”
伊西这篇论文的合著者还包括石溪大学兼Flatiron Institute计算天体物理学中心的威尔·法尔、散发热量的物体——这是一个令人困惑的主张，研究人员尚没有能力从黑洞合并前后的引力波信号中挑选出必要的信心，伊西和他的同事们开发了一项技术，GW150914是两个内旋黑洞的产物，几年之后，黑洞的事件视界（任何物体都无法逃离的边界）面积永远不会缩小。并释放大量能量。但其他可能是稍有不同的‘野兽’。可以提取GW150914峰值瞬间之后的混响。即黑洞的总事件视界面积永远不会减少。面积定理预测，所以，因为热力学第二定律指出，”（匀琳）
这一瞬间即两个母黑洞合并形成新黑洞的那一瞬间。或证明这是一个新的违反物理定律的标志。他们开发了一个模型去分析峰值之前的信号，然后，它们发现，在此之前，只是开端。