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反質子,發現!|科學史上的今天:10/18

張瑞棋_96
・2015/10/18 ・913字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 553 ・八年級

1931年,狄拉克首次預言了反物質的存在。根據他三年前提出的狄拉克方程式,大自然應該存在電子的反粒子,也就是除了電荷與電子相反是正電,其餘質量、自旋與電荷等數值都與電子一模一樣。第二年,美國物理學家安德森(Carl D. Anderson)果真從宇宙射線中發現它的蹤跡,並命名為「正子」(Positron)。這個發現鼓舞了科學家尋找另一個反物質──質子的反粒子,然而許多年過去,卻始終沒有反質子的跡象,許多人開始懷疑也許並沒有反質子,直到義大利物理學家塞格雷(Emilio Segrè, 1905-1989)的出現。

塞格雷。圖片來源:wikipedia

塞格雷正是在狄拉克方程式問世那年,從粒子物理大師費米手中取得博士學位。然後在1936年,也就是安德森因為發現正子而獲得諾貝爾物理獎這一年,塞格雷來到美國加州大學柏克萊分校,參觀發明迴旋加速器的勞倫斯(Ernest Lawrence)剛成立的輻射實驗室。因為他對實驗後的輻射廢料極感好奇,第二年勞倫就送了一塊給他,塞格雷加以分析後,發現與已知的元素完全不符,就如此因緣際會地發現週期表上第一個由人工製造出來的元素鎝(technetium)。

1939年,他又回到柏克萊,這次可不是短期造訪。因為與納粹結盟的墨索里尼於1938年也頒布命令禁止猶太人在大學任職,塞格雷害怕留在國內也會面臨德國猶太人的處境,因此與妻子一起輾轉來到柏克萊。在這裡,他又陸續與不同同事合作,發現了新元素砈(Astatine),以及同位素氙-135與鈽-239;這兩個同位素分別成為核反應爐與核子武器必要的重要元素,塞格雷自然也被徵召加入曼哈頓計畫。

1955年10月18日,他與歐文·張伯倫(Owen Chamberlain)利用前一年剛完工,能量高達62億電子-伏特的粒子加速器,撞出質子─反質子對,終於證實了反質子的存在,兩人也因而共同獲得1959年的諾貝爾物理獎。

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1974年,塞格雷趕在法定退休年齡前一年回到羅馬大學任教,彌補當年被迫離開教職與家鄉的遺憾。這位發現反質子與那麼多新元素的物理學家最後還是溯本追源,從此在祖國定居,也如願安眠於此。

本文同時收錄於《科學史上的今天:歷史的瞬間,改變世界的起點》,由究竟出版社出版。

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張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 946 位粉絲
1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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2021 諾貝爾物理獎得主真鍋淑郎——地表模型開山始祖,研究地表模式都要引用他的論文
Y.-S. Lu
・2021/10/14 ・2990字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 作者|盧彥森,目前任職於 德國于利希研究中心 能源與氣候研究所

第一個地表模型的開發者——真鍋淑郎

在大氣科學領域中,有一部份專業領域統稱為「氣象模擬」,其中,有一門名為「地表模式」的領域,是專門算地表上各種物理、化學、生物作用的行為。

在做這些模擬的研究者中,有個很有名的日本名字,叫做 Manabe,他的論文會一直出現在大家眼前,也就是(只有我們在乎的)《 Manabe 1969, CLIMATE AND THE OCEAN CIRCULATION I : THE ATMOSPHERIC CIRCULATION AND THE HYDROLOGY OF THE EARTH’S SURFACE 》[1]最近因為大量的報導,我才知道原來他名字的漢字是——真鍋淑郎,也就是第一個地表模型的開發者,而在 2021 年時,他拿下了諾貝爾獎。

真鍋淑郎,2021年諾貝爾物理學獎得主之一。圖/維基百科

地表模式(Land Surface Model)在大氣模擬中有舉足輕重的地位,可以算地面是怎麼跟大氣作反應的,像是降水是怎麼被樹冠層截流、土壤水是怎麼變成地表逕流跟地下水、水是怎麼靠蒸散發回到大氣中;還有太陽光怎麼被地面或葉面吸收、能量怎麼被蒸散發作用給吸收、地面上的溫度增加或減少了多少,還有太陽輻射是有多少返回大氣層。

而真鍋淑郎的地表模式,則涵蓋了一大部份的物理反應,供美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)的 Geophysical Fluid Dynamics Laboratory 的全球大氣模型使用。

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Geophysical Fluid Dynamics Laboratory 圖/Geophysical Fluid Dynamics Laboratory

不過學界是殘酷的。在那個電腦比房子貴的年代(房價在 1960 年的中位數約為$11,900,CNBC報導),真鍋順便背了個學界的鍋,像是:你的模型是不夠真實的、你的土壤濕度估算不夠物理……等因為電腦計算跟理論發展還不夠成熟,所以尚未發展的物理與計算方法。

後來的論文也會稱真鍋的地表模式是水桶模型(因為其計算土壤濕度的方法宛如水桶一樣,滿了就去除,而非經土壤中水流方法流走的)。但無論如何,第一個地表模型,基本上就是真鍋與他在普林斯頓的好夥伴們發展出來的。因此,真鍋的地表模型也在後來的論文中,尊稱為第一代的地表模式,建立起祖師爺等級的封號(Sellers et al., 1997)。

水桶模型後,百家爭鳴的地表模式大戰

雖然第一代的地表模式,土壤當做水桶,地上也沒有植物,更不要說可以進行光合作用或是碳排放來研究二氧化碳是怎麼搞壞我們的人生,但也讓後續的第二代地表模型有了出發點。

1980年後,在個人電腦逐漸普及後,地表模式也開始百家爭鳴,其中真鍋的身影也就只存在各家論文的引用中了。後來再出現時,則是在地表模式大戰——PILPS(Project for the Intercomparison of Land-surface Parametrization Schemes)[2]。這個計畫中,以水桶模型這個稱號出現。基本上始於 1995 年的 PILPS 計畫,就是利用荷蘭的 Cabauw 量測站測到的氣象狀況,來驗證各家第二代的地表模式中,誰才是最強的。

荷蘭 Cabauw 村莊。圖/維基百科

當然結果就是,沒有誰家最強。

更重要的是,雖然地表模式都比真鍋的模型更複雜了一點,但是有個東西是沒有人考慮到的:光合作用

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當時各家的蒸散發公式,主要都是用Jarvis的葉面氣孔參數化公式做考量[3],所以也沒有真的考慮到二氧化碳、水、太陽之間的直接關聯。而做出這個關連性主要公式——Farquhar等人[4] 的二氧化碳同化作用公式,才在 1980 年時正式發表,離他同事 Berry 拿去演化成植物氣孔跟光合作用的連動公式[5],還有七年。而在地表模型大戰中發表的模型,其實都長得 87% 像。

在 1997 年時,NASA 的 Sellers等人[6],與多位同樣是地表模式的作者與植物氣孔模擬專家,在《Science》期刊中,登高一呼:我們要有能夠計算生態跟複雜物理的模型!畢竟在 PILPS 的大戰中,沒有真正的勝者,也沒有真正的輸家,甚至我們的真鍋大哥在水文計算上也沒有輸[2]

所以在 2003 年,集合了 PILPS 大戰中和解的部份朋友們,第一支集眾人之力誕生的通用地表模式(Common Land Model)上線了[7],這支從 1998 年開始寫的程式,過了近五年後才發表,算是第三代地表模式的代表作

而這個第三代中,植物終於開始有了它的意義,這植物的葉子終於可以隨四季生長了,也會行光合作用了,土壤也增厚到兩公尺多了,土壤也會依不飽和水流公式往下滲流,也可以計算堆雪了。其中最重要的,就是那光合作用公式的應用。

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持續再精進與貢獻

之後的地表模式,就一直著重在地面植物的改良,讓植物越來越真,從一開始的沒有植物,到會蒸發水,再到會跟二氧化碳互動,以及跟氮交互作用,計算植物的農作產出,一步步朝著更精細的方向前進。

當然地表模式也有很多需要改良的地方,首先是地表模型是假設地表跟大氣是一維方向的互動,而土壤中水流也是只會向下滲流,如果要計算真正的水流,就必須要進行三維的地下水流動,這就是另外一個耗資源的計算。另外植物也不是真的植物,植物被假設只有四片葉子,還只有一層。

英國的「JULES」模型曾報告說他們做了個多層葉冠層的模型,最後只能淡淡的說因為計算資源耗太兇,所以沒算完 [8]。更甚者,地底下的根是「死」的,一年四季,不生不滅、不垢不淨,持續地在只有兩公尺厚的土裡,把水吸到植物中行光合作用(Pitman, 2003)[9]

所以無論如何,地表模型不僅不死,其勢更烈,因為有太多的東西可以靠地表模式來計算,像是人類對地球表面的影響、化合物排放,也都可以靠地表模式計算其對大氣的影響,就連地下水模型也都要拜託地表模式處理複雜的地表水文狀況[10]

從 1969 年到 2021 年,無數的改良與改版,還有兩次的超級地表模式大戰(第二次利用 Rhône 流域量測結果[11]),都增加了人們對大氣系統的了解,並且一步步改善天氣預報的準確度,而其中的功臣之一,當然是真鍋博士在 1969 年,比 Unix 更早發表的地式模型,所以的確功不可沒,而現在地球科學的眾多估算中,地表模式解決了很多的水文與能量問題,更遑論對氣候變遷的計算,才能在1975年提出二氧化碳加劇溫度上升的研究[12]。拿下諾貝爾獎,不僅僅是贊同真鍋博士的功勞,更是對大氣模擬界的慰勞吧。

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參考資料

  1. Manabe S. (1969). CLIMATE AND THE OCEAN CIRCULATION 1: I. THE ATMOSPHERIC CIRCULATION AND THE HYDROLOGY OF THE EARTH’S SURFACE. Mon. Weather Rev. 97:739–774.
  2. Pitman, A. J., Henderson-Sellers, A., Desborough, C. E., Yang, Z. L., Abramopoulos, F., Boone, A., … & Xue, Y. (1999). Key results and implications from phase 1 (c) of the Project for Intercomparison of Land-surface Parametrization Schemes. Climate Dynamics, 15(9), 673-684.
  3. Jarvis PG. (1976). The Interpretation of the Variations in Leaf Water Potential and Stomatal Conductance Found in Canopies in the Field. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 273:593–610.
  4. Farquhar, G. D., von Caemmerer, S. V., & Berry, J. A. (1980). A biochemical model of photosynthetic CO 2 assimilation in leaves of C 3 species. Planta, 149(1), 78-90.
  5. Ball JT., Woodrow IE., Berry JA. (1987). A model predicting stomatal conductance and its contribution to the control of photosynthesis under different environmental conditions. In: Progress in photosynthesis research. Springer, 221–224.
  6. Sellers PJ., Dickinson RE., Randall DA., Betts AK., Hall FG., Berry JA., Collatz GJ., Denning AS., Mooney HA., Nobre CA., Sato N., Field CB., Henderson-Sellers A. (1997). Modeling the Exchanges of Energy, Water, and Carbon Between Continents and the Atmosphere. Science 275:502–509
  7. Dai Y., Zeng X., Dickinson RE., Baker I., Bonan GB., Bosilovich MG., Denning AS., Dirmeyer PA., Houser PR., Niu G. (2003). The common land model. Bull. Am. Meteorol. Soc. 84.
  8. Best MJ., Pryor M., Clark DB., Rooney GG., Essery RLH., Ménard CB., Edwards JM., Hendry MA., Porson A., Gedney N., Mercado LM., Sitch S., Blyth E., Boucher O., Cox PM., Grimmond CSB., Harding RJ. (2011). The Joint UK Land Environment Simulator (JULES), model description – Part 1: Energy and water fluxes. Geosci Model Dev 4:677–699
  9. Pitman AJ. (2003). The evolution of, and revolution in, land surface schemes designed for climate models. Int J Clim. 23:479–510.
  10. Kollet SJ., Maxwell RM. (2006). Integrated surface-groundwater flow modeling: A free-surface overland flow boundary condition in a parallel groundwater flow model. 29:945–958.
  11. Boone A., Habets F., Noilhan J., Clark D., Dirmeyer P., Fox S., Gusev Y., Haddeland I., Koster R., Lohmann D. 2004. The Rhone-Aggregation land surface scheme intercomparison project: An overview. J. Clim. 17:187–208.
  12. Manabe, S., & Wetherald, R. T. (1975). The effects of doubling the CO2 concentration on the climate of a general circulation model. Journal of Atmospheric Sciences, 32(1), 3-15.


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Y.-S. Lu
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自從來到學界後,便展開了一段從土木人到氣象人的水文之旅。主要專業是地球系統數值模擬,地下水與地表模式的耦合系統,以及大氣氣象模擬。目前是于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)超級電腦中心的博士後研究員。

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【2021諾貝爾物理學獎】如何觀測地球暖化?有「氣候模型」及「複雜物理系統」就搞定!
PanSci_96
・2021/10/05 ・2286字 ・閱讀時間約 4 分鐘

2021 年諾貝爾物理獎於5日下午揭曉!本次獎項由美籍日裔學者真鍋淑郎(Syukuro Manabe)、德國學者哈斯曼(Klaus Hasselmann)及義大利學者帕里西(Giorgio Parisi)等 3 位學者共同獲獎。

真鍋淑郎與哈斯曼,因為地球暖化的研究建立了可預測的物理模型,幫助人類「了解地球氣候」及「地球氣候如何被人類影響」而獲獎;帕里西則是成功用物理系統,描述從原子到行星尺度下的各種無序的(disorder)「相互作用」和「波動」(fluctuations)而獲獎。

人類活動讓二氧化碳劇增,就是地球暖化元兇!

氣候,是一個對人類至關重要的複雜系統,而真鍋淑郎的研究為當前氣候模型的發展奠定了基礎。在 1960 年代, 真鍋淑郎領導了地球氣候物理模型的開發,他也是第一個探討輻射平衡和氣團垂直運運輸之間交互作用的科學家,在那個電腦運算能力比現在慢上幾十萬倍的年代,他建立的模型證實了全球溫度的升高,與大氣中二氧化碳的含量有關。

真鍋淑郎建立的模型證實了全球溫度的升高,與大氣中二氧化碳的含量有關。圖/The Nobel Prize

大約十年後,哈斯曼創建了一個將天氣和氣候聯繫在一起的模型,證實了雖氣候多變且混亂,但氣候模型仍然可靠。自然現象和人類活動都會在氣候中留下痕跡,他開發的模型可以辨識這些活動的特定信號和指紋圖譜,因此可以進一步地觀測人類對於氣候系統的影響。

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哈斯曼創建的模型證實了人類活動加劇了溫室效應;自 19 世紀中葉以來,大氣中的二氧化碳含量增加了 40%。在這數十萬年來,地球的大氣層從未包含如此多的二氧化碳,溫度測量也顯示,在過去的 150 年中,全球溫度升高了 1°C。這證明了大氣溫度的升高,是由於人類活動產生的二氧化碳所導致的。

這兩位得獎者的研究,讓我們清楚的知道,地球溫度的確在上升,原因是因為大氣中的溫室氣體含量增加,而造成這個現象的原因,並不是因為自然因素,很明顯的,人類就是始作俑者。

哈斯曼創建的模型證實了人類活動加劇了溫室效應。圖/The Nobel Prize

複雜系統背後隱藏的規律

1980 年左右,帕里西在無序的複雜材料中,發現了隱藏的規律。 這個發現不只是能成功解釋複雜材料,更是對複雜系統理論中最重要的貢獻之一。帕里西提出的規律,讓理解或描述各式不同的複雜材料和現象成為可能,不僅在物理學中,也在其他如數學、生物學、神經科學和機器學習等領域中被運用。

A 編按:已努力修復,如果有錯或需要補充隨時在線。(20211007)

從物理來談複雜系統,就必須先從統計力學說起。

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微觀下的粒子運動具有隨機性,導致無法精確算出每個粒子確切的運動,為了解決這個問題,統計力學不再看「一個粒子」,而是「一整群粒子」的運動,用統計的方式算出每個粒子的平均效果,這樣算出來的結果也能解釋巨觀現象。最接近生活的例子就是「溫度」,在微觀尺度下,溫度被描述為系統內粒子的平均動能,而在巨觀現象上,溫度這個指標也能解釋固液氣三態變化的原因。

但還有一些狀況是過去統計力學較難解釋的,以下圖為例,下圖的藍色球體是一種微小的氣體粒子,當你不斷對這群氣體粒子降溫或加壓,會讓氣體變成液體,最後結晶成固體。

降溫或加壓後形成的固體結晶,一般情況下會有固定的晶體結構,但如果溫度或壓力快速改變,就會擠壓出不規則的晶體結構,且就算用同樣的方式改變溫度或壓力,也不會出現相同的結構(下圖 a 與 b 所示)。

同樣的氣體分子被相同的方法快速壓縮後,會出現不同的結構。圖/The Nobel Prize

說這是隨機造成的也沒錯,但這結晶問題的背後,難道真的沒有規律可言嗎?

帕里西最初是研究稱為「自旋玻璃(Spin glass)」的材料,自旋玻璃並不是玻璃,是在非磁性金屬中摻入少量磁性金屬的合金,例如在銅裡面摻入少量的鐵,這時,摻入的少量鐵原子會隨機進入銅的結構中,而這些鐵原子的排列方式,卻令物理學家頭疼。

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我們可以把一顆鐵原子當作一塊小磁鐵,而一般常見的磁鐵,是裡頭的鐵原子都往同一個方向排列(自旋方向相同)。但自旋玻璃中的鐵原子,有些會跟旁邊的鐵原子指向同一個方向,有些則相反,這時若有第三顆鐵原子在系統中,第三顆鐵原子就會面臨兩難的局面,不知道要往哪個方向才對,形成所謂「受挫(frustration,如下圖所示)」的狀態。

「受挫」狀態示意圖。圖/The Nobel Prize

針對自旋玻璃的「受挫」狀態,帕里西的書中提到:「就像你想同時跟兩人交朋友,但這兩人卻互相討厭對方。」

1970 年代,許多物理學家都研究過自旋玻璃問題,他們想用統計力學中的「副本方法(Replica method)」來解釋,但最初計算的結果是失敗的,直到 1979 年,帕里西巧妙地運用副本方法解決了自旋玻璃問題,並花了多年時間證明這套方法在數學上的正確性。之後,這套巧妙的副本方法被用於許多無序系統,成為複雜系統的基石。

諾貝爾物理學委員會主席Thors Hans Hansson表示,今年獲獎的研究發現表明,我們對地球氣候變遷的理解建立在堅實的科學基礎上。3位獲獎者基於嚴謹的觀測分析,為我們更深入地了解「複雜物理系統」(complex physical systems)的特性和演化做出了貢獻。

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PanSci_96
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