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當車子掉進水裡,腦袋和鞋子千萬要保住-《物理才是最好的人生指南》

PanSci_96
・2015/01/13 ・1235字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 518 ・六年級

有天晚上,你開車參加晚宴,為了閃避在馬路上玩耍的小孩,方向盤用力一轉,沒想到直接開進湖裡,而且發現車窗全都打不開!這時別忘了,你已了解水壓的特性,它將能幫助你安全又有型地逃脫。

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如果不了解流體的相關物理特性,很可能會越弄越糟,反而陷入危險。

你不斷拳打腳踢,嘴裡還罵著髒話;不只如此,額頭狂冒青筋、毫無優雅可言,連鞋子也弄壞了。總算打開車門後,雖然急著浮出水面,但剛剛已經嚇得半死、累得要命、分不清上下左右,根本不知道該往那個方向游,結果身體一邊在水裡掙扎,一邊卻不小心弄掉一隻鞋。

終於,救難人員把你拉上一隻小小的橘色充氣橡皮艇,這時你要不就是衣服往上掀起,露出大塊肥肉,要不就是褲子卡在屁股上,連裡頭的內褲都看得一清二楚。更慘的是,你一副驚嚇過度的樣子,不停發抖,只能緊抓著扶手,任憑小船駛近岸上的電視臺攝影機,而前女友還剛好在當地新聞現場連線中看到你的蠢樣。

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幸好你對車子周圍那些水壓有所了解,如此一來,就能以優雅的方式處理這樣的意外。你試著打開車門,但沒辦法,於是很快決定改用B計畫。車外的水急著想衝進來,好把裡頭的空間填滿;不過它沒有手可以開門,只好頑固地緊緊靠在車上,設法擠進來。

你知道水會把它的所有重量都壓在車上,也知道水的重量大得驚人,還知道即使自己能做出一些讓人印象深刻的瑜伽動作,仍然沒有足夠力量贏過水在車門外所施加的壓力。你心裡有數,水會透過車子內外各個沒有密封的小孔滲進來,讓水位逐漸升高。只要車子裡的水夠多,車子內外的水壓就會差不多,你就有辦法把車門打開。

在內外水壓達到平衡前,你還有一些時間可用,就拿來準備逃脫吧。你脫下鞋子,用鞋帶或其他什麼東西固定在腰部,等到水位跟你的下巴差不多高,就是把門推開的好時機。車子裡有水,車子外也有水,車門內外的水壓都差不多,也就沒什麼阻力。你順利從車內逃脫,還不忘使出優雅的海豚踢!浮上水面後,再以長而緩慢的划水動作把身體往岸邊帶,而岸邊早就聚集一大群消防隊員,十分佩服地看著你的一舉一動。你的行動迅速而確實,他們甚至來不及把那隻小小的橘色救生艇拿出來。

你爬上岸、穿上鞋子(因為它們是整套服裝畫龍點睛的部分),把頭髮往後順一順,再讓消防隊用毯子把你包起來。電視臺的人到了,架好燈光,把你的逃生經過以現場直播傳送出去,還加上字幕:「穿著時尚鞋款的英勇駕駛打敗死神,救了孩童一命。」那孩子的母親上前給你一個擁抱。記者提了幾個問題,你說你並不認為自己是個英雄……如果「英雄」是指有誰為了保護年幼的兒童,寧可讓自己陷入險境,接著又展現出科學知識的威力與臨危不亂的冷靜頭腦,那麼,沒錯,也許「英雄」這個說法 可以客觀地適用於這個狀況。

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本文摘自泛科學2015一月選書《物理才是最好的人生指南》,究竟出版社出版。08ed364c0a044590893d0daf8511ac44

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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怪獸襲來!為什麼會有哥吉拉形狀的雲朵?:千變萬化的流體(三)
ntucase_96
・2021/12/11 ・2345字 ・閱讀時間約 4 分鐘

  • 作者/劉詠鯤

本文轉載自 CASE 報科學 《千變萬化的流體(三):哥吉拉雲—流體的不穩定性

海岸邊的雲層上緣,出現一隻隻如同哥吉拉形狀的雲;原子彈投下後,劇烈爆炸引起的蕈狀雲;土星大氣層內形狀獨特的雲帶……等。這些看似毫無相關的現象,背後其實成因都可以歸納為:流體中的不穩定性。

2020 年在青森縣的海邊,有網友分享了一張雲朵彷彿在進行「哥吉拉大遊行」的照片(圖一左上);也有飛行員在雲層上分享過類似的照片(圖一右上);除此之外,天文學家在土星的大氣層也觀察到相似形狀的雲層(圖一下)。這些「哥吉拉」的行動力竟然如此之高,不只在地球上出現,連土星上都有。這是否暗示它們背後其實具有相同的形成機制呢?

圖一左上:海岸邊的哥吉拉雲,圖/大間觀光土產中心推特
圖一 右上:飛行員在雲層上看到的哥吉拉雲,圖/世界氣象組織(WMO)推特
圖一下:土星大氣層內的雲帶照片。圖/NASA

在<千變萬化的流體(一)>一文中,我們介紹了流體流動的狀態主要可以分成兩種:層流與紊流。層流狀態的流體十分穩定,它可以被視為一層一層獨立的流動來討論;相對的,紊流如同它的名字所表示,流體內部的流動較為混亂,不同層之間的流體會互相混合、影響。而決定是層流還是紊流的關鍵因素便是「不穩定性」[1]

在描述天氣系統為甚麼難以預測時,常常會提到「蝴蝶效應」這個小故事:位在大西洋的颶風,其成因可能只是在亞馬遜森林裡面一隻蝴蝶煽動了翅膀,這個初始的小擾動,隨著時間演變,最終形成尺度龐大的結構。不穩定性在流體中扮演的角色也十分相似。起初流體內部隨機的產生十分微小的擾動,若整個流體的不穩定性足夠大,微小的擾動便有機會繼續成長,直到對整個流體都造成影響。流體中具有各式各樣的不穩定性,在本篇文章中,我們將會介紹與哥吉拉雲還有蕈狀雲有關的兩種不穩定性:克耳文-亥姆霍茲不穩定性以及瑞利-泰勒不穩定性。

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克耳文-亥姆霍茲不穩定性:哥吉拉雲

這個不穩定性得名於兩位對此現象進行研究的物理學家:發明絕對溫標的克耳文爵士,以及對聲學共振系統做出系統性研究的亥姆霍茲(在<香檳聲音哪裡來?>一文中,他曾經登場過)。這個不穩定性發生的條件是:兩層流體之間具有相對速度。

請搭配圖二,讓我們一起來理解這個不穩定性是如何產生哥吉拉雲的。假設有兩層流體,分別向左與向右運動。當它們彼此完美平行時,一切無事,如圖二(a)。但這個狀態其實並不穩定,任何的擾動,都可能會破壞這個完美狀態。例如,流體中形成了如圖二(b)的擾動,接下來流體的運動會如何變化呢?

對於淺藍流體來說,A 點的體積較原本略小,因此流動速度較大,如同澆花時,將水管捏住(管徑縮小),水可以噴得更遠。此外,流速較快也會使得 A 點的壓力減小;但對於紅色流體來說,A 點的壓力反而會增大。如此會導致流體內部的壓力分佈形成圖二(c)。兩種流體之間的壓力差,會進一步使擾動長大,如圖二(d)。最後,由於流體本身橫向的速度,使擾動在橫向上出現變形,如圖二(e)。如此一來,哥吉拉形狀是不是就出現了呢?

圖二:克耳文-亥姆霍茲不穩定性形成示意圖。圖/CASE 報科學

瑞利-泰勒不穩定性:核爆蘑菇雲

接下來,讓我們來看另一種在生活中沒那麼常見,但是看過就很難忘記的不穩定性現象:核爆產生的蘑菇雲。這種現象的成因,是來自於瑞利-泰勒不穩定性,它會發生於密度較大的流體壓在密度小的流體之上時。核彈爆發會在極短時間內釋放出極大熱量,將爆炸中心的空氣瞬間加溫。我們知道,氣體的溫度越高,密度越低,因此在爆炸中心,會瞬間形成大量的低密度空氣。

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讓我們用簡單的模型來看看,這種不穩定性是如何造成蘑菇雲的。圖三(a)中有兩種流體,密度較高的在上,此時整個流體系統處於不穩定態,只要有一點擾動 ,如圖三(b) ,不穩定性就會使擾動擴大。由於密度差異,重力使得密度小的流體上升,密度大的下降,使不穩定度振幅逐漸增大。此外,由於壓力差與密度差的方向並不平行,會導致流體的邊界形成渦旋,如圖三(c)。以上這些效應疊加在一起後[2],流體邊界處便會逐漸形成如蘑菇狀的特徵,如圖三(d)。

圖三:瑞利-泰勒不穩定性示意圖。圖/CASE 報科學

以上兩種流體不穩定性,其實在我們生活中也存在,例如:點燃的線香。由於線香燃燒處的溫度上升,空氣密度下降,此時就滿足瑞利-泰勒不穩定性的條件;當熱空氣上升時,和兩側靜止的空氣有一相對速度,也滿足了克爾文-亥姆霍茲不穩定性條件。只是由於規模較小,發生速度較快,肉眼未必可以清楚的看到如前文中提到的明顯特徵。儘管如此,各位讀者在了解這些不穩定性之後,若是試著觀察看看生活中的各種流體,也許也能找到隱藏起來的「蕈狀雲」喔!

註解

[1] 更詳盡的說明可以參考 CASE<上下顛倒漂浮船>一文
[2] 實際上,形成蘑菇狀構造還與流體在三維條件下的非線性效應有關,數學模型較為複雜,此處只是簡單概述其成因。

參考資料

  1. Kelvin–Helmholtz instability
  2. Rayleigh–Taylor instability
  3. “Single mode hydrodynamic instabilities” draft from Hideaki Takabe.
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鋪馬路的「瀝青」是液體?放置 94 年只滴下整整 9 滴:千變萬化的流體(一)
ntucase_96
・2021/12/04 ・2242字 ・閱讀時間約 4 分鐘

  • 作者/劉詠鯤

本文轉載自 CASE 報科學 《千變萬化的流體(一):一個做了90年的實驗

從躺在沙灘上,吹拂身體而過的微風,到吃果醬吐司時,苦苦等待滴落的黏稠果醬;光滑如鏡的湖水到構成平整路面的柏油(瀝青)。這些東西之間具有什麼共通性?又是什麼因素造成它們表現出來的性質,具有如此大的差異?

海水與海風都具有流體的特性。圖/Pixabay

流體,泛指任何可以流動的物體,在我們的經驗中,主要包含了氣體和液體。例如充斥我們四周的空氣,以及隨處可見的水。但實際上,有些我們看似為固體的東西,其實也屬於流體,例如堅硬的玻璃。以上這些物質都落在流體的範疇。很顯然地,它們之間應該有某種決定性的差異,那便是它們的「黏滯性」。

流體的黏滯性

從微觀的角度來看,黏滯性可以被看成是流體分子之間的吸引力強弱。我們可以想像眼前有一杯水和一坨麻糬。當我們對著它們吹一口氣時,從微觀的角度來說,便是在對它們表層的分子施力。水分子之間的吸引力比較弱,因此表層的水在受力後能夠自由移動,形成波紋;但麻糬分子之間的作用力較強,表層分子被其他分子緊緊抓住,因此不會形成明顯的運動。

麻糬看起來已經很黏了,但在黏滯性排行榜中,它可能還排不太進去。在生活中存在著一種黏滯係數非常大的流體,雖然可能大家都沒把他當成流體過,那便是:瀝青。為了量測瀝青的黏滯係數,物理學家進行了一個「持續時間最長」的實驗:「瀝青滴漏實驗」。到目前(2021 年)為止,已經持續了 90 幾年。有興趣的讀者可以透過以下連結參與這個實驗的直播:http://www.thetenthwatch.com/feed/

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圖一、瀝青滴落實驗。筆者於 2021/8/17 截圖自上述實驗直播。

若是讀者們沒有看出瀝青正在滴落,不用懷疑播放鍵是不是壞了。畢竟,根據實驗記錄,上一次滴落花了 13 年時間!這個實驗從 1927 年架設完畢,到目前為止,一共只有 9 滴瀝青滴下。以此估計,瀝青的黏滯係數會是水的千億倍。因此,瀝青大概會是黏滯係數排行榜榜首的候選人之一。

那若是我們看向另一端,黏滯係數很小的部分,可以想像當這樣的流體一旦受到外力,會非常容易流動。也許讀者們會好奇,有沒有可能黏滯係數為零呢?有,這種流體被稱作「超流體」。打個比喻,若是咖啡是種超流體,當我們加入奶精、糖攪拌完後,過半個小時來看,會發現它還在不停的旋轉,完全沒有停下來的跡象!這種流體具有非常獨特的性質,但由於其背後物理原理較為複雜(有數個諾貝爾物理獎都與此題目有關),筆者將此題目留至下一篇文章,再進行完整的介紹。接下來,我們先介紹如何描述流體的運動,也就是流體流動的類型:層流與紊流。

層流與紊流

當我們想要描述流體時,可以將某一個特定時刻,流體中每一個點的瞬間速度以箭頭的方式標出,箭頭的方向指向該點的運動方向,箭頭長度則為運動速度大小。例如在一根細管中,若有水流過,可以預期水流會和管壁大致平行。此外,由於管壁的摩擦力,靠近管壁的流體速度會最慢,正中間的流體則最快,形成如圖二般的速度分布。

圖二、管內流體速度分布示意圖。

這種情形下,流體可以被看作一層一層、彼此不會互相混合且穩定的流動,稱為「層流」。雖然表面上看起來流體分子之間如排隊般,以非常整齊的隊伍前進,但是實際上,流體中存在各種各樣的不穩定性(流體中的不穩定性遍布日常生活中,我們會在超流體之後的文章和各位讀者介紹此現象。),會使得流體發生微小的擾動。若是流體的黏滯性夠大,這些微小的擾動便會被摩擦力消耗掉,使得整體看起來依舊穩定流動;但若是擾動足夠克服摩擦力,則不同層之間的流體會開始混合,形成如漩渦般的複雜結構,這種情況被稱為紊流。由以上描述可知,流體的運動會是哪種情況,會和擾動大小與流體黏滯性有關。在科學上,會透過流體的「雷諾數」來加以描述一個流體運動屬於哪種類型。

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層流與紊流的現象在日常生活中其實非常普遍,我們不需要去計算雷諾數,也能夠從流體的外觀來大致分辨它是處於層流還是紊流。例如在欣賞壯麗的瀑布時(如圖三),會發現在水流落下之前,水的流動是相對平穩,顏色呈現深藍色;但當水開始下落形成瀑布時,水的流動變的不穩定,形成白色的水花。讀者們看到這裡,想必已經可以判斷它們分別對應的流體運動種類為何了。

圖三、尼加拉瀑布風景圖。可看到水流在落下前流動較穩定,接近層流;落下後則轉為紊流,充滿白色的泡沫。圖片來源:Kevin Payravi

流體在日常中無處不在,流體性質的研究並非僅僅只是純科學的探索,它們早以走進每個人的生活中。例如飛機機翼如何設計增加浮力、高鐵車頭什麼形狀可以降低風阻、甚至容器瓶口要如何設計,才不會倒水時沿著瓶身留下…等等,這些都和流體的特性密切相關。流體,值得我們更深入的認識它!

參考資料

2021.12.12 PM 0:45 更新:圖三敘述原寫「尼加拉瓜瀑布」。感謝 codocodo2009 提醒,已修改成「尼加拉瀑布」。

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CASE的全名是 Center for the Advancement of Science Education,也就是台灣大學科學教育發展中心。創立於2008年10月,成立的宗旨是透過台大的自然科學學術資源,奠立全國基礎科學教育的優質文化與環境。