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高鐵票分段買比較便宜?重點是你有沒有用心觀察身邊的數學!

UniMath_96
・2017/08/07 ・5002字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 496 ・六年級

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文/郭君逸|數學科普 Unimath 網站作者,國立台灣師範大學數學系助理教授、魔術方塊收藏家

這是一張從高鐵網站下載的票價表。眼前除了一堆數字之外,你還注意到哪些數學呢?

圖/載自台灣高鐵

「矩陣!」

對的,你的觀察很正確。矩陣是大學線性代數這門課裡的主角,線性代數和微積分兩者並列為一窺高等數學的計算基礎,因此除了自然科學領域的學生強迫必修,甚至一些社會科學領域的學生也需要修讀,例如經濟、商管······等。聽起來或許有點恐怖,不過別緊張,撇開複雜的計算,單純矩陣表示法其實是生活中蠻常見實用的技巧,可以做為一群事物中兩兩彼此之間的關聯表格。像是上圖高鐵票價關係就是「起」「訖」點間的票價關係,還有各種比賽中選手或球隊彼此間的勝負關係。

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這張圖右上半部是半價的優待票,以下討論我們只要看左下半部的全票即可。不知道讀者有沒有發現,「彰化→左營」的票價原本是 670 元,但「彰化→嘉義 250 元」加上「嘉義→左營 410 元」卻是 660 元,分開買居然可以省 10 元!?

是不是一直把票分段買,就可以越來越便宜呢?

其實並非如此!

例如「嘉義→左營」是 410 元,但改成「嘉義→台南 + 台南→左營」兩段票的話,會變成 420 元,反而變貴了。

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為什麼會有這種現象呢?

分段買就會便宜?錯!那不一定。圖/By Formosa Wandering @ flickr, CC BY-NC 2.0

首先我們先來研究一下高鐵的票價訂法。政府每年會先用「消費者物價總指數(GICP)」來訂定每人的基本消費率,交通部把基本消費率乘以 1.2 當作高鐵的基本費率(2016 年)的基本費率是 4.386 元/人公里。(註:詳細計算方式請參閱:交通部高速鐵路工程局常見問答集高鐵票價調整案說明專區

而台北到左營站的距離為 339.284 公里,所以 4.386 * 339.284 = 1488.099 元/人,四捨五入到十位,所以才變成了 1490 元。問題就出在四捨五入的部分,1488 若拆成兩段 744 的話,四捨五入都變成 740,總合就是 1480 省了 10 元。相反地,如果 534 拆成兩個 267 的話,四捨五入後就會多出 10 元。

拆票的時機

那到底要什麼時候要拆票,什麼時候不拆呢?這是個很麻煩的問題,只能夠用暴力法,把所有情況都試過,才會知道。這時手算實在太累,我們要藉助電腦的幫忙了。但「暴力法」只是個大方向,實際要如何使用「暴力」,巧妙各有不同。

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此類的問題,我們通常會用「動態規劃」(Dynamic Programming),這是一種「用空間換取時間」的概念來寫程式讓電腦幫我們解決問題的方法。當然這細節並非一時一刻可以講的清楚的。不過,教電腦如何解決問題就是數學!若我們可以把生活上遇到的難題(尤其是需要重複操作的動作),跟所學結合,很多都能夠迎刃而解。

筆者利用最短路徑演算法中的「無圈戴克斯特拉演算法」(Acyclic Dijkstra’s Algorithm),經過一些改進,並利用電腦計算出所有最便宜的票要如何購買,結果如下表:

圖/UniMath 提供

此表要怎麼查呢?是這樣的,不管南下或北上,都先視為南下,例如要買嘉義到新竹的票,先視為「新竹→嘉義」,查上表得「苗, 780」這串字,代表要先拆票買「新竹→苗栗」,剩下「苗栗→嘉義」這段,再查表,得「640」,沒有國字在數字前面,表示直接買是最便宜的。因此嘉義到新竹,就可以拆成「嘉義苗栗」與「苗栗新竹」兩張票買,只有 780 元,比原票價的 790 省了 10 元。

若是「台北→左營」的話,查上表可知,買「台北、桃園、新竹、苗栗、彰化、嘉義、左營」拆成六段票,會是 1480元,也是省 10 元。但這樣買的話,可能屁股還沒坐熱,就又要起來換位置了,還蠻麻煩的。

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比較實用的是自由座。我們先來看一下現在高鐵自由座票價:

圖/載自台灣高鐵

自由座全票價計算規則是把標準全票打 95 折後取比較靠近的 5 的倍數,也是類似四捨五入,其最佳的拆票表如下:

圖/UniMath 提供

上表可以看出自由座長途車票拆票的話,最多可以省到 20 元。而且坐上車後,不用換位置,可以坐到底,非常方便。自由座優惠票(半票)最佳拆票表如下,最多可以省到 25 元:

圖/UniMath 提供

至於商務艙屬於特殊服務,票價並不受交通部規範,所以它的計算方式並沒有用到「四捨五入」,而是每一段直接疊加的,所以怎麼拆票價錢都是一樣的。

至於團體票、早鳥票,實用性不高,這裡就不列出了。若讀者真的有需要,或是想檢驗自己跑出的結果,都歡迎來信跟我索取。

從上面的例子,有個很重要很重要的現象:「誤差是會疊加的!」標準全票因為用到四捨五入,所以會有誤差,最多差到 10 元,自由座把標準全票乘以 0.95 後再四捨五入,最多可以差到 20 元,自由座半票又再乘以 0.5 後再四捨五入,所以最多可以差到 25 元。若自由座半票,直接是把標準全票的原始票價乘以 0.95,再乘以 0.5,最後再做四捨五入的話,這樣誤差就小很多了。

事實上,筆者也把台鐵的票價表做了計算,下表是西部幹線山線的拆票表:
(台鐵各列車票價請參考:台鐵自強號票價查詢;台鐵票價計算方式請參考:台鐵票價試算。)

圖/UniMath 提供

因為台鐵票價是四捨五入到個位數,所以即使基隆到屏東最長的路線拆成了 13 段票,也只省了 2 元。我想應該沒有人會為了省 2 元,自找麻煩吧。

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考考讀者,若所有票價計算,皆改成無條件捨去的話,那會如何呢?改成無條件進入呢?

數學就在你身邊!

由以上幾個分享的例子(以及文末推薦的延伸閱讀),可以了解到數線、平面坐標、極坐標的制定概念,其實早就存在生活中,只是數學家將它更嚴謹地用數學語言描述出來。另外,同餘概念、最優化、微積分、演算法,這些求學過程各階段中學到的數學,也都可以運用到生活上。

大多的知識,其實都有其演進堆疊的過程,而且生活上的事物,常常也可以跟所學連結。因此,多學總是有益無害的,但通常我們的學習環境,都是只有學習,卻不常訓練學生如何去應用,「培養數感」其實就是「培養數學時常能跟生活結合的感覺」,有了「數感」就會有學習動機,有了學習動機,學生就會主動學習。

前陣子爆紅的手機遊戲 Pokémon Go,社群網站上,就可以看到各種神人分享所學與遊戲結合的結果:

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  • 演算法熟悉的人,就分享怎麼安排行走路線會最省時省力;
  • 熟悉統計與最優化的人,就會分享如何撒花比較划算,提升抓到怪的機率;
  • 學組合數學的人,可以計算所有怪獸搜集完全所需要時間的期望值、同樣的怪要轉換(transfer)誰、怪的體質與屬性的相剋分析、預估升級時間;
  • 學電子的人會設計一個雷達裝置放在身上,路上遇到怪就會發出通知、利用無人裝置孵蛋;
  • 駭客就會攔截遊戲訊號,取得怪的隱藏數值(IV)······等。

每個主題都不是一時一刻可以講的清楚,但看到不同背景的人,無不使用渾身解術,把所學運用到生活中,著實為我們帶來了不少正能量。

UniMath,You need Math,本期刊就是希望能培養大眾的數感而生,雖然每個人的學習背景不同,但只要能夠時時抱持著自己的知識都能用在生活上的信念,相信一定能蹦出不少的火花。

後記

編按:這篇文章近期在各大新聞也有許多相關的討論(例如:「數學老師幫你算好了 高鐵票分段買最便宜」 /以及後續的「高鐵票分段買最便宜?高鐵:恐造成行程延誤」),原作者郭君逸老師也在PTT上針對這個主題撰寫的初衷和一些網友的提問做了回答。而這些回應也讓文章的討論更臻完整,於是泛科學以後記的方式在此將原本的回文進行增補。

拆票有可能變便宜,我想很多人很早就知道了;如許多鄉民所講,只要利用加法還有比較大小,就可以知道了。其實會這樣想的話,表示已經可以把數學用到生活中了。

不過再更進一步去想你可能會想問:

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  1. 有時拆票又會變貴,到底為什麼?是不是高鐵的Bug?
  2. 又怎麼拆會最便宜?

不管答不答的出來,會這樣想的人就是有著數學思維,Unimath的目的其實就達到了。而這篇文章的重點其實就是為了幫大家回答這兩個問題:

  1. 因為「誤差是會累加的」,高鐵票的計算方式是四捨五入到十元,有誤差,所以分越多段的誤差就會越大。
  2. 但怎麼拆才會「最佳」,這就要靠電腦的幫忙了。(演算法用在哪?後面會講)

而記者把重點放錯了,都著重在省20元,或是去售票機買不會影響別人之類的。 而且下的標題還很聳動!(這當然不能怪記者,因為不聳動的標題,沒人要點進去看!但至少重點要放對啊……)其實還蠻高興大家對這個主題有興趣的, 若有什麼好的科普主題或文章,歡迎投稿Unimath,跟大家一起分享。

下面是一些比較 boring 的部份,也順便回答一些鄉民的問題:

1. 演算法用在哪?不是只要加法就可以了嗎?

會這樣問的人,應該是沒有碰過程式。知道怎麼拆票的話,當然是直接把每一段票價加起來即可,所以只用到加法。但問題就是不知道怎麼拆,有時拆了還會變貴。

一個簡單的想法是:如果A到F中間有B,C,D,E站的話,每個站要分不分,總共2^4種切法都去試,這樣就是一種演算法。但這樣的爆力法,效率很差(指數時間),高鐵站可能還好,但如果像台鐵當中間的站點一多,連電腦也會算不完。

那要怎麼省時間呢?我觀察到了中間有很多重複計算的部份,例如: 計算A到F站的話,在試切C點時,也會把AC與CF的最佳解都算過了,後來就不用再重複算。 所以我就採取空間換取時間的方法(Dynamic Programming)把算過的存起來就不用再重算, 這樣的演算法就會快很多,即時算台鐵的所有站的分票,也是按個Enter馬上就算完了。

整個演算法雖然是我自己想的,後來還是查了一下書, 發現在演算法書中,最短路徑一章就有很多類似的東西,然後我的演算法跟Dijkstra無迴圈的版本很像。 (其實還是有點不同只是原理相同, 有興趣的同學可以自己寫程式列出所有站點之間的分票方式,比較能體會其奧妙,程式其實很短。)

2. 誤差疊加很重要,求學時老師每次講,台下的我聽了都沒感覺。

明明多項式計算就代進去就好,為什麼還要改成巢狀計算; 矩陣就直接乘就好,為什麼還要對角化、Jordan Form……然後就會在台下說,學這個到底要幹嘛、多此一舉, 後來等到自己遇到麻煩了,才知道自己當時的無知。

3. 時間成本很重要,誰會省這20元。

這當然是這樣,現在比較忙時間都不夠用,我自己每次坐高鐵都坐直達的,誰想每站在那裡換位置!省錢只是文章的手段,讓讀者願意點進來看,但重點不在此,不要再被記者拉著走了。

4. 數學教授整天算一些沒用的東西。

其實有沒有用每個人都不同, 否則籃球員為什麼要一直把球丟到籃框裡? 畫家為何要畫畫?攝影不就照起來,再用一些濾鏡就好了? 這都是他們的工作、成果、興趣。 自然會有欣賞的人,自然也都有它的價值在。

5. 只要會加減乘除就可以活的好好的,為什麼要學這麼多?

這老生常談了。這就讓大家幫忙回答吧! 連加減都不會,也是可以活的好好的。

 

延伸閱讀:

 

本文轉載自 UniMath,《高鐵票分段買比較便宜?

作者簡介:郭君逸 - 國立台灣師範大學數學系助理教授、魔術方塊收藏家。
主要研究興趣為組合、圖論、演算法。近年來致力於科普的推廣,喜愛玩各種數學遊戲、益智玩具以及各類型魔術方塊。
目前為世界魔方聯盟(WCA)台灣地區認證員。曾開設整個學期的魔術方塊通識課程,跑遍全台進行魔術方塊系列演講。

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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強核力與弱核力理論核心:非阿貝爾理論——《撞出上帝的粒子》
貓頭鷹出版社_96
・2023/01/28 ・1733字 ・閱讀時間約 3 分鐘

非阿貝爾理論

量子色動力學與弱核力理論有個更為奇特的性質,兩者都是「非阿貝爾理論」 (non-Abeliantheories)。非阿貝爾的意思是強核力與弱核力理論核心(參見【科學解釋 6】)的對稱群代數是不可交換的。簡單來說就是「A 乘 B」不等於「B 乘 A」。

一般人的常識會告訴你,如果隨便拿兩個數字 A 和 B,用 A 乘 B 的結果永遠會和用 B 乘 A 一樣,你用計算機怎麼試答案都不變。一個袋子裝三塊錢、兩個袋子總共是六塊錢;一個袋子裝兩塊錢,三個袋子總共還是六塊錢。

如果隨便拿兩個數字 A 和 B,用 A 乘 B 的結果永遠會和用 B 乘 A 一樣。圖/pixabay

這件事對數字永遠都成立,是千真萬確的事實。然而,我們有個很好的方法能定義出一套數學架構,其中的 AB 不等於 BA。實際上,數學家已經鑽研這個領域很多年了。

條條大路通數學

或許更驚人的是,物理學家竟然也在許多地方應用這套數學,因為某些和物理學相關的事物也是 AB 不等於 BA。矩陣就是我們表示這些東西的一種方式。現在我在倫敦大學學院為新生上的數學方法課就有介紹矩陣力學。以前我的學校制定了一套「新數學」的課綱,所以我在年僅十五歲的時候就多少認識一點矩陣了。

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數學的一個矩陣是一群按照行列排列整齊的數字。把兩個矩陣 A 和 B 相乘,會得到另一個矩陣 C,方法是把對應的列和行上面的數字依序相乘。

這種矩陣聽起來可能不像某部電影裡面那掌控一切、創造虛擬實境的超級電腦一樣迷人,卻有用的多。這部電影的角色身穿黑色皮衣,還有出現著名的慢動作躲子彈鏡頭

慢動作躲子彈鏡頭。圖/giphy

我來舉個例子。

你可以用一個矩陣來描述你移動某個物體的結果。相乘的順序(AB 或 BA)在這個例子有明顯的區別。物體先在原地轉九十度再向前直直走十公尺,和先走十公尺再轉九十度,兩種移動方式最後的終點顯然不會相同。假設矩陣B代表旋轉,矩陣 A 代表直行,那麼合在一起的「旋轉後直行」就是矩陣(C = AB);這和「直行後旋轉」的矩陣(D = BA)必定不會相同。C 不等於 D,所以 AB 不等於 BA。要是 AB 和 BA 永遠相同,我們就沒辦法用矩陣來描述這類的移動過程了。正是因為矩陣的乘法不可交換―非阿貝爾,這個工具才會如此有用。

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數學和真實世界密不可分

在狄拉克試圖要找出能描述高速電子的量子力學方程式時,矩陣被證實是他所需要的工具。實際上,電子有某項特性讓狄拉克不得不使用矩陣來表示它,這項特性與他描述電子自旋的語言同出一轍;所有原子的行為和元素周期表的規律,都與自旋有深刻的關聯。除此之外,這個性質也啟發狄拉克去預測有反物質的存在。

數學和真實世界之間似乎有緊密的關係,這讓我讚嘆不已。優秀的研究要能解決問題、也要能提出好的問題。而問題永遠比解答還要多,為了研究我們要付出許多的時間和金錢,因此大家得做出抉擇。數學是威力極大的工具,能幫助科學家檢查實驗數據、並從結果當中尋找最有趣的新實驗方向。就算有些方法和結論,好比矩陣及反物質,看起來可是相當古怪的。

秉持著這份精神,我要在繼續討論希格斯粒子搜索實驗之前,先繞個路來講微中子,最後這回要介紹的是一個很重要的真實結果。2012 年 3 月 7 日,中國的大亞灣核反應爐微中子實驗(DayaBay Reactor Neutrino Experiment)發表了最新的研究成果。

One of the Daya Bay detectors.圖/wikipedia

他們的實驗結果不但對標準模型影響重大,也會決定粒子物理學未來的研究走向。如果你只想要繼續讀希格斯粒子的故事,大可跳過這一段沒關係,下一節再見。但是微中子的粉絲可千萬別錯過精彩好戲了!

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——本文摘自《撞出上帝的粒子:深入史上最大實驗現場》,2022 年 12 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹出版社_96
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