0

0
0

文字

分享

0
0
0

千里共嬋娟,蘇東坡有沒有太浮誇?《水調歌頭》背後的天文運算

活躍星系核_96
・2020/08/30 ・4552字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 532 ・七年級

  • 文/阿德|地科系畢業。目前進行遙測相關研究。喜歡思考生活中有趣的科學問題,將這些問題轉化為有趣的知識。喜歡活用學到的知識,並與人分享。

當人身處在異地,因為有事在身而無法和親朋好友共聚時,常以蘇軾的《水調歌頭.明月幾時有》這首膾炙人口的詩歌的最後兩句話:「但願人長久,千里共嬋娟」,做為互相勉勵的話。

對於人們來說,一起看星星、看月亮,是一種充滿情懷的浪漫事。(圖/Pixabay)

然而,你是否有想過,蘇軾到底有沒有真的「千里」共嬋娟呢?

古人在書寫詩詞時,數字的應用上,有時是指實際的數值,如:「一」枝獨秀、「二」目無光、「三」餐不繼、「四」肢無力等。

有時則是誇飾寫法,如:「一」清「二」楚、「三」心「二」意、丟「三」落「四」、「七」嘴「八」舌等

要解決蘇軾寫的千里是實際的數字或是誇飾法,就需要先知道當時蘇軾和蘇轍兩人相距的距離大約多少。

用網路地圖算出兩人的真實距離吧!

當時,蘇軾被貶到密州(山東諸城),中秋節時在超然台上寫下了這首詞,藉此思念遠在齊州(今濟南)的弟弟蘇轍。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 蘇軾所在的超然臺,大約位於今日山東省灘坊市諸城市北關路 83 號,目前已經被修建為蘇東坡紀念館。
  • 蘇轍大概位於今日的濟南當官,即為現在的山東省政府(位於濟南市歷下區省府前街1號),附近就是大名鼎鼎的濟南天下第一泉風景區。

假設蘇轍當時在山東省府,蘇軾位在超然臺,使用地圖量測工具可以得到兩地之間的直線距離大約為 226.59 公里。

圖一:地圖上超然臺及山東省政府間的地理位置與兩地間的距離(地圖來源:Google地圖)

宋代的「千里」是今天的多少公里呢?

由於現代的「公里」、古代的「里」並不一樣,所以我們必須查閱歷史文獻,才可以知道要怎麼換算這兩個長度單位。

關於「里」的長度,雖然不同朝代也有不同的定義,但古代的里制,均是由步數、尺數和每尺長度三個要素所構成的長度單位。

根據文獻研究指出(見表一),宋代時 360 步為一里,每步 5 尺,而當時的工程營造尺約等於 0.32 公尺,由此可知,宋代的一里大約是今日的 576 公尺。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

一里是 576 公尺,那麼蘇軾所寫的「千里」共嬋娟,換算成今日的距離大約是 576 公里,比實際距離 226.59 公里還要遠。

看來,此處的「千里」應該是蘇軾誇大了兩人的距離,想要藉此凸顯思弟之情。

 

表一:古代以及史家關於「里」的記載與研究。

古書 提及「里」的段落 朝代 說明
《穀梁傳.宣公十五年》 古者三百步爲里,名曰井田,井田九百畝 戰國 1 里為 300 步
《韓詩外傳》卷四 廣三百步、長三百步爲一里。 西漢
《漢書.食貨志》 理民之道,地著爲本。 故必建步立畮(通「畝」),正其經界。 六尺爲步,步百爲畮,畮百爲夫,夫三爲屋,屋三爲井,井方一里,是爲九夫 西漢 引入尺的概念,並論及與步、畝和里之間的關係
陳夢家《畝制與里制》 古代自秦以來,大致六尺爲步,步三百爲一里,很少改變……一直施行至隋代 秦至隋 里為 300 步的概念延續至隋代
魏徵《隋書.地理志》
《長安志》
東西十八里一百一十五步,南北十五里一百七十五步,周六十七里 按陳夢家等人所考,其中採用的是1里360之制。
《夏侯陽算經》引《雜令》 諸度地以五尺爲一步,三百六十步爲一里。 360 步為 1 里
《宋史·輿服志》 仁宗天聖五年(1027 年),內侍盧道隆上記里鼓車之制……以古法六尺爲步,三百步爲里,用較今法五尺爲步,三百六十步爲里 北宋
《太常因革禮》

《愧郯錄》

《職官分紀》

古法六尺爲步,三百步爲里,今法五尺爲步,三百六十步爲里 北宋
秦九韶《數書九章》 「里法三百六十步」
「步法五尺」
南宋

(參考並整理自劉春迎〈從北宋東京外城的考古發現談北宋时期的營造尺〉1, 2

怎麼約才算是一起賞「中秋明月」呢?

從 Google 地圖得到的濟南市山東省政府經緯度為(36.668683, 117.2020305),超然台的經緯度則為(35.998284, 119.410762)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

兩地經度相差 2.390457 度,因經度相差 15 度大約相差一小時,所以我們可以推算出,蘇軾較蘇轍的時間大約早了 9 分 34 秒鐘(此處忽略現代時區的計算,以經度計算當地時間)。

如果要看到同一晚的「中秋節月亮」,相約的時候就不能不考慮到兩地的時差。

由於目前世界大部分的國家都使用西洋曆,西洋曆定義一天的開始從半夜算起,因此一天的組成為「一半夜晚+一個白天+半個夜晚」。

如果是猶太曆或伊斯蘭曆,則以日落為一天的開始,也就是「一個夜晚+一個白天」。在我們看來是農曆 8 月 15 日凌晨零點到六點見到的月亮,在猶太曆或伊斯蘭曆看來是屬於 8 月 14 日的唷!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
圖二:中秋節賞月時段比較。(圖/作者繪製)

對於猶太曆或伊斯蘭曆而言,下午 6 點以後到農曆 16 日的清晨 6 點以前,才是真正的「中秋節月亮」。

當然,由於伊斯蘭文化或猶太文化並沒有中秋節,所以我們還是依照平常使用的西洋曆進行分析吧。

在西洋曆中,一天的開始是從半夜開始計算,因此中秋當晚的月亮,在農曆 8 月 15 日下午 6 點以後到凌晨 0 點以前

由此可知,如果蘇氏兩兄弟想要一起賞月,那麼蘇轍只能在中秋節當天晚上約 11 點 50 分 26 秒以前到戶外賞月,否則當蘇轍位置的時間超過凌晨 0 點後,蘇轍的中秋節就已經過完啦!兩人就無法一起看到中秋當晚的月亮。(如圖三所示)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
圖三:中秋節賞月時段(圖中,A 還在農曆 8 月 15 日,B 卻已經是農曆 8 月 16 日)。(圖/作者繪製)

算時間好麻煩啊!站在同一條經線不就好了?

如果兩人在同一經線上,就不需要注意時差的問題,僅需要在傍晚六點到半夜 12 點出外賞月即可。

但是,事情真的這麼簡單嗎?不!要考慮緯度!

因為地球自轉軸傾斜了大約 23.5 度,加上白道和黃道夾了大約 5 度 (5.145°),所以實際上在南北緯 71.5~90 度之間是有限制的。註1

月亮軌道週期為 27 天 7 小時 43.1 分,由於白道與黃道夾角為 5 度,所以月亮在天球赤道兩側月運行時間大約各半(如圖四所示)。

圖四:日、地、月相對位置以及白道與黃道間的關係

當月亮在天球赤道以南 18.5 度的位置時,北緯 71.5~90 度的區域在晚上無法見到月亮。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

反過來說,當月亮在天球赤道以北 18.5 度的位置時,南緯 71.5~90 度以內也無法見到月亮。

如果在南北緯 66.5~71.5 度之間遇到永晝,就只能在太陽較微弱的時候見到月亮。註2

在北極點和南極點的位置上更加特別,有半個月可以見到月亮,半個月見不到月亮。只有當白道和黃道交叉的那一剎那(降交點和升交點),南北極的極點可以同時見到月亮註3

挑戰同時賞月的極限距離!

如果不考慮身處在以上這些區域,那麼到底兩人距離多遠可以在中秋共賞同一明月?以時間差來計算,經度相隔 90 度以內都可以一起賞月。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

以緯度來說,最大可以相差 161.5 度還能見到同一明月。換算成距離,最長可以相距約 17977 公里可以見到同一明月。在赤道上,則大約可以相隔 10000 公里還能一起賞月。

下次和異地的好友相約中秋一起賞月時,可以注意朋友的位置和自己所在的位置,計算好時間,一起「千里共嬋娟」。

備註

  1. 由於白道與黃道的交點會隨著時間進動(其週期為 18.6 年),所以本文先以地球自轉軸和白道之間夾 71.5 度的情景考量(圖五)。

    圖五:黃道與白道交點的進動示意圖
  2. 如果像圖四一樣,月亮位於天球赤道以南,南極為永夜的時候,在南緯 71.5 度以內的區域可以「日不落」月亮。北極同理可證。
    南極和北極 2020 年 7 月的月相表:加拿大北極灣南極極點
  3. 北極觀察連續14天的月相變化:Phases of the moon during 14 days Above the Horizon- South Pole
  4. 月球軌道進動的動畫

幕後花絮

為什麼會誕生這篇文章呢?在中秋節那天,筆者與實驗室夥伴們開啟了一段有趣的對話:

中秋節時……

Z:「大家中秋節快樂!」

Z:「發現蘇軾還是很嚴謹的。千里共嬋娟沒問題,如果是萬里的話,那就一個白天一個晚上了……

我:「應該是說,如果要共看『同一天』的月亮,『萬里』就需要符合時間點。一萬公里大約是 4 分之 1 圈地球,所以滿月時,一個人是 0:00(頭頂),另一人在 18:00 的話,就能看到。不過,兩人在同一經線上,就沒有這個問題了吧?」

Z:「嗯你這更嚴謹……另外,同一經線看到的月球紋理角度也可能會旋轉。」

Z:「突然又想到張若虛的『人生代代無窮已,江月年年望相似』也很嚴謹,月亮正在遠離地球,而且黃白交角也在不斷進動,所以月亮只是相似,不是相同。而李白說『古人今人若流水,共看明月皆如此』就不嚴謹了。所以《春江花月夜》孤篇壓全唐是有道理的。」

我:「然後,李白去撈月……」

Z:「所以,沒文化害死人。」

隔年中秋節……

我:「我還記得Z去年問的千里共嬋娟的問題。如果再深入思考的話,會發現我當時的考慮,還是不嚴謹,比如:古今度量衡單位的區別?凌晨與半夜看到的月亮是否為同一天的月亮?月球白道與黃道夾 5 度是否考量?如果要好好深入考慮以上各點,那就要結合歷史、地理、天文等材料,才能解釋這個有趣的問題。」

Z:「這是個很好的故事呢!」

然後,這篇文章就誕生啦!

看完這篇文章的讀者們,也可以來腦力激盪一下!究竟Z的說法合不合理呢?

宋代的一萬里約等於現代 5760 公里,如果蘇軾指的是實際距離,則蘇軾與蘇轍在特定條件下,還是可以一起賞月。

如果當初蘇軾寫的是「萬里共嬋娟」,在詞牌格律上沒有問題(「水調歌頭」中,「千」的位置可仄可平),在科學上,除了並非實際指兩人相距的距離之外,蘇軾還是「很嚴謹的」。所以Z的說法不完全錯誤。

幕後花絮的補充說明

「人生代代無窮已,江月年年望相似」,為什麼是相似,而非「相同」呢?

地球和月球軌道並非恆定,對一位虛構的在質心上的觀測者而言,月球每天的平均角位移量是向東 13.176358°,軌道的指向在空間中會發生進動現象。

其中一種是拱點線的進動:橢圓形的月球軌道慢慢的反時針方向轉動,其週期為 8.850 年(3233 天)。

另一種運動是白道與黃道的交點對時間的進動,完整的環繞一圈是 18.6 年(6793 天)(見上方圖四),也因此月球週期可以用不同定義方式來說明(見下方表二)。

表二:月的長度比較

名稱 天數 定義
恆星月 27.321661 相對於遙遠的恆星(每年 13.369 個恆星月)
朔望月 29.530589 相對於太陽(月球的相位,每年 12.369 朔望月)
分至月 27.321582 相對於春分點(進動週期 26,000 儒略年)
近點月 27.554550 相對於近地點(進動週期 3232.6 天 = 8.8504 儒略年)
交點月 27.212221 相對於昇交點(進動週期 6793.5 天 = 18.5996 儒略年)

關於行星的歲差與軌道進動的現象可以參考以下影片:

  1. 月球軌道的進動
  2. 地球的軌道進動
  3. 地球的自轉軸進動(歲差)
  4. 太陽系軌道螺旋模型

參考資料

  1. 刘春迎,从北宋东京外城的考古发现谈北宋时期的营造尺[J],文物,2018 (02)
  2. 陳夢家,畝制與里制 [J],考古,1966 (01)
  3. Treloar, Norman. (2017). Deconstructing Global Temperature Anomalies: An Hypothesis. Climate. 5. 83. 10.3390/cli5040083.
文章難易度
活躍星系核_96
752 篇文章 ・ 125 位粉絲
活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

0

1
2

文字

分享

0
1
2
圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
文章難易度

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

1

5
1

文字

分享

1
5
1
【成語科學】兔起鶻落:敏捷俐落的獵捕者——兔鶻
張之傑_96
・2023/07/21 ・1210字 ・閱讀時間約 2 分鐘

文同,字與可,是北宋著名畫家,以畫竹聞名。文同是蘇軾(東坡)的表兄,曾送給蘇軾一幅竹畫。文同去世後,蘇軾看到這幅畫,寫了篇紀念文章,開篇記述文同的對畫竹的看法,其中有這麼一段話:

故畫竹必先得成竹於胸中,執筆熟視,乃見其所欲畫者,急起從之,振筆直遂,以追其所見,如兔起鶻落,少縱則逝矣。

譯成白話就是:

所以畫竹心裡一定先要有完整的形象。畫時執筆凝神熟視,就能看到自己所想畫的。這時趕緊畫下心中所見,宛若兔子剛跳起來,兔鶻就飛捕下去般迅速,否則靈感稍縱即逝。

文同的名作《墨竹圖》。圖/wikimedia

蘇軾的這段話產生了兩個成語:胸有成竹、兔起鶻落。前者小朋友大概已明白它的意思,後者即使明白它的意思,大概也只知其然、不知其所以然。就讓章老師費點筆墨解釋一下吧。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

兔起鶻落,比喻動作敏捷,或形容繪畫及撰寫文章迅速流暢。讓我們造兩個句吧。

老畫家提起筆來,宛如兔起鶻落,頃刻之間一幅寫意山水就完成了。

他是少林拳高手,打起拳來兔起鶻落,讓人看得眼花撩亂。

接下去就要談談這個成語的科學意義了。當野外的有蹄類次第消失,兔子成為最重要的獵獸,自然而然發展出一套以獵兔為主的狩獵方式。平民百姓用獵犬追逐,大戶人家僱請鷹師馴練獵鷹,在空曠野地縱犬放鷹,為秋冬時分有閒有錢階級最熱衷的戶外活動。

在北方,用來獵兔的鷹,以鷹科的黃鷹(蒼鷹)和隼科的兔鶻(獵隼)為主。黃鷹體型較大,單隻即可出獵。兔鶻體型較小,極少一擊斃命,通常反覆搏擊,等到兔子無處可逃,才縱犬追捕。

兔鶻體重不到 1 公斤,但飛行迅速,兇猛無比。牠一看到兔子,會收攏翅膀,像箭一般俯衝下去。蘇軾用兔起鶻落形容下筆迅捷,說不定他就是個兔鶻玩家。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
兔鶻(獵隼)。圖/wikimedia

在隼科中,體型最大的是產在(大陸地區)東北北部的海東青(矛隼)。說牠體型大,也不過 1.4 公斤左右。海東青簡稱海青,是最珍貴的獵鷹,飛得又高、又快,可獵取天鵝等大型飛禽。遼代皇帝每年春天在松花江畔用海東青獵天鵝,這可是一年一度的盛事啊!

遼、金、元和清朝,這些北方民族建立的王朝莫不崇尚海東青。從金、元到清代,流放遼東(今東北)者,如捕獲海東青,還可抵罪呢!

海東青(矛隼)。圖/envatoelements

所有討論 1
張之傑_96
103 篇文章 ・ 224 位粉絲
張之傑,字百器,出入文理,著述多樣,其中以科普和科學史較為人知。

0

4
2

文字

分享

0
4
2
月娘你從哪裡來?月亮形成的新線索!關鍵就在隕石中?
linjunJR_96
・2022/09/07 ・2467字 ・閱讀時間約 5 分鐘

作為我們宇宙中的鄰居,以及夜空中最明亮的一盞燈,月亮自古以來便讓人類心生著迷。古人望向滿月的同時,想起了遠方的至親;天文學家望向滿月時,心中卻出現了另外一個問題:「月亮為什麼在那裡?」

月亮是從地球這邊「飛出去」的嗎? 圖/GIPHY

月球作為繞地球運轉的衛星,並不是和太陽系的其他行星一同形成。目前最受歡迎的月球起源說是所謂的「大碰撞」(The Giant Impact)。今年八月,在中秋節即將到臨之際,科學家在月球隕石中找到了來自地球內部的原生惰性氣體,為大碰撞事件的始末提供了全新的線索。

大碰撞起源:月球是從地球分出去的?

大碰撞學說認為月球是地球遭到撞擊的產物。

一顆與火星差不多大的天體和古代地球斜向碰撞,把地球撞得團團轉的同時,撞擊產生的巨大能量也將大量地殼與地函物質融化、蒸發、向外噴出。這些殘骸碎屑繞著地球高速旋轉,形成一個甜甜圈狀的雲狀區域。月亮便是由這團高溫物質互相吸引聚集而成。

大碰撞學說中,月亮形成的過程。圖/wikipedia

聽起來或許十分異想天開,但這個猜想可是經歷了許多實證考驗。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

首先,一個最簡單的觀察是:現今月球公轉的和地球自轉方向一致。這是擦撞過程中「甩」出去的殘骸形成月球會有的現象。據我們所知,月球的公轉方向和轉速自形成後,便沒有太大改變。大碰撞學說通過了第一關!

在化學成分方面,同位素比例提供了有力的證據。同位素比例是指某種元素的同位素(例如氧元素可以分為氧 16、氧 17、氧 18)在物質中各占多少比例。這些同位素形成穩定的化合物後便不會變動,因此成為科學家追本溯源的重要工具。

也因此在天體地質研究中,地層中的同位素比例是每顆星體獨一無二的指紋,太陽系中每顆星體都有相當不同的氧同位素比例。不過,科學家在二十世紀初期,檢驗了阿波羅十三號帶回的月球岩石樣本。其中,氧同位素比例竟然和地球一模一樣,強力暗示了月球物質和地球有著神聖不可分割的淵源。

除此之外,許多地質證據顯示月球在形成初期,表面是高溫的熔融態,符合大碰撞的說法。類似的撞擊事件也曾經在其他星系被觀測到。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
種種證據使大碰撞學說成為最受歡迎的月亮起源說。 圖/wikipedia

六個月球隕石,可能解開月球原生惰性氣體之謎

如今,月球物質是來自古代地球這件事已被廣為接受,但詳細的形成過程究竟是如何,仍持續隨著觀測證據的增加而不斷地修正討論。目前的一個疑點是揮發性物質的存在。

大碰撞時的高溫理應讓大部分的揮發性物質(例如水和二氧化碳)揮發殆盡,但在月球深處的原始岩層中找到的水樣本,和地球地函中的水有同樣的氫同位素指紋,表示這些水或許是「原生」的,在撞擊形成時便一直留存至今,而不是來自外部的隕石。

要研究揮發性物質的源頭,氦或氖這類的惰性氣體的同位素指紋,便是重要的追蹤工具,可惜我們一直未能在月球礦物中找到惰性氣體。由於月球大氣層十分稀薄,外來的小行星以及富含氫氦原子的太陽風持續轟炸月球表面。想對原生惰性氣體進行研究,還得先排除這些外來汙染的可能。

蘇黎世聯邦理工學院的 Patrizia Will 所帶領的研究團隊,以南極拾獲的六個月球隕石作為研究對象。這六顆隕石皆為玄武岩材質;也就是說,它們是由月球內部的岩漿快速凝結而成。形成後,它們受到更上層的岩層保護,免於宇宙射線和太陽風的高能輻射。這六塊岩石很可能是在某次大型隕石撞擊中,才從月球的岩漿流中被撞擊而出,並在漫長的旅途後抵達地球。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
光學顯微鏡下,含有原生惰性氣體的月球玄武岩隕石 LAP 02436。圖/ETH

要取得隕石的同位素指紋資訊,需要用到質譜儀。這份研究使用的質譜儀靈敏度極高。實驗室人員曾經為了防止外界振動干擾,將它懸掛在天花板上,並為它取名為「Tom Dooley」。Tom Dooley 是美國內戰時期民謠中因謀殺被判處絞刑的人物。

儘管取名的來由十分詭譎,但是這座 Tom Dooley 質譜儀威力十足。它是世界上唯一能夠測量如此微量惰性氣體的儀器,也曾負責分析地球上最古老的物質——高齡七十億年的默奇森隕石(Murchison meteorite)。

目前發現地球上最古老的物質,高齡七十億年的默奇森隕石(Murchison meteorite)。

研究團隊將隕石中的黑色玻璃微粒用 Tom Dooley 進行分析,嘗試找出當中各種同位素的比例。它們在玻璃微粒中發現了存量遠高於預期的氦和氖。從岩石的形成歷史以及同位素特徵中,他們排除了太陽風或小行星汙染的可能,而氖同位素的比例則和地球地函的深處不謀而合。

這些證據表示這些惰性氣體是直接來自地球的地函。這是首次在月球內部礦物中發現地球原生的惰性氣體,研究結果發表在 Science Advances 期刊中。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這次的發現為大碰撞學說再添一筆證據。往後的研究將繼續挑戰較難測量的氪和氙元素,以及其他容易揮發的鹵素元素等等,藉此追蹤揮發性物質在月球形成的歷史中,究竟是如何存活下來。

美麗的月亮,神奇的月亮,還有許多問題待我們繼續發掘。 圖/GIPHY

參考資料

  1. Will, P., Busemann, H., Riebe, M., & Maden, C. (2022). Indigenous noble gases in the Moon’s interior. Science advances8(32), eabl4920.
  2. One more clue to the Moon’s origin
linjunJR_96
33 篇文章 ・ 884 位粉絲
清大理工男。不喜歡算數學。喜歡電影、龐克、和翻譯小說。不知道該把科普當興趣還是專長,但總之先做再說。