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愛因斯坦的望遠鏡

科學月刊_96
・2013/05/17 ・2248字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 541 ・八年級

文 / 曾耀寰(任職中研院天文所)

天文望遠鏡可分為折射和反射望遠鏡,1609 年,伽利略從荷蘭聽到望遠鏡的新技術,自行製造出折射望遠鏡。1668 年,牛頓用凹面鏡聚焦,設計出反射望遠鏡,解決透鏡的色差問題。還有一種望遠鏡不用透鏡和反射鏡,也能搜尋宇宙天體,這個望遠鏡和愛因斯坦有關。

愛因斯坦沒有發明或製造望遠鏡,但根據廣義相對論,我們利用時空的扭曲,達到望遠鏡的功能,觀測幾十億光年遠的天體。說穿了,愛因斯坦的望遠鏡是利用萬有引力,觀察非常遙遠的星體,甚至可以「看到」沒有電磁波的暗物質,堪稱為引力望遠鏡。

引力望遠鏡之所以能「看到」暗物質,是因為所使用的原理不同。以折射望遠鏡為例,遠方的星光從物鏡進入望遠鏡鏡筒,星光經過不同的介質(主要是空氣和玻璃透鏡),有光線偏折的現象,最後將星光聚焦成像。引力望遠鏡則是因為星體的質量改變周遭空間的曲率,使得星光因而偏折扭曲,甚至重影。

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質量改變空間曲率的理論來自廣義相對論,但理論的建立並不那麼順利。愛因斯坦在1907 年發表廣義相對論的第一篇論文,最終版本是在1915 年11 年定稿。在這期間,愛因斯坦發表過一些相關論文,也不斷在更新版中證明之前的錯誤。即便如此,他的運氣還算不錯,並沒有被人抓到包。1914 年8 月,德國天文學家歐文(Erwin Freundlich)帶隊到俄國克里米亞半島觀測當地的日食,希望看到太陽周圍的扭曲空間改變背景星光路徑,藉以證明廣義相對論。1911 年愛因斯坦根據舊版本預測背景星光的偏移量(2GM /c2R,M和R 分別是太陽的質量和半徑,G 是引力常數,c 是光速),其實早在1801 年,德國物理學家索德納(Johann Von Soldner)根據牛頓萬有引力定律就算出相同的偏移量(0.84 秒弧,1 秒弧等於角度1 度的3600 分之一),如果歐文的日食觀測順利,會發現與愛因斯坦的預測不符。既是幸運(對愛因斯坦),也是不幸(對歐文),當歐文進入俄國的時候,第一次世界大戰爆發,他們被俄國士兵抓了起來,失去了抓包的機會。愛因斯坦在1915 年11月15 日釋出的廣義相對論終極版,算出來的星光偏移量是原先的兩倍(4GM /c2R )。1919 年英國物理學家愛丁頓(Arthur StanleyEddington)率領觀測團隊到西非普林塞小島,得到了他自稱「我一生最快樂時刻」的結果:星光偏移量與終結版廣義相對論的預測相符。

只要有質量或能量就可以當成引力望遠鏡的透鏡,當星光經過透鏡四周凹陷的空間,就會偏折,離凹陷中心越近,偏折角度越大(如圖),偏折角度和透鏡質量成正比。因此我們看到的光源在天空中的位置產生偏移或扭曲。

圖:左圖是一般透鏡對不同光線所造成的偏折(代表偏折角度),越靠近中心,偏折角越小。右圖則是引力透鏡所造成的 偏折,可以看到離中心越近的偏折角越大。

在眾多扭曲的星光中,最令人震撼的是愛因斯坦環,當光源、透鏡和我們正好在同一直線上,位在中間的透鏡將單一光源變成一圈光環,這是非常罕見的現象。1987 年,休伊特(Jaqueline Hewitt)的團隊原利用特大天線陣觀測類星體,結果發現了第一個愛因斯坦環MG1131 + 0456)。早在1924 年俄國物理學家奇沃爾松(Orest Chwolson)曾預測大型恆星所形成的引力透鏡,可能造成愛因斯坦環,但愛因斯坦在1936 年的評論中表示,理論可行,但不容易觀測,因為排成一直線的機會太小,並且恆星等級的引力透鏡所造成的愛因斯坦半徑(也就是愛因斯坦環的半徑)太小,若透鏡質量約一個太陽質量,距離我們約1 萬光年,愛因斯坦半徑僅千分之一秒弧,遠超過觀測能力。但透鏡若是一個星系,所造成的愛因斯坦環便足以觀測到,MG1131 +0456 就是一例,它的透鏡是一個星系,愛因斯坦半徑約0.87 秒弧。

除了完整的愛因斯坦環,1979 年天文學家首次觀測到類星體Q0957 + 561 的雙重電波影像,由於這兩個電波影像有近乎一樣的光譜,可以斷言來自同一個電波源,受到一個星系透鏡而形成兩個影像,這也是人們首次觀察到的引力透鏡效應。另一個引人注目的是1990 年發現的愛因斯坦十字(Q2237 +030),當中的星系透鏡離我們約四億光年,遠方的類星體離我們約80 億光年,類星體的影像在星系透鏡的影像四周,以十字排列的方式形成四個魅影。星系團也有足夠的質量擔任透鏡的角色,1986 年美國天文學家林德斯(Roger Lynds)和佩托西奧(Vahe Petrosian)首次發現一個1014 太陽質量的星系團造成局部的愛因斯坦環(愛因斯坦半徑約20 秒弧),他們只看到一段弧狀的影像,但比之前的明顯許多。

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引力透鏡造成遙遠星光的扭曲,也會有聚光的功能,讓某些星光突然增亮,這種增亮現象(稱作微透鏡效應)可以用來尋找黑洞和系外行星。在這搜尋當中,黑洞和系外行星的角色是引力透鏡,三個獨立的觀測團隊將望遠鏡對著銀河核球方向長期觀測,希望能找到銀河盤面和核球內的微透鏡事件,進而找到黑洞和系外行星。1999 年,其中兩個團隊找到一個微透鏡事件(編號MACHO-99-BLG-22/OGLE-1999-BUL-32),聚光造成的亮度變化最強可達原先的32 倍,整個事件延續了三年,初步估算可能是一個4~100 倍太陽質量的黑洞。如果引力透鏡是系外行星,估計微透鏡事件只有幾小時或幾天。2003 年,兩個團隊在人馬座方向找到微透鏡事件(編號OGLE-2003-BLG-235/MOA 2003-BLG-53),這是來自於質量只有2.6 個木星質量的系外行星,正繞著一顆離我們19000 光年的矮星。

引力望遠鏡主要不是用來看扭曲的星光,而是測量透鏡的質量。由於扭曲星光的程度主要是和透鏡質量有關(還有之間的距離),因此除了星系、星系團、黑洞和行星外,還可以透過尋找暗物質,進而推算暗物質的質量多寡以及分布狀況,甚至替我們的宇宙秤重。宇宙的組成只有約4% 是一般的原子,可以用望遠鏡觀測,還有23% 的暗物質和73% 的暗能量。暗能量雖不能用引力望遠鏡直接量測,但暗能量會在宇宙大尺度結構留下印記,天文學家可以透過引力望遠鏡研究大尺度結構和時空的演化,探究宇宙的起源以及來龍去脈。

 

原刊載於《科學月刊》第四十四卷第五卷

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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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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。

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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:

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  • 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

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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。

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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?

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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?

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(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。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 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。

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為什麼會被陽光曬傷?光有能量的話,為什麼照日光燈沒事?
PanSci_96
・2024/05/05 ・3185字 ・閱讀時間約 6 分鐘

唉!好曬呀!前兩集,一些觀眾發現我曬黑了。

在臺灣,一向不缺陽光。市面上,美白、防曬廣告亦隨處可見,不過,為什麼我們會被陽光曬傷呢?卻又好像沒聽過被日光燈曬傷的事情?

事實上,這也跟量子力學有關,而且和我們今天的主題密切連結。

之前我們討論到量子概念在歷史上的起點,接下來,我們會進一步說明,量子概念是如何被發揚光大,以及那個男人的故事。

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光電效應

在量子力學發展過程中,光電效應的研究是非常重要的轉捩點。

光電效應指的是,當一定頻率以上的光或電磁波照射在特定材料上,會使得材料發射出電子的現象。

在 19 世紀後期,科學家就已經發現某個奇特的現象:使用光(尤其是紫外線)照射帶負電的金屬板,會使金屬板的負電消失。但當時他們並不清楚背後原理,只猜測周遭氣體可能在紫外線的照射下,輔助帶負電的粒子從金屬板離開。

光電效應示意圖。圖/wikimedia

於是 1899 年,知名的英國物理學家 J. J. 湯姆森將鋅板放置在低壓汞氣之中,並照射紫外線,來研究汞氣如何幫助鋅板釋放負電荷,卻察覺這些電荷的性質,跟他在兩年前(1897 年)從放射線研究中發現的粒子很像。

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它們是比氫原子要輕約一千倍、帶負電的微小粒子,也就是我們現在稱呼的電子。

1902 年,德國物理學家萊納德發現,即使是在抽真空的玻璃管內,只要照射一定頻率以上的光,兩極之間便會有電流通過,電流大小跟光的強度成正比,而將光線移除之後,電流也瞬間消失。

到此,我們所熟知的光電效應概念才算完整成型。

這邊聽起來好像沒什麼問題?然而,若不用現在的量子理論,只依靠當時的物理知識,很難完美解釋光電效應。因為根據傳統理論,光的能量多寡應該和光的強度有關,而不是光的頻率。

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如果是光線把能量傳給電子,讓電子脫離金屬板,那為什麼需要一定頻率以上的光線才有用呢?比如我們拿同樣強度的紫外線跟紅外線去照射,會發現只有照射紫外線的金屬板才會產生電流。而且,當紫外線的頻率越高,電子的能量就越大。

另一方面,若我們拿很高強度的紅外線去照射金屬板,會發現無論如何都不會產生電流。但如果是紫外線的話,就算強度很低,還是會瞬間就產生電流。

這樣難以理解的光電效應,使得愛因斯坦於 1905 年一舉顛覆了整個物理學界,並建立了量子力學的基礎。

光電效應的解釋

為了解釋光電效應,愛因斯坦假設,電磁波攜帶的能量是以一個個帶有能量的「光量子」的形式輻射出去。並參考先前普朗克的研究成果,認為光量子的能量 E 和該電磁波的頻率 ν 成正比,寫成 E=hν,h 是比例常數,也是我們介紹過的普朗克常數。

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在愛因斯坦的詮釋下,電磁波的頻率越高,光子能量就越大,所以只要頻率高到一定程度,就能讓電子獲得足以逃脫金屬板的能量,形成電流;反過來說,如果電磁波的頻率不夠高,電子無法獲得足夠能量,就無法離開金屬板。

這就像是巨石強森一拳 punch 能把我打昏,但如果有個弱雞用巨石強森百分之一的力道打我一百拳,就算加起來總力道一樣,我是不會被打昏,大概也綿綿癢癢的,不覺得受到什麼傷害一樣。

而當電磁波的強度越強,代表光子的數目越多,於是脫離金屬板的電子自然變多,電流就越大。就如同我們挨了巨石強森很多拳,受傷自然比只挨一拳要來得重。

雖然愛因斯坦對光電效應的解釋看似完美,但是光量子的觀點實在太過激進,難以被當時的科學家接受,就連普朗克本人對此都不太高興。

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對普朗克來說,基本單位能量 hν,是由虛擬的「振子」發出的;但就愛因斯坦而言,電磁波本身的能量就是一個個光量子,或現在所謂的「光子」。

然而,電磁波屬於波動,直觀來說,波是綿延不絕地擴散到空間中,怎麼會是一個個攜帶最小基本單位能量的能量包呢?

美國物理學家密立根就堅信愛因斯坦的理論是錯的,並花費多年時間進行光電效應的實驗研究。

到了 1914 年,密立根發表了世界首次的普朗克常數實驗值,跟現在公認的標準數值 h=6.626×10-34 Js(焦耳乘秒)相距不遠。

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在論文中,密立根更捶心肝(tuî-sim-kuann)表示,實驗結果令人驚訝地與愛因斯坦那九年前早就被人拋棄的量子理論吻合得相當好。

這下子,就算學界不願相信愛因斯坦也不行了。愛因斯坦也因為在光電效應的貢獻,獲得 1921 年的諾貝爾物理獎。

1921 年,愛因斯坦獲得諾貝爾物理學獎之後的官方肖像。圖/wikimedia

光電效應的應用

在現代,光電效應的用途廣泛。我們日常生活中常見的太陽能發電板,利用的就是光電效應的一種,稱為光生伏打效應,材料內部的電子在吸收了光子的能量後,不是放射到周遭空間,而是在材料內部移動,形成正負兩極,產生電流。

而會不會曬傷也跟光子的能量有關。

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曬傷是皮膚受到頻率夠高的太陽光,也就是紫外線裡的 UVB 輻射造成的損傷。這些光子打到皮膚,會讓 DNA 分子裡構成鍵結的電子逃逸,引起皮膚細胞中 DNA 的異常變化,導致細胞損傷和免疫反應,這就是為什麼曬傷後皮膚會出現紅腫、疼痛和發炎的原因。

而頻率較低的光線,因為光子能量偏低,所以就不太會造成傷害,這也是為什麼我們沒聽過被日光燈曬傷這種事。

結語

從 17 世紀後半,惠更斯和牛頓各自提出光的波動說和微粒說開始,人們就聚焦於光到底是波動還是粒子的大哉問;19 世紀初,湯瑪士.楊用雙狹縫干涉實驗顯示了光的波動性,而到 19 世紀中後期,光屬於電磁波的結論終於被馬克士威和赫茲分別從理論和實驗兩方面確立。

經過約莫兩百年的研究發展,世人才明白,光是一種波動。

怎知,沒過幾年,愛因斯坦就跳出來主張光的能量由一個個的光量子攜帶,還通過實驗的檢驗——光又成為粒子了。

物理學家不得不承認,光具有波動和粒子兩種性質,而會呈現哪一種特性則依情況而定,稱為光的波粒二象性。

愛因斯坦於 1905 年提出的光量子概念,顛覆了傳統認為波動和粒子截然二分的觀點,將光能量量子化的詮釋也被實驗印證,在那之後,除了光的能量之外,還有其他物理量被發現是「量子化」的,像是電荷。

我們現在知道,電荷也有個基本單位,就是單一電子攜帶的電荷大小。

儘管之後又發現組成原子核的夸克,具有 -1/3 和 +2/3 單位的基本電荷,但並沒有改變電荷大小是不連續的這件事,並不是要多少的電量都可以。

如果你覺得很奇怪,不妨想想,我們用肉眼看會覺得身體的每一個部位都是連續的,但其實在微觀尺度,身體也是由一個個很小的原子和分子組成,只是我們根本看不出來,才覺得是連續的。

光子的能量和電荷的大小,其實也是像這樣子,細分下去就會發現具有最基本的單位,不是連續的。

事實上,量子力學在誕生之後,一直不斷地為人們帶來驚喜,簡直就是物理學界突然闖進一隻捉摸不定的貓。我們下一個故事,就要來聊量子力學發展過程中,打破世間常識的某個破天荒假說,而假說的提出者,是大學原本主修歷史和法律,擁有歷史學士學位,但後來改念物理,並憑藉博士論文用 5 年時間就拿到諾貝爾物理學獎的德布羅意。

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暗能量是什麼?看不到也摸不著,我們該如何找到它?
PanSci_96
・2023/11/27 ・5683字 ・閱讀時間約 11 分鐘

愛因斯坦對於宇宙的理解錯了嗎?

愛因斯坦的廣義相對論重新改寫我們對於時間、空間、與質量的認知,也開啟我們對廣大宇宙研究的大門。

在宇宙物理學如同大霹靂快速發展之時,我們也發現愛因斯坦最早提出的宇宙模型,可能並不完全正確。

正確來說,我們發現我們過去對宇宙的理解,可能真的太少了。少到我們至今所觀測到的所有物質,可能仍不到整個宇宙組成的百分之五。並不是說這些能量或物質距離我們太過遙遠,而是他們可能就在附近,而我們卻全然不了解它。

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其中佔了將近宇宙組成七成的「暗能量」,到底是什麼來頭?我們能徹底了解它,同時能為我們宇宙的存在,提供一個正確的解釋模型嗎?又或者我們能掌握它,來改變宇宙的未來嗎?

暗能量(dark energy)到底是什麼?這聽起來有夠中二的名字,難道是暗影大人的新能力嗎?

其實暗能量的「暗」,指的是我們看不到也摸不到,用上各種波段的電磁波都察覺不到,甚至現今沒有任何儀器能偵測到它的存在。因為我們無法感受到它、不知道他們的型態,所以稱為暗能量。也就是說,如果暗影大人或是哪個最終 BOSS 的絕招是「暗能量波動」,當巨大的能量朝你襲來,不用擔心,站在原地就好,因為它只會穿過你的身體,打不中你的。同樣的,你可能聽過的「暗物質」,指的也是我們無法探知的未知物質。也就是說,暗物質並不是指某種特定物質叫做暗物質,任何我們現在還無法探測到的,都可能是暗物質的其中一種。題外話,近年某些暗物質面紗底下的容貌,已經逐漸能被我們窺見,例如微中子。這部分,之後我們介紹暗物質的節目中,再來好好討論,今天先來和大家聊聊佔了宇宙質能 7 成的暗能量。

矛盾大對決來了,既然我們摸不到,也看不到,我們怎麼知道暗能量存在,還是僅存在我們的中二想像中呢?我們得將時間回推到最早認為宇宙中有未知能量存在的那個人,他不是別人,就是鼎鼎大名的愛因斯坦。

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1916 年愛因斯坦推導出廣義相對論,解釋物質和能量如何影響時空的彎曲和演化。愛因斯坦當時認為,宇宙應該是靜態的,但是若宇宙中只有物質,宇宙應該會受重力吸引而塌縮,因此需要與反向的能量來平衡重力,這股能量平均地存在在空間當中。愛因斯坦當時引入了宇宙常數 Λ 來平衡他的靜態宇宙模型,而直到非常近期的 1998 年,暗能量 (dark energy) 這個詞才由物理學家麥可.特納提出。

在愛因斯坦之後,著名宇宙學家傅里德曼提出不同看法,他認為宇宙不一定是平衡的,也可能正在收縮或膨脹當中,並根據廣義相對論推導出 Fridemann 方程式,關於 Fridemann 方程式的故事,先前我們有好好介紹過。

暗能量不只存在於理論上的預測,同時期天文學家開始發現我們熟知的銀河系,並無法代表整個宇宙,原來夜空中很多像星雲的天體,其實是遙遠的星系!宇宙遠比以前認為得大的太多了!1929 年,哈伯進一步發現,這些星系竟然正在遠離我們而去,而且距離我們愈遠的星系,遠離的速度就愈快!宇宙竟然真的是以地球為中心,而地球利用強大的排斥力,將其他星系用力向外推開嗎?當然不是,想像一下,宇宙就像一個葡萄乾麵包,上面布滿的葡萄乾就是各種天體,當麵包發酵膨脹時,不論站在哪顆葡萄乾的視角,所有天體的距離都是互相拉遠,而且距離愈遠的天體,彼此遠離的速度就愈快。

也就是說,哈伯觀測到的結果顯示整個宇宙正在膨脹。但還有一個問題,就是這個宇宙的膨脹速度,是隨著時間經過越來越快的加速膨脹,還是膨脹速度正隨著時間在趨緩的減速膨脹呢?為什麼這個問題很重要?因為如果是減速膨脹,靠現有的重力理論就可以解釋,宇宙中天體所提供的重力,正在使宇宙減速膨脹,甚至宇宙的結局可能會是宇宙重新塌縮。但如果宇宙正在加速膨脹,那麼只考慮重力就不夠了,為了抵抗向內塌縮的重力,勢必要有一股力量要將宇宙向外加速推開。這時,就需要加入暗能量的存在了。

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宇宙真的正在加速膨脹?

為了確認宇宙正在減速或加速膨脹,好推算暗能量是否存在,科學家再次將目光投向宇宙深處。隨著觀測技術愈來愈進步,天文學家可以透過不同方式,觀測更早期的宇宙。

愈遠的天體發出的光,需要經過愈長的時間才能傳到地球。假設我們觀察離地球1億光年遠的星球,由於我們看到的影像是從星球出發後,經過 1 億年後才到達地球,因此在望遠鏡中看到的,其實是該星球一億年前的樣子。只要利用這點,如果我們將望遠鏡頭對向更加遙遠的宇宙深處,就能看到更早期的宇宙樣貌,幫助我們了解宇宙過去的樣子。

科學家主要透過三種方法,分別用來觀測晚期、中期、到早期的宇宙。第一種方法是觀測 Ia 型超新星爆炸,它指的是當一顆緻密白矮星到了生命末期,吸收大量鄰近伴星的氣體,使得內部重力超過某個極限,引發失控的核融合而形成的超新星爆炸。這個爆炸會在瞬間釋放出許多能量,亮度甚至可以媲美整個星系,因此即使是很遙遠的超新星也可以被地球觀測到。最受天文學家關注的是,因為每個 Ia 型超新星爆炸時產生的尖峰光度都相同,可以直接作為觀測或是亮度的比對參考點,又稱為標準燭光。當它離我們愈遠亮度就愈小,只要觀測亮度就可以得知它離我們的距離。

Ia 超新星殘骸。圖/wikimedia

接著,透過光譜分析,我們還能得到這個超新星遠離我的的速度。這就像是救護車在靠近和遠離我們的時候,警笛的聲音頻率會因為我們和救護車相對速度的改變而產生變化,同樣的道理放在電磁波上,當超新星遠離我們,電磁波頻譜的頻率會下降,我們稱為頻譜「紅移」。最後,只要我們同時觀測好幾顆超新星,並且量測每一顆的距離和遠離我們的速度,看看是不是真的離我們越遠的超新星離開的速度越快,就可以知道宇宙正在加速或是減速膨脹。

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第二種方法是觀測宇宙大尺度結構,宇宙中星系的分佈其實是不均勻的,有些地方有星系團,也有一些地方是孔洞,整個宇宙就像是網子一樣。這是因為宇宙在形成星系時,向內的重力以及向外的氣體與光壓力會彼此抗衡,就像我們在擠壓彈力球一樣,向內壓時內部壓力會增強,導致物質向外拋射,壓力減弱後又會停止拋射,這樣來回震盪的過程,就在宇宙中形成一個個震波漣漪,稱為重子聲學振盪(BAO,baryon acoustic oscillations)。有趣的是,當好幾個地方都在震盪,就會產生類似好幾個水波互相撞在一起的干涉現象。而這個宇宙規模的超大水波槽中,波腹部份聚集較多物質就會形成星系團,波節部份不足以形成星系就形成孔洞,是不是覺得我們的宇宙就像是一鍋湯,而我們只是裡面毫不起眼的一顆胡椒粒呢?不過即使是連一粒胡椒都不如的我們,透過觀測宇宙星系分布並透過理論計算,人類科學家還是可以得知這些結構的大小,並且推知這些結構上的星系距離我們多遠,最後再搭配紅移光譜,一樣可以算出宇宙膨脹的速度。今年七月升空,11 月 8 號從太空傳回第一張照片的歐幾里得太空望遠鏡,它的其中一項任務,就是專門觀測重子聲學振盪,來研究宇宙大尺度結構。歐幾里得太空望遠鏡有望帶給我們對宇宙的全新認知,關於這一部分,我們很快會再來深入介紹。

第三種方法是透過觀測宇宙微波背景輻射,它是宇宙的第一道曙光,在此以前,宇宙能量很高,光和電漿相互作用,不會走直線。但是到了宇宙三十八萬歲時,宇宙已經冷卻到足以讓電子與原子核結合,宇宙終於變得乾淨了,光也終於可以走直線。而三十八萬歲時的早期宇宙的畫面,至今仍不斷經過遙遙 137 億年的時間抵達地球,被我們觀測到,稱為宇宙微波背景輻射。有趣的是,根據這些照片,我們能發現早在 137 億年前,宇宙各處就不是均勻的。透過分析這些微波的分布,科學家能計算出當時宇宙的組成成份。這時我們發現,目前的已知物質,也就是元素週期表上看得到的原子,只佔所有能量的 4.93%,而看不到的暗物質,佔 27.17%,那還有 67.9%,將近七成的組成分是什麼?科學家認為就是暗能量。

宇宙微波背景輻射。圖/wikimedia

哇!暗能量佔的比例這麼高?那我們未來有機會從空間中汲取無限的能量嗎?先不要想的這麼美,其實暗能量在宇宙中的密度很低,依照質能等價公式,質量跟能量是可以互相換算的。換算下來暗能量每立方公分只有 10 的負 24 次方公克,相比之下,水的密度是立方公分 1 公克!真的微乎其微。之所以暗能量在宇宙中佔的能量比這麼大,是因為它均勻的存在在廣大無垠的宇宙中,不像一般的物質,只集中在一些星系和星體中。

現在我們知道暗能量存在,而且量也不少,但回到最關鍵問題,這些暗能量到底是怎麼來的呢?

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宇宙與暗能量的未來

科學家普遍認為暗能量是來自「真空能量」,根據量子力學,我們過往認為的真空,其實會不斷短暫的出現粒子並消失。而這些量子漲落便會產生真空能量。雖然這聽起來很玄,但各位看完我們的影片並按下訂閱之後,這些訂閱數就一定會是真的。都看到影片最後一段了,就拜託大家再多動一下手指吧!

而量子力學除了能在真空中產生真空能量以外,這個過程甚至可能幫助我們開啟蟲洞!關於真空能量與時空旅行的關係,可以參考我們的這一集哦(閃電俠)。

為了重新認識我們的宇宙,科學家此時再次拿出了宇宙常數 Λ 和 Fridemann 方程式,建立了一個可以完美解釋前面三種觀測結果的模型-ΛCDM 模型。

ΛCDM 是近代在解釋宇宙微波背景輻射、宇宙大爆炸時,最常被使用的理論。目前對於宇宙歷史與加速膨脹的圖像,也都基於此模型。

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ΛCDM模型,加速擴張的宇宙。圖/wikimedia

不過 ΛCDM 理論仍有兩個致命的問題待解決。第一個是理論中的宇宙常數 Λ,應該要與位置、時間無關,是一個不隨時間變化的常數。然而針對觀測早期和晚期宇宙所計算出來的宇宙常數數值卻不一樣,要如何解釋這個觀測差異?第二個問題是,假設暗能量是真空中的量子漲落所造成,依此推算出的宇宙常數數值,還跟觀測差了 120 個數量級!也就是 10 後面有 120 個零,整個宇宙中的原子數量也才 82 個數量級而已!

因此科學家也提出其他可能的暗物質理論。比如認為暗能量不是來自真空能量,而是由一種未知的粒子場所驅動,而這個場與時間有關,導致早期和晚期宇宙的觀測結果有差異。還有人認為根本沒有暗能量存在,宇宙會膨脹,是因為愛因斯坦的廣義相對論在宇宙學這種大尺度中是不適用的!就像牛頓的萬有引力公式在地球上管用,到了太陽系規模就會出現誤差。或許在宇宙規模還有比廣義相對論更完備的其他理論等待我們發現!另一派科學家也認為沒有暗能量,我們會看到加速膨脹,只是因為銀河系剛好位於宇宙大尺度結構的孔洞中,也就是葡萄乾麵包裡面空氣比較多,口感比較鬆的地方,由於這個地方總體重力比較小,天體也就是葡萄乾之間向外膨脹的速度比較快,但不代表整個葡萄乾麵包都在加速膨脹,宇宙加速膨脹只是局部觀測的假象。

這些理論或許可以解釋部份的問題,但沒有一個能解釋所有觀測數據,而且由於觀測的限制,這些理論都缺乏數據的佐證。因此目前我們只能說,暗能量的效應確實存在,但我們還不知道它確切是什麼。

有人可能想問,研究暗物質對我們真的那麼重要嗎?其實,它不只影響了宇宙過去演化的歷史,也影響著我們將來的命運。由於宇宙膨脹,物質的密度會因為膨脹被稀釋,但如果暗能量是常數,就代表密度不會改變,因此宇宙會膨脹的愈來愈快,導致遙遠的星系加速離我們遠去,最後暗能量會超過所有的基本作用力,包括重力、電磁力和核力,星系、太陽系、地球都將被拉開,甚至中子和質子都互相分離,使原子不復存在,進入大撕裂時期,也將是宇宙最孤獨的結局。不過這是一百多億年後的事情,在那之前地球會先被死去的太陽吞沒,我們應該要先煩惱的是要如何移民其他星球才是。

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最後總結一下,暗能量到底是什麼?很抱歉,經過了幾十年的努力,這個問題依舊是一個問號,但藉由宇宙學的研究,使我們更謙卑更加發覺自身的渺小,我們或許已經掌握許多物質運作的原理,也開發出許多高科技產品,但這些只是整個宇宙的 5% 仔,宇宙中還有許多未知等待我們去探索,而它深深關係到我們的過去和未來。

最後也想問問大家,你覺得當一切真相大白之時,我們會發現暗能量是什麼呢?

  1. 符合最直覺的 ΛCDM 理論,它就是宇宙加速膨脹的元凶!
  2. 它根本不存在,我們甚至需要比廣義相對論更強的理論來解釋!
  3. 依照人類這個物種的感知等級,可能永遠無法了解暗能量的真相!
  4. 我、我已經無法抑制我左手的暗能量了!啊啊啊~

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參考資料

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