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立體機動裝置是有多給力?——進擊的物理學

活躍星系核_96
・2013/07/20 ・2339字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 619 ・十年級

credit: CC by Danny Choo@flickr
credit: CC by Danny Choo@flickr

文 / 岳佐橋(台大機械工程學系)
編 / PanSci
(原文發表於巴哈姆特哈啦區

立體機動裝置到底給了兵團增加了多少戰鬥力?在氣體耗盡之後會讓單兵如此慌張。

計算後發現,決定機動速度的關鍵在於擺盪的長度,噴射氣體只增加了些微速度。

而且噴射氣體的輸出最多100牛頓,否則會超過一般人體能承受的g值(重力加速度),讓戰鬥更困難。

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以下是詳細推導流程,計算後的飛行時速度加速度理論值可能落在的範圍。由於不考慮空氣阻力,所以一切理論值都需下修才會接近實際值。

計算的理論基礎假設:

  1. 艾連腰力夠給力,不會輕易「腰」折,且將艾連視為質點以簡化計算。
  2. 繩索夠給力,不會輕易斷掉。
  3. 運動過程中皆假定繩索為緊繃狀態,不考慮繩索可能為非緊繃的情形。
  4. 不考慮所有空氣阻力。
  5. 運動為單純的鉛垂面圓周運動。

示意圖:


狀況一:單靠繩索擺盪,不使用氣體噴射裝置

已知艾連質量m,經助跑後斜向上起跳初速V0。經一小段拋物線的飛行後,當速度達 V0斜向下時,恰射出繩索(長度已知 R)並沿圓周路徑盪至最低點時,鉛直方向下降高度差為h。

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試算:最低點B處的速度V與體感加速度a

根據「力學能守恆」原理:

A處與B處力學能守恆:EA = EB      (A處力學能 = B處力學能)
KA + UA = KB + UB         (動能A+位能A = 動能B + 位能B


可得v的符號式

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設當初艾連將繩索以近似水平的角度射出,因此幾何上可將h近似為繩長R(h≒R)

故得

可得近似的v符號式

又根據曲線運動路徑中,過彎時的向心加速度為以下:

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(V:過彎速度;R:過彎路徑曲率半徑)

得 

可得a的符號式

以上由簡單的假設出發,再以理論推算得到我們所關切的最大速度 V 與體感的最大加速度 a 的符號式。

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接著來試帶入一些實際數字看看~

設艾連起跳時初速 V0 = 9 m/s,繩索長度 R = 30 m

22.3 m/s2 約為 2.2755 G

得 最大速度 V = 25.9 m/s 及 最大加速度 a = 22.3 m/s2 (約為2.28倍的重力加速度)

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原則上艾連助跑後的初速V0以人體來說大約為 9 m/s,由導出的符號式可觀察出 V 和 a 都與 R 有著較大的關係,R 值可任意帶入2~49 m試試(牆壁最高就50 m了)

若 R = 3 m,V 得 12 m/s,a 得 46.6 m/s2 (約為 4.76 倍的重力加速度)
若 R = 45 m,V 得 31 m/s,a 得 21.4 m/s2 (約為 2.18 倍的重力加速度)

由以上得結論:

R 由小到大,V 的變化也是由小到大,範圍約在 10 ~ 35 m/s
R 由小到大,a 的變化則是由大到小,範圍約在 20 ~ 48 m/s2 (約為 2~4.9 倍的重力加速度)

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又平時多數飛行於 3~4m 的建築物之間,繩長 R 約 12m 已足夠
故 R = 12 m,V 得 17.78 m/s,a 得 26.4 m/s2 (約為 2.69 倍的重力加速度)

因而推估飛行時絕大部分:

V 範圍為 15~25 m/s
a 範圍為 25~30 m/s2 (約為 2.5 ~ 3.1 倍的重力加速度)


狀況二:擺盪期間輔以氣體噴射裝置

說明:沿用上一題的假設,差異只在於圓周軌跡飛行期間,氣體噴射裝置提供穩定推進力F,並對艾連持續作功。

由A至B處過程中,推進力F作功量W如以下:

W = F.S = ∫F.dS = F.∫dS = F*πR/2 = F*(AB弧長)

再根據「功能原理」:

KA + VA + W = KB + VB(A 處動能 + A 處位能 + 推進力作功量 W = B 處動能 + B 處位能)

可得V的符號式

而曲線運動路徑中,過彎時的向心加速度為

又除了向心速度之外還有由推進力F所造成的切線加速度 = F/m

又依據曲線運動時,過彎的向心加速度

又除了之外,還有由推進力F所造成的切線加速度

可得向心加速度切線加速度的符號式
מבחר עצום של נערות ליווי בתל אביב
 

我們直接以較貼近實際情形的數字帶入,並試算推進力F~

艾連質量人設上為63kg,再假設起跳初速V0=9m/s,繩索長R=12m

於上述條件的情況下,再輔以氣體噴射裝置使得艾連承受著3.2倍的重力加速度在運動(大約是坐雲霄飛車承受的重力加速度)

押工程計算機直接求解後…

推進力F約為100N (牛頓)

和狀況一同樣繩索12公尺長(R=12 m),速度V約為19.39 m/s,只比沒有噴射氣體時的17.78 m/s,多了1.61 m/s而已。

 

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活躍星系核_96
778 篇文章 ・ 128 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

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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科學家眼中的科幻──2019泛知識節
泛知識節
・2019/06/16 ・2518字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 574 ・九年級

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  • 活動記錄/簡克志

科幻電影裡的現象,常和我們日常生活所見有巨大差異,這也是科幻電影吸引人的很大一個主因。如果我們擁有高超的科技,這些情景是有可能真實發生的嗎?或它們已經違反物理定律,是無法實現的呢?

科幻電影提供大家想像的空間。圖/pxhere

2019泛知識節邀請到香港天文物理學家余海峯,余海峯是《物理雙月刊》副總編輯及《泛科學》專欄作者,他也和朋友合著了天文學科普書籍《星海璇璣》,是難得的香港科研與科普專家。在泛知識節的演講中,他透過物理的角度,探討電影劇情真實發生的可能性,與大家分享他對科幻的看法。

主題一:「瞬間轉移」——蟲洞、量子穿隧效應與量子糾纏效應

在演講中,第一個討論的科幻主題是「瞬間轉移」。余海峯認為可以將之分為三類。

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第一類是哆啦A夢的任意門類型,就是對應科學概念中的蟲洞。雖然愛因斯坦的相對論不允許超光速移動,如果能把時空中的兩點直接接通,就可以瞬時穿越非常遠的距離。

蟲洞是廣義相對論方程組的解,所以理論上宇宙中是可以存在蟲洞的。不過,物理學家還不知道在什麼情況下,蟲洞才會形成。而且,在瞬間轉移的時候,要如何保持打開的蟲洞,也是未知之數。

余海峯在說明多拉a夢任意門存在的可能性。圖/活動紀錄照片

第二類是《星艦迷航記》(Star Trek) 裡面的傳送裝置。科幻影集裡面,傳送裝置會把人分解成基本粒子,然後傳送到目的地再設法重組。余海峯認為傳送過程中對應科學概念中的「量子穿隧效應」,把分解出的基本粒子發射出去,可以穿越非常遙遠的距離。

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但是近期一份投稿《Nature》期刊的科學研究顯示,量子穿隧效應的速率依然是光速,故無法達到瞬間轉移的效果。另外,余海峯提到,就算全宇宙的原子都變成電腦,也不足以記憶人體身上所有資訊,所以再重組為人是不太可能的。

第三類是運用量子糾纏效應的傳送裝置。這種科幻裝置不需要傳送基本粒子本身,只需要傳送粒子的資訊即可,把人分解之後存取資訊,告訴目的地如何重組,直接在目的地製造新的人。因為要瞬間轉移,就必須要超越光速,所以傳送資訊的方式對應「量子糾纏效應」,兩個量子態互相糾纏的粒子,他們會互相記得對方的狀態。無論距離多遠,只要確定某一方的狀態,即可瞬間對應地確立另一方的狀態。

將這種對應關係予以精細編碼,就可以拿來傳送科幻裝置的人體資訊,然而不僅要告訴目的地如何重組,還需要告訴目的地人體有哪些基本粒子,目前在科技上仍難以實現。

期待能利用量子糾纏效應,將量子態互相糾纏的粒子關係精細編碼,用以傳送人體資訊,達成瞬間轉移。圖/pxhere

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第二類和第三類這兩種瞬間移動的傳送裝置,還會引發一個哲學問題:因為原本的人已經被分解了,傳送過去的人還是原來的那個人嗎?可以在科幻作品發掘科學與哲學的反思,是科幻有趣的地方。

「巨大化」與「縮小化」的可能性

接下來談論的第二個科幻主題是「巨大化」。余海峯認為可以分成兩類,其一是把身體按比例放大,原子總數量不變,原子總體積增加,身體重量增加,無視物理定律。另一類是在變大的時候,原子大小不變,透過瞬間傳送很多原子,把空缺填滿,余海峯認為此類在未來較為可能實現。

然而,巨大化之後呢?余海峯重述之前發表在的文章〈《進擊的巨人》物理學(上):變身巨人的那一刻就註定了人類的勝利?〉的概念  :陸上生存的動物不可以太高太重,否則就算沒被自身體重壓碎內臟,肌肉也不夠力量移動身體。這是因為站立行走受的壓力是以長度平方遞增,但體重則是以長度立方遞增,所以越巨型的動物就越需要粗壯的腳部支撐身體,體型亦越笨重。

如果像《進擊的巨人》那樣把人按比例放大,理論上是站不起來的,身體肌肉無法支撐身體的重量。所以目前全世界體型最大的動物-藍鯨,因為生活在有浮力的環境,才能稍稍解放重力帶來的限制。

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藍鯨。浮力可以減緩重力對體重的限制。圖/flickr

第三個科幻主題的「縮小化」,例如科幻電影「蟻人」。余海峯認為一樣可以分為兩類,其一是等比例縮小構成物體的原子總體積,但是這改變了基本力的作用方式,違反物理定律。其二是保持原子原本的物理特性,透過拿走原子來達到縮小化的效果,但是生物身體一旦缺少資訊,例如大腦少了很多神經元,生物也難以維持縮小前的認知能力。

有可能有超光速飛行嗎?

第四個科幻主題是「光速或超光速飛行」,例如Star Trek裡面的Warp Drive(曲速引擎)。光速飛行本身就已經不可能,質量非零的物體不可能到達光速,因為要加速到光速需要的能量為無限大。如果要達到超光速,通常是以空間翹曲或空間折疊來達成,類似任意門的概念。

那麼,如果真的到達超光速,會發生什麼事?時間會倒流。但是,余海峯說他學生問了一個問題:到達超音速時,聲音會延遲,好像時間倒流,事實上並沒有。那麼,到達超光速時,時間會倒流會不會只是一種錯覺?目前並沒有答案。

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太空中的失重並不等於無重力

第五個科幻主題是「無重力狀態」,例如《2001太空漫遊》裡面的太空殖民地,很常看到太空沒有重力的描述。余海峯認為是極大的錯誤,因為重力場是沒有邊界的,太空依然有重力,地球才能環繞太陽旋轉。

「無重力狀態」這個詞不夠精準,太空人離開地球在太空飄浮,其實是自由落體的「失重」,只是因為太空船有推進速度,才不至於掉落地表,形成圍繞地球的圓周運動。

在地球上模擬失重狀態的中性浮力實驗室。圖/pxhere

科幻電影裡的戰爭武器

第六個科幻主題是「雷射劍和雷射槍」。但是根據波粒二象性,光具有波動特性,光劍是不可能格檔其他光劍的,劍與劍會互相穿越。雷射槍按理說是敵人見光即死,但是《星際大戰》角色卻可以用光劍格檔雷射槍攻擊,頗不合理。

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第七個科幻主題是「太空戰爭」。太空戰爭其實不會像電影那樣呈現史詩級場面,因為太空是真空狀態,碎片會到處亂飛,只要有一方攻擊,大家都會被碎片砸死。最後,余海峯認為科幻帶來的科學與哲學上的思考,仍然相當有趣。

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泛知識節
24 篇文章 ・ 4 位粉絲
從「科學太重要了,所以不能只交給科學家」,到「科學家太重要了,所以不能只懂科學」,再到「知識太重要了,所以不能讓它關在牆裡」,「泛知識節」為泛科知識召集之年度大型活動,承繼 PanSci 泛科學年會的精神與架構,邀請「科學」「科技」「娛樂」「旅行」四個領域的專家與耕耘者,一同談說、分享、攻錯。 這是一個大型的舞台,我們在此治茶拂席,虛位以待,請你上座。

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戀愛即戰爭!先喜歡的人就輸了嗎?|《輝夜姬想讓人告白》
雷雅淇 / y編_96
・2019/02/10 ・4916字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 509 ・六年級

「喜歡上某人,向其告白,結為連理……大家都會說這是非常美妙的事。

但這種想法是大錯特錯的!

戀人之間存在著明確的權力關係,剝削者與被剝削者、受祿者與奉獻者、贏家與輸家!
如果你想要意氣昂揚地活著的話,就絕對不能成為輸家!

戀愛即戰爭!
先喜歡上的就輸了!」

——《輝夜姬想讓人告白~天才們的戀愛頭腦戰~(かぐや様は告らせたい~天才たちの恋愛頭脳戦~)》

source:《かぐや様は告らせたい》公式網站

2019年1月新番《輝夜姬想讓人告白~天才們的戀愛頭腦戰~》由同名漫畫改編,講述在菁英名門盡出的秀知院學院(日本的名門學校是不是比普通高中多?)中仍位處頂點的學生會會長白銀御行和副會長大大大小姐四宮輝夜,因為彼此不坦率的想讓對方先對自己告白,於是邊浪費才能邊傲嬌邊做死自己,而讓讀者邊愉悅邊被餵狗糧還直說「好吃再來一碗吧」的故事。

圍繞著本作的核心便是狗糧…我是說告白,江湖上盛傳「先喜歡上的人就輸了」、「先告白的人就輸了」、「先認真就輸了」豬如此累諸如此類等謠言;所以在戀愛這場戰爭中,真的是先攤牌的人先做死嗎?交往前又一定要耍刀槍、搞曖昧,不能直來直往一點嗎?

就跟著本集宅科學從《輝夜姬想讓人告白》來聊聊曖昧和告白是怎麼一回事吧!

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才、才沒有喜歡你呢!曖昧讓人受盡委屈?

「不愛的愛情,永遠不會變壞。所以,我們調情,我們曖昧,卻永遠不要相愛。」
——張愛玲

交往前的曖昧就像試菜後特級廚師臂章要不小心掀開一樣,沒有這一步好像少了些醍醐味;有時甚至比正餐更要讓人垂涎欲滴、食指大動、甚至回味無窮。最好是最終我們沒有在一起,反而才會是那記憶中越陳越香的那個誰。

東城綾啊……(咦這應該不算劇透吧。source:いちご100% 漫畫公式網站

「若愛請深愛,若不愛請棄之」曖昧、調情的名聲總是不好,但真的會傷人傷己嗎?如果沒有好處,哪會人人喊著想要來一碗曖昧:「曖昧(調情)是發生在最初吸引力之後的談判過程」[1],當動物需要從潛在對象中找到合適交配、能一起生活的對象時,曖昧其實相對來說提供了一段相對來說風險較小、投入成本較少,又能得到些有用資訊的過程。

當我們最初被某人吸引時,大腦的邊緣系統會啟動引發戰或逃的反應,這時就算我們平日機靈如AlphaGO(?),都會很難停下來做出理性思考,心裡小鹿亂撞的、暈眩、並容易以直覺做出反應[2]。直到我們越過那個恐懼的邊界,「曖昧」裡的一些親密互動會讓我們的大腦釋放像是多巴胺、血清素等令人愉悅的化學物質,於是讓人覺得這一切好像可以、很可以喔。

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但既然親密會互動讓人感到愉悅,又為何不往下直直衝而要維持這不穩定態的曖昧關係呢?

明明很明顯的彼此喜歡,又為何要保持曖昧呢?source:《擅長捉弄人的高木同學》官方網站

「曖昧的人都想品嚐愛情的美妙,又都想平安回家。」這聽來很奸詐,但不得不說維持在這個階段的人們常常就是這樣想的。研究統計,人們維持曖昧有許多理由,可能的原因有:為了試水溫、促進現有關係、培養自尊心、誘使對方多做點什麼,甚至就只是為了好玩(而這個理由在統計中還佔了最多的比例呢)。「曖昧是為了維持這樣不給出承諾的模棱兩可的關係」,我們仍知道會有被拒絕的可能性,於是花能量保持這樣進可攻退可守的關係。[3]

「曖昧的本質在誘惑,基本要點在激發對方的征服佔有欲,而不激發對方的防禦心。」白銀和輝夜從「要我跟你交往也不是不可以啦」演化為「要怎樣才能讓對方告白呢!」,而其間的攻防也圍繞著讓對方卸下心防、激發對方想佔有自己的慾望,從而不小心脫口而出那句「我喜歡你,請你跟我交往吧」。

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但告白是一生對一人僅有一次不能重來的重大事件嗎?先告白、先讓對方知道自己的喜歡,真的就吃大虧了嗎?這一切都是命運石之門的選擇啊!

告白或許重大,但不是影響世界線的分支事件

「銳利的告白只適合少男少女,急著將自己剖開給對方看,容不得模棱兩可,給不了轉圜空間。只有他們才在乎一句話的力量,放在眼神裡,放在動作裡都不行,必須說出來,必須。
所以沒說出來的,就什麼都不算了。」—— 《最好的我們》

source:《かぐや様は告らせたい》漫畫公式網站

之所以害怕告白,又或是明明喜歡卻又要傲嬌的誘人先告白,不就是害怕這一說出口、押上了自己的所有,卻賭不到對方聽自己說完,又要迎來彼此的關係變動的開端,這,怎叫人不害怕呢。不然告白成功,要不就永遠告別;告白的成功與否好似能大大的推進世界線。

但若是真的這樣想的話,那便太看重「告白」這個事件,也太輕忽去評估自己與對方關係的重要性了。

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若真的在一起成為神雕俠侶伴侶的話,當然可以在交往後年年都來慶祝告白的這一天。

但在還沒告白前,也要先認識到「告白是用來確認關係的最後一哩路」:它既不是當情況混沌不明時,衝一發就能扭轉局勢的大絕;它要的回覆也不會是即問即答、一翻兩瞪眼的是非題。

那到底該如何正確的施放「告白」呢?(MP補滿等開大?)
或許《鋼之鍊金術師》裡的愛德就做了很好的示範吧XD 

上火車前,愛德對溫莉說「這是等價交換!我把我人生的一半分給你,所以……你也把你一半的人生給我吧!」腦內的走馬燈開始回想起他們一起成長、相處、共患難的種種。雖然漫畫裡沒有描寫愛德告白前,有沒有各式各樣的糾結和不安;但我們都知道他深知他與溫莉彼此的關係緊密,而這不過是他們相處過程中的其中一個事件而已,就算真的真的告白失敗,也不會就此告別。

然後,溫莉是這樣回答的:「別說一半了,全都給你也可以啊。」喔呼天啊,他說好:)

「如何告白是在你評估過後發現彼此的關係已經相當靠近,才需思考的下一步。」但到底先告白可不可以呢?可以先讓對方知道自己的好感嗎?畢竟在現實生活裡,我們不是第三者視角也沒有超能力,看不出對方究竟是傲嬌,還是就是難搞的只傲不嬌呢?

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但若你真心討M喜歡,儘管對方對你的感覺看似仍曖昧不明,讓對方有意無意的知道你的好感仍不是壞事。社會心理學研究告訴我們,人們都喜歡被喜歡的感覺,因此人會將好感投射到已經確定對自己抱有好感的人身上;因為比起單戀,互相喜歡降低了所需要付出的成本,和得不到回饋的風險[4]。

而要讓對方知道你好感的方式,不一定要是訴諸言語的告白;有的時候,身體語言可能會比說出來的話更讓對方感受到你的喜歡。例如表示專心聆聽、在意對方的眼神、身體面向的方向、輕微的手臂間的接觸、點頭等等[5,6]。

所以先表達喜歡、或者是先告白不代表我們就是棄子、輸了滿盤賽局;不如說若能因此而結為連理是件可喜可賀的事,而且是你勇敢的踏出那一步的,很值得為此感到驕傲啊!

但,最令人懼怕的場景還沒到來。
那一天,我們仍終會想起,被思慕支配的恐怖,還有被愛情的苦澀囚禁於鳥籠中的那份屈辱。

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最不感興趣的那個人,擁有最大的權力?

「任何一段關係追根究底都是場權力鬥爭,掌握權力的就是比較不愛另一半的那個人。」——Chuck Klosterman

一個人在關係中投入的越少,他反而會居於有利的位置;最不感興趣的人擁有著最大的權力,這被稱為「最小利益原則或最不感興趣原則 (Principle of least interest)」。這個詞由社會學家 Willard Waller 提出,他發現在伴侶之間,權力很少是平均分配的,而在這不對等的關係之中有一方不論是在情感、或是物質及金錢上的獲得都比另外一方來得多,但這個人卻是在關係中投入較少的一方。

投入較少的人缺乏保持關係的動力,在最極端的情況下還會威脅這段關係、使其結束,於是另外一方便會屈服於他們的要求。因為對於提出要求的人來說,無論怎樣都沒有影響,但對於另外一方卻不是這樣的,這便是最不感興趣原則的基礎。

除了咖啡凍之外不對任何物體抱有興趣的齊神為大家示範「最不感興趣原則」的效果。非常顯著!
source:TV 斉木楠雄のΨ難 ED「Duet(白抜きハート)してくだΨ」封面

許多研究都發現有些伴侶關係(包含異性戀[7]以及女同性戀伴侶[8])的確存在著權力不對等的情況,而投入情感較多的一方覺得自己在關係中的影響力較小。也有研究發現投入情感較少的一方反而是決定雙方生育計劃的人[9]。

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可能有很多因素造成了這樣「承諾不對等」的關係,或許對方希望保留選擇權,或許對方沒有和你同等的看待「承諾」這件事,也可能他是逃避型依附的人、想盡量減少親密和彼此間的義務,因此不願意做出承諾。在承諾不對等的關係當中,伴侶對關係的滿意度較低,衝突和攻擊性也較多,而且若任其情況加劇,只會造成權力越來越不平衡的循環。

比較愛的那個很受傷,但承諾較少的一方也並非完全灑脫或許也有些煎熬。

在這段關係裡,會因為權力的不對等,害怕把話說清楚等於逼對方表態然後就關係結束(Bad End),所以一直用猜的、然後猜又猜不到,於是又瘋狂焦慮,陷入了惡性莫比烏斯環裡。那該如何脫離這樣的循環呢?

研究者們給了一些建議,包含要讓自己的決定清楚,並明確表達自己的態度。把想法直接傳達給對方不等於在逼迫對方表態,而是在檢驗彼此對關係狀態的認知,也才不會讓自己也成為把關係關在模糊不清疊加態箱子裡的幫兇。

跟喜歡的那個人相處在一起很美好,就像是春天跟小熊擁抱在三葉草的山坡上打滾,喜歡他喜歡到全世界森林裡的老虎都化成黃油。但走著走著,那些挫折、和不可控的狀態,卻會讓我們忘了在這段關係追求的本是共好,而不是為了不要讓自己受傷,而卑微到塵埃裡。

或許他的心有一層硬殼,能破殼而入的東西有限,難以對人一往情深;或許他不接受告白,是不想因為寂寞而隨便牽起誰的手;更或許,沒有什麼原因,就只是你不是他最好的選擇而已。

他是很好的人,但你也是很好很好的你:)

《輝夜姬想讓人告白》之所以能塞狗糧是因為它是有來有往的攻防戰,愉悅的打打殺殺建立在白銀和輝夜的互相喜歡之上。

而在現實生活中,戀愛也是戰爭!但敵人其實往往不是對方,而是那個不願放過自己的自己。

所以所以,先喜歡上的人,真的輸了嗎?

source:公式PV截圖

  • 備註:對了對了,《輝夜姬想讓人告白~天才們的戀愛頭腦戰~》在KKTV巴哈姆特都追更ing,歡迎大家有番一起看有狗糧一起吃喔!

聽說聽說,跟著泛科娘一起跳書記舞,告白就都會成功,考試考一百分呢。 繪師:微雨

參考資料:

  1. Gangestad, S. W., & Simpson, J. A. (2000). The evolution of human mating: Trade-offs and strategic pluralism. Behavioral and brain sciences23(4), 573-587.
  2. Flirting Fascination
  3. .Henningsen, D. D. (2004). Flirting with meaning: An examination of miscommunication in flirting interactions. Sex roles50(7-8), 481-489.
  4. Lamy, L. (2011). Live to love. The Heart of it all.  Retrieved Jan 12, 2013.
  5. Gold, J.A., Ryckman, R.M., & Mosley, N.R. (1984). Romantic mood induction and attraction to a dissimilar other: Is love blind? Personality and Social Psychology Bulletin, 10, 358-368.
  6. McClanahan, K. K., Gold, J. A., Lenney, E., Ryckman, R. M., & Kulberg, G. E. (1990).  Infatuation and Attraction to a Dissimilar Other: Why is Love Blind?. Journal Of Social Psychology, 130(4), 433-445.
  7. Eslinger, Kenneth; Clarke, Alfred; Dynes, Russell (1972). “The Principle of Least Interest, Dating Behavior, and Family Integration Settings”. Journal of Marriage and Family. 34 (2): 269–272. doi:10.2307/350797. JSTOR 350797.
  8. Caldwell, Mayta A.; Peplau, Letitia Anne (1984). “The balance of power in lesbian relationships”. Sex Roles. 10 (7–8): 587–599. doi:10.1007/BF00287267. ISSN 0360-0025.
  9. Selma Caal; Kristen Peterson; Lina Guzman; Child Trends (2012). “Relationship Dynamics and Pregnancy Intentions in Couples’ Birth Control Use”. 2012 Population Association of America Annual Meeting, San Francisco CA.
  10. 到底該不該坦白自己對他的好感呢?
  11. Why we flirt: NIU professor David Henningsen uncovers more reasons than just love, romance
  12. 「搞曖昧」的人,到底希望在關係中得到些什麼?
  13. The Principle of Least Interest, or Who has the Power in Relationships
  14. 谁先认真谁就输了|伴侣间承诺不对等该怎么办?
  15. 「我愛你」-為何常常文不達意?
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雷雅淇 / y編_96
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之前是總編輯,代號是(y.),是會在每年4、7、10、1月密切追新番的那種宅。中興生技學程畢業,台師大科教所沒畢業,對科學花心的這個也喜歡那個也愛,彷徨地不知道該追誰,索性決定要不見笑的通吃,因此正在科學傳播裡打怪練功衝裝備。