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台大PaGamO幕後團隊專訪:讓唸書跟打電動一樣!

PanSci_96
・2013/12/27 ・2772字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

什麼樣的臺灣自製線上遊戲,能讓四大報聯合報導,《科學人》、《今週刊》、《天下雜誌》紛紛採訪,甚至前進大陸還登上國際媒體?沒錯,就是風靡華人世界兩萬個大學生的免費線上遊戲PaGamO,讓你一邊玩一邊光明正大地說:「媽,我在唸書。

而這個全球首創的線上遊戲學習系統,是由一群台大學生從頭架設的。

葉丙成教授在今年九月登上 TEDxTaipei,分享如何用線上遊戲翻轉教室,讓學生對解題上癮。在演講最後,老師激動地請共同開發線上遊戲PaGamO的蔣盛文、沈大鈞、陳彥霖、陳彥鈞、徐子函、朱柏澂、張耀仁、 余朗祺、夏誌陽、唐偉軒、李嘉玲、林冠宇還有蔡翼成上台,呈現了這樣一幅類海賊王的熱血團隊大合照。並笑著說 dress code 只有不能穿夾角拖。

葉丙成老師的機率課不但是第一批在大規模公開線上課程Coursera上推出的華語課程之一,PaGamO(台語:打Game學)更是全球首次放上 MOOCs 的線上遊戲學習系統,希望學生用玩遊戲的熱情來解機率題目。在媒體撲天蓋地的訪問報導下,葉丙成教授在 Facebook 上感嘆:「(因為Coursera)被不少媒體訪問。每次我都特別提到,我們幾位台大電機跟資訊的同學們跟我一起開發的 PaGamO 多人線上遊戲平台,將會是全球首創的把 MOOCs 與線上遊戲結合的新革命。……多麼希望能讓台灣知道我們也有這樣難得的年輕人。……唉,每次看到報導裡面沒有同學的名字,心裡就覺得很失落。」

於是默默follow葉老師的A編,就害羞地聯絡教授,希望能採訪這些一起寫出整個遊戲的大三大四學生。

雖然這次老師在 Coursera 的機率課已經結束了,但為了第二代的 PaGamO 以及後續的課程,葉老師和同學仍然一個禮拜開會兩次,繼續開發系統。葉老師也找了具有業界實務經驗的朋友擔任專案經理,調度工程進度,讓系統能更快上軌道,這也顯示團隊非常重視這套系統,並不是曇花一現就任其荒廢。

這次的採訪我們逮到了蔣盛文、陳彥霖和陳彥鈞三位同學。當初是怎麼加入這個遊戲開發團隊的?同學用「簡約表示式」答道:「我是他導生。」「我是老師的專題生。」「我和夏誌陽在麥當勞吃飯接到電話。」「老師找我們去丹堤談。」

原來葉老師早在 2012 年就有遊戲結合課程的想法,在寒假時決定付諸實行,於是從約吃飯、打電話,一一親自約談,串起這群熱血的同學。陳彥霖回憶那個寒假提到:「我們前兩個禮拜大概玩了十幾種網頁遊戲。」從體驗開始,瞭解網頁遊戲如何運作、怎樣讓玩家容易上手、如何能持續吸引玩家,再開始思考該如何設計一套遊戲。

雖然說這群資工系和電機系的同學,已經是寫程式的高手了,但是開發 PaGamO 用的是他們以前沒碰過的開源 Web 應用框架 Ruby on Rails,大家還是得重新摸索,幾乎每個人都說學寫新程式語言,是過程中最痛苦的事;第二痛苦的則是:一個禮拜吃三次麥當勞。反而暑假時一個禮拜三次、從下午一兩點寫 code 到半夜的經驗,沒那麼難熬。(或許熬夜 coding 是電機系和資工系學生的基本功)

至於整個開發最困難的地方,陳彥霖覺得是「合作」;畢竟大家都是學生,沒有太多合作一個大專題的經驗,工作分配的產生是「自然演替」的結果-起初,大家懂得都差不多,但是稍微擅長某項任務的同學就會較多擔當,自然而然也就將這份任務分配給他,後來團隊間大家比較瞭解誰擅長什麼,才開始有比較明確的分工。

PaGamO 的前身是台大電機系機率課中的 BJ online,是葉丙成教授和研究生姜哲雄討論的想法,讓修課同學能在遊戲裡互相出題、互相破解,激發大家解題的慾望。由於很成功很有趣,而想要搬到Coursera上讓全世界修課的學生一起參與。這代表的是從原本 72 人的網頁遊戲變成 2 萬人的連線對戰,不管是介面設計或是系統穩定度都要夠好,所以要重新設計重新寫。

PaGamO

精美的遊戲介面是繪師徐子函一個人自己完成。「他可說是最勞苦功高的。」也很可惜沒訪問到同學口中強大的大鈞:「(大鈞)他做的地圖和前台,到現在程式有些地方其他人還是看不懂。」

玩過很多遊戲的他們,該有的遊戲設計一點都不含糊,像是新手教學、選角色、地圖、賺錢買怪獸防守等等都有。開發的同學也很快樂地攻擊這個遊戲系統,找尋任何可能的程式漏洞,然後再把洞補起來,避免可能破壞遊戲公平性的作弊方式(刷外掛、DDoS 攻擊之類的)。

比較可惜的是,由於在一萬起跳的學生人數下,要想辦法審核修課學生出的題目有一定水準有點困難-總不能讓學生隨便出個「老師是帥哥的機率是多少?」這種答案太簡單(100%)的題目-因此在第一代的 PaGemO 中沒有開放給學生互出題目難倒對方。但要從哪弄來這麼多題目呢?最後是葉老師的研究生林冠宇,一個人拼出200題有創意又高品質的題目讓修課學生破關。

「那上線之後有出過什麼大問題嗎?」

同學倒是歪著頭想了很久,老半天才迸出一句說:「程式出現問題然後想辦法去解決是很正常的事。」比較嚴重的像是,資料庫結構曾經出現漏洞就整個掛掉,還有伺服器跑進無限迴圈當掉,只好緊急停機維修。之前期末為了要讓修課同學能夠像一般的大學生臨時抱佛腳,就把遊戲中每個玩家的體力(AP)都設定無上限,讓大家可以一直玩(之前體力會慢慢掉,會限定一段時間內只能解幾題、攻多少的地),結果就有人把別人殺得死無全屍—呃,我是說把地都佔光光了—最後團隊只好道歉,回溯六小時前的紀錄。

從寒假忙到現在,又可以預見地會繼續忙到明年寒假以後。除了葉老師的熱血號召之外,是什麼讓他們願意這樣盡心盡力?

有很誠實也很謙遜的回答:「因為想要有在大型專案 coding 的經驗。」或者:「因為 Coursera 這種大規模線上課程,可以讓世界各地的人,只要能上網、只要有時間、只要願意學都可以學習。是一個值得推動的理想。」

這套系統還不斷在精進,陳同學說:「第二代的 PaGamO 要能讓大家互相出題目,增加遊戲性和教育性,並且希望可以讓其他課程也能用這套遊戲系統。」

與此同時,其他比較晚到的同學已經開好筆電,批哩啪啦地敲起了鍵盤。我們匆匆跟同學道謝之後,一個學長馬上開了投影幕問他們進度,他們異口同聲的笑說:「這版本一定是舊的,我們已經改很多了。」,然後指著螢幕比手劃腳,一邊講著一堆專業術語,一邊轉回自己的筆電調檔案。

IMG_9372

「You are my true heroes!! I am blessed to have the chance to work with you guys to make our dream come true!!」」葉丙成教授說:「我要讓世界看到這十二位難得的年輕人:蔣盛文、沈大鈞、陳彥霖、陳彥鈞、徐子函、朱柏澂、張耀仁、余朗祺、夏誌陽、唐偉軒、李嘉玲、林冠宇 and  蔡翼成兄」

附錄

幕後花絮:

Z編:好緊張喔,待會兒就要見到心目中的偶像了。
A編:你要簽名照嗎?我可以幫你照相。

結果我們最後還是沒有跟葉丙成教授照到相。(殘念)

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鑑識故事系列:德國免費電玩,邀玩家扮法醫
胡中行_96
・2023/03/20 ・1664字 ・閱讀時間約 3 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

本系列以往藉由講解真實案件,來分享鑑識科學;這篇則摘要免費電玩的虛構情境,鼓勵讀者親自體驗辦案。2023 年 1 月的《國際法醫期刊》(International Journal of Legal Medicine),介紹了一款德國漢堡開放線上大學(Hamburg Open Online University)的遊戲,名叫「Adventure Legal Medicine」(非官方中譯:法醫歷險)。論文詳述開發過程與教學功能,還強調玩家不管有無醫學知識,皆能輕易上手。[1]

=========微劇情,防雷線=========

想避開遊戲情境簡介的讀者,請跳過圖片後的第一段,謝謝。

電玩《Adventure Legal Medicine》的繪畫風格。圖/參考資料 1,Figure 1(CC BY 4.0)

情境設定

依照學習的領域,此遊戲有下列 5 個故事情境,可供選擇:

  1. 估計死亡時間(time of death estimation):有人死在公寓裡。玩家必須選取正確的驗屍工具,例如:直腸體溫計(rectal thermometer)或神經反射錘(reflex hammer),來推估死亡時間。[1, 2]
  2. 體外驗屍檢查(external post-mortem examination):河岸上死者的某些身體部位,藏有非自然死亡的線索。[1]像是顱骨和手肘擦傷等,都有待玩家一探究竟。[2]
  3. 鑑識人類學(forensic anthropology):森林裡,散落著人類骨骸。觀察並測量骨頭,以推估年紀、性別和身高。將結果拿去跟失蹤人口的檔案比對,玩家或許就能找出死者的身份。[1]
  4. DNA親子鑑定(DNA analysis/paternity test):不知從哪迸出 4 個人,想繼承情境 2 那名死者的巨額財產。[1]玩家得從唾液樣本,分析他們的 DNA,判斷誰才是真有血親關係的子嗣。[1, 2]
  5. 解剖、酒精與藥物(autopsy/alcohol and drug influence):玩家幫車禍死者體外驗屍;解剖以檢查器官;並進行毒物學分析。最後,判讀以上檢查所得的結果。[1]

開發過程

這個遊戲是鑑識病理學家、鑑識人類學家、心理學家、醫科學生、遊戲工程師和插畫藝術家,共同合作的結晶。類似於商業開發的線上遊戲,產品正式釋出之前,得先找人來封閉測試。2 名分別為 25 和 49 歲的男性;以及 21、25 與 54 歲的 3 名女性,率先嘗試情境 1 和 2 的前期測試版。研發團隊根據他們的感想與建議,改進遊戲,並設計情境 3。接著,請 40 名醫學系的學生,操作情境 1 至 3 的測試版。另外,其他不同教育程度的學生,作為一般大眾的樣本,也受邀試玩。最終統合大家的評論後,團隊設計出情境 4 和 5 的遊戲。[1]

嚴肅遊戲

德國研發團隊將產品定位成「嚴肅遊戲」(serious game),以教學而非娛樂為主要目的,而且在視覺上多採灰階,來保持中性。[1]筆者試玩了一小部份,又觀賞攻略影片,覺得繪圖和音效雖不華麗,但頗為用心。由於遊戲全程都有電子版的課本唾手可得,玩家本身無須具備專業知識。每個階段結束後,還能透過小測驗,了解學習成效。對相關科系而言,也可用於輔助教學或自學。從 2020 年 1 月在 Google Play 上架以來,有數千人下載,並獲得平均 4.5 星的評價;可惜不曉得線上網頁版的使用人次。[1]下面是此遊戲的基本資料、連結與攻略,歡迎讀者分享闖關心得。

Adventure Legal Medicine

  • 名稱:Adventure Legal Medicine[1](英文別名:Forensic Medicine Adventure;德文名稱:Abenteuer Rechtsmedizin)[2]
  • 對象:醫學相關科系的學生及一般愛好者。[1]
  • 語言:英文和德文。[1]英文版的故事敘述,用字不難;但基於辦案的情境,勢必會出現骨骼、基因等,鑑識科學常見的專有名詞。
  • 行動裝置版:僅支援Android系統的平板電腦和手機;沒有 iOS 的版本。請點超連結下載,或上Google Play搜尋「Abenteuer Rechtsmedizin」。[1]
  • 線上網頁版http://elearning.uke.de/HOOU/RechtsmedizinSeriousGame/ (完全載入後,可以按下方代表德文的「DE」,將語言改為英文「EN」。)[1]
電玩《Adventure Legal Medicine》英文版,前 4 個情境的攻略。影/參考資料 2

  

參考資料

  1. Anders S, Steen A, Müller T, et al. (2023) ‘Adventure Legal Medicine: a free online serious game for supplementary use in undergraduate medical education’. International Journal of Legal Medicine, 137, 545–549.
  2. SLY MobileGaming (15 JAN 2021) ‘Forensic Medicine Adventure Abenteuer Rechtsmedizin | Point and Click Game Walkthrough’. YouTube.
胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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鑑識故事系列:Lucia de Berk 值班死幾人?荷蘭護理冤案
胡中行_96
・2023/02/27 ・2983字 ・閱讀時間約 6 分鐘

前言:本文為鑑識系列中,罕見提及統計學的故事。不過,繁複的計算過程全部省略,僅討論統計概念和辦案原理。請害怕數學的讀者放心。

護理人員 Lucia de Berk。圖/Carole Edrich on Wikimedia Commons(CC BY-SA 3.0)

荷蘭護理人員 Lucia de Berk,長年於海牙茱莉安娜兒童醫院(Juliana Kinderziekenhuis)的 1 個病房,與紅十字醫院(Rode Kruis Ziekenhuis)的 2 個病房工作。2001 年 12 月,她因謀殺罪嫌被捕。[1]

超幾何分佈

警方起先偵辦 2 名住院病患的死因,發現是中毒身亡;後來連帶調查 1997 至 2001 年間,幾家醫院可能的謀殺案件,於是找上了她。[2]在法庭上,司法心理學家 Henk Elffers 用機率的概念,證明 Lucia de Berk 有罪。簡單來說,就是計算嫌犯現身出事班次的機率。他採取的統計方法,叫做超幾何分佈(又稱「超幾何分配」;hypergeometric distribution)。[1]

超幾何分佈適合用在從一個母數中,隨機抽取樣本,不再放回的情形。例如:袋子裝有 N 顆球,其中 L 顆為紅球。一把抓出 n 顆球,不特別挑選的話,紅球碰巧被抓到的機率為 X。[3, 4]以此類推,在此案被調查的時間範圍內,病房總共有 N 個班次,其中 Lucia de Berk 值了 L 班,而有醫療事故的班次共 n 個。如果不刻意安排,則她正好出現在事故班次的機率為 X。[1]公式介紹。[4]

此處實際帶入數據後得到的答案,說明 Lucia de Berk 理論上應該只有 3 億 4 千 2 百萬分之一(X = 1 / 3.42 x 108)的機率,會剛好在醫療事故發生的班次值班。因此,法庭認定她的頻繁出現(> 1 / 3.42 x 108),絕非巧合。[1, 2, 5, 6]2003 年,Lucia de Berk因 7 起謀殺和 3 次殺人未遂,[2]被判終身監禁。[5]

茱利安納兒童醫院(Juliana Kinderziekenhuis)外觀。圖/Joris on Wikimedia Commons(CC BY-SA 3.0)
紅十字醫院(Rode Kruis Ziekenhuis)已於 2021 年關閉。圖/1Veertje on Wikimedia Commons(CC BY-SA 4.0)。

統計謬誤

當時有位醫師任職於 Lucia de Berk 待過的一家醫院。他的女性姻親 Metta de Noo-Derksen 醫師,以及 Metta 的兄弟 Ton Derksen 教授,都覺得事有蹊蹺。[7]Metta 和 Ton 檢視死者的病歷紀錄,並指出部份醫療事故的類型和事發時間,與判決所用的數據對不起來因為後者大半仰賴記憶,他們甚至發現有些遭指控的班次,Lucia de Berk 其實不在現場。然而,光是這些校正,還不足以推翻判決。[1, 7]

所幸出生於英國的荷蘭萊頓大學(Universiteit Leiden)統計學榮譽教授 Richard Gill,也伸出援手。[2]在協助此案的多年後,他的團隊發表了一篇論文,解釋不該使用超幾何分佈的理由,例如:[1]

  1. 護理人員不可互換:所有受訪醫師都說,護理人員可以相互替換;但是護理人員覺得,他們無法取代彼此。由於各別的個性與行事風格迥異,他們對病患的影響也不同。[1]
  2. 醫療事故通報機率:既然每個護理人員都有自己的個性,他們判定某事件為醫療事故,並且通報醫師的機率也不一樣。[1]畢竟醫院的通報規定是一回事;符合標準與否,都由護理人員判斷。比方說,有個病患每次緊張,血壓就破表。那就讓他坐著冷靜會兒,再登記第二次測量的正常結果即可。不過,難免會有菜鳥護士量一次就嚇到通報,分明給病房添亂。
  3. 班次與季節事故率:夜間與週末只剩護理人員和少數待命的醫師;季節性的特定病例增減;以及病患的生理時鐘等,都會影響出事的機率。[1]
  4. 護理排班並不平均:護理人員的班次安排,理想上會有帶狀的規律。可能連續幾天都是白班,接著是幾個小夜班之類的,[1]比較方便調整作息。此外,護理人員的資歷和個性,通常也會被納入考量。[1]以免某個班次全是資深人員;但另個班次緊急事故發生時,卻只剩不會臨機應變的新手。在這樣的排班原則下,如果單看某個時期的班表,每個人所輪到的各類班次總數,應該不會完全相同。
  5. 出院政策曾經改變:茱莉安娜兒童醫院在案發期間,曾經針對確定救不活的小病患,是否該在家中或病房離世,做過政策上的調整。帳面上來說,算在病房裡的事故量絕對會有變化。[1]

總之,太多因素會影響護理排班,或是干擾醫療事故的通報率,因此不能過度簡化成抽取紅球那樣的隨機概念。更嚴重的是,Henk Elffers 在計算過程中,分開處理 3 個病房的機率,然後再相乘。Richard Gill 的團隊強調,這樣會造成在多處上班的護理人員,比只為一處服務者,看起來有較高的嫌疑。[1]

帕松分佈

因應這種情境,Richard Gill 教授建議採用帕松分佈(又譯「布阿松分配」;Poisson distribution),[1]一種描述特定時間內,事件發生率的統計模型。[8]有別於先前的計算方法,在這裡事故傾向(accident proneness),以及整體排班狀況等變因,都納入了考量。前者採計護理人員通報醫療事故的意願強度;後者則為輪班的總次數。這個模型通常是拿來推估非尖峰時段的來電、大城市的火災等,也適用於 Lucia de Berk 的案子。[1](深入瞭解公式計算(p. 4 – 6)。[1, 8]

雖然此模型的細節複雜,統計學家得大費周章解釋給法官聽,但是考慮的條件比較趨近真實。倘若套用原始判決的數據,這個計算最後的答案是 0.0206161,意即醫療事故本來就有 49 分之 1 的機率,會與 Lucia de Berk 的班次重疊。如果帶入 Mettade Noo-Derksen 和 Ton Derksen 校正過的數據,機率更高達 9 分之 1。[1, 9]換句話說,她單純是倒楣出現在那裡,就被當作連續殺人犯。[6]

其他證據與翻案

大相逕庭的計算結果,顯示出選擇正確統計模型的重要性。然而,最不合理的,是以機率作為判決的主要根據。就謀殺案件來說,怎能不忠於病歷或驗屍報告?Richard Gill 教授接受美國犯罪學講師 Jon Robins 的訪問時,表示後來由醫師和毒物學家組成的獨立團隊,被允許瀏覽當初沒送上法庭的關鍵資料。[2]他們發現原本被視為受害者的病患,根本都喪命於自然死因。[2, 6]

在各方人士的協助下,Lucia de Berk 還是歷經兩次上訴失敗。[6]她曾於 2008 年,被允許在家等候重審結果。[1]但直到 2010 年 4 月,司法才還她清白。[7]Ton Derksen 認為,在荷蘭像這樣誤判的案件,約佔總判決數的 4 至 11%,也就是每年 1,000 人左右。不過,2006 到 2016 年間被判刑的 2 萬 3 千人裡,只有 5 個上訴到最高法院,而且僅 Lucia de Berk 的案子得以平反。[10]

Lucia de Berk 冤案改編電影的海報。圖/電影《Lucia de B.》(2014) on IMDB

  

參考資料

  1. Gill RD, Groeneboom P, de Jong P. (2018) ‘Elementary Statistics on Trial—The Case of Lucia de Berk’. Chance 31, 4, pp. 9-15.
  2. Robins J. (10 APR 2020) ‘Ben Geen: Statisticians back former nurse’s in last chance to clear name’. The Justice Gap.
  3. 超幾何分佈」國立高雄大學統計學研究所(Accessed on 03 FEB 2023)
  4. 李柏堅(06 FEB 2015)「超幾何分配CUSTCourses on YouTube.
  5. Sims J. (24 FEB 2022) ‘Are We in the Midst of a Data Illiteracy Epidemic?’. Inside Hook.
  6. Schneps L, Colmez C. (26 MAR 2013) ‘Justice Flunks Math’. The New York Times.
  7. Alexander R. (28 APR 2013) ‘Amanda Knox and bad maths in court’. BBC News.
  8. 李伯堅(04 FEB 2015)「布阿松分配」CUSTCourses on YouTube.
  9. Wilson D. (13 DEC 2022) ‘Red flag to be wary of when hunting a killer nurse’. The Herald, Scotland.
  10. One in nine criminals may have been wrongly convicted – research’. (21 NOV 2016) Dutch News.
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你能想像棒球穿牆嗎?突破物理世界的常識:量子穿隧——《阿宅聯盟:量子危機》
未來親子學習平台
・2023/01/20 ・1226字 ・閱讀時間約 2 分鐘

想像一個全壘打王,面對前方的來球,大棒一揮,球越過了全壘打牆,到了牆的另外一邊。

Home~~~Run!圖/GIPHY

但假如,那個全壘打牆變成了兩層樓高呢?也許,他更大力地擊球(給球更多的能量),那顆球還是能夠飛越過全壘打牆,到牆的另外一邊。但如果,那全壘打牆變成了三十層樓高呢?我想會認為,除非靠機器,否則再厲害的全壘打王,不管用了多少力氣,他應該都無法讓球飛過三十層樓那麼高。

上述的例子,正顯示了我們日常生活中的物理原則:只要物體(球)的能量不足以跨越障礙物(牆),那麼它永遠不可能到達障礙物的另一側——但是,在量子的世界,卻不是這樣。

粒子是怎麼跨越各種障礙的?

量子力學裡,一個粒子具備的能量即使不足以跨越障礙,它仍然有小機率會出現在障礙的另一邊;而且,若粒子的能量跟跨越障礙所需要的能量愈接近、或是說只少一點,那麼這個粒子出現在障礙另一邊的機率就愈大。

這樣神奇的現象,彷彿就像是粒子挖了隧道穿過障礙一般(儘管並沒有真的隧道),所以稱為「量子穿隧」效應。

不過,在丟球的例子裡,我們可以想像,若是牆愈高或愈厚,那麼球就愈難飛過牆壁。同樣地,在量子力學的情形下,雖然粒子有可能在能量不足的狀況下穿過障礙,但要是障礙無限高或無限厚的話,那麼粒子就還是過不去的

儘管在量子力學的情況下,障礙無限高或無限厚,粒子還是過不去的。圖/Envato Elements

事實上,量子穿隧效應跟我們先前提到的「物質具有波的特性」非常有關係。想像水池中間有一顆大石頭,池中的水波在遇到石頭這個障礙物時,會從旁邊繞道而過;但如果是一般物質,一旦遇到障礙物就直接被擋住了,沒辦法繞道而行。

就是因為在量子世界,物質也具有波的特性,我們才會看到粒子的穿隧效應。儘管量子效應感覺很奇特,但它在很多方面都有實際的影響。

例如,我們知道太陽核心是依賴核融合反應來產生能量;在過程中,會將兩個氫原子核,融合成更重的原子核。但因為氫原子核都帶正電,要抵抗正電荷間的排斥力,將它們融合在一起,其實非常困難。也幸虧有量子穿隧效應,太陽內部的氫原子核才能克服電荷排斥力的阻礙,順利融合在一起,並製造能量。

所以,在地球的我們,能夠享受到太陽的光和熱,說起來也要感謝量子穿隧效應呢!

——本文摘自《阿宅聯盟:量子危機》,2022 年 11 月,未來出版,未經同意請勿轉載

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