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如何用方程式寫春聯

活躍星系核_96
・2015/02/22 ・2285字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 434 ・四年級

AS-2-25文/ Simbol 1

如何在春節坐在電腦前也很有過年氣氛?尤其是面對著家裡還是 Windows XP 的桌電。我翻到了一篇文章,介紹 GrafEq 這套付費但可無限試用且只支持到 Windows XP 和 OS 9.2 的古董級數學繪圖軟體。

我們這就拿它來做一點實驗。

首先打入 x^2+y^2<25。會看到一個半徑為 5 的圓

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AS-2-1

若想要這個圓方一點,可以打 x^6+y^6<25,不過這就太方了

AS-2-2

x^4+y^4<25 倒是剛剛好

AS-2-3

現在我想在它身上挖個洞,於是想到要在不等式左邊減掉一個在原點值很大、但是出原點就迅速變小的函數

例如 1/(x^4+y^4) 就是這樣的函數,它在 x, y 很小的時候有很小的分母、所以函數值很大,但是 x, y 變大之後四次方會讓分母變大得很快,所以函數值就變得微不足道地小。

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現在 x^4+y^4+1/(x^4+y^4)<25 的圖案長這樣

AS-2-4

能不能讓洞大一些呢?當然可以,把分子的 1 改成 100 就好
x^4+y^4+100/(x^4+y^4)<25 的圖案長這樣

AS-2-5

能不能讓洞只出現在上半部呢?當然也可以,將分母的 y 用 2y-2 取代
現在的式子是 x^4+y^4+100/(x^4+(2y-2)^4)<25

AS-2-6

不過看起來有點勉強啊,畢竟 100/(x^4+(2y-2)^4) 在左上角和右上角的地方降得不夠快,和正在變大的 x^4+y^4 相加之後,函數值比 25 小的地方顯得有點細(快不見得右上角和左上角)。我們可以從下面這張圖看到在該函數在 x=y 這條線上的行為,因為我們要看沿著斜45度角這條線上的筆畫粗細。

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AS-2-7

我們現在考慮的是 f(x,y)= x^4+y^4+100/(x^4+(2y-2)^4) 這個函數,要把它畫出來需要三維空間,這裡卻只有兩維,不得已只好取函數在 x=y 這條線上面的樣子,於是上圖的縱坐標代表 f(x,y)= x^4+y^4+100/(x^4+(2y-2)^4) 函數的值,橫坐標則是 x=y 這條線,往左是原圖的左下角往右是原圖的右上角,至於淺淺那條橫線代表不等號右邊的 25,於是在該線下方的函數值對應到被塗黑的部分,該線上方的函數值對應到留白的部分。

當然,縮放過了,你知道如何用 GrafEq 畫出這張圖嗎?
我的答案是 (-5y+2(x/4)^4+100/((x/4)^4+(2(x/4)-2)^4))(-5y+25)=0

為了讓那個地方粗一些,我們決定在分母動手腳,讓它在左上角和右上角不要增加太快,方法是讓 y=1 附近的分母變大,例如把分母 x^4+(2y-2)^4 再加上 (2y-1)^2,這會讓 x=y 上的行為變成
(-5y+2(x/4)^4+100/((x/4)^4+(2(x/4)-2)^4+(2(x/4)-1)^2))(-5y+25)=0

AS-2-8

而 x^4+y^4+100/(x^4+(2y-2)^4+(2y-1)^2)<25 則變成

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AS-2-9

可愛多了,忍不住想再戳第二個洞
x^4+y^4+100/(x^4+(2y-2)^4+(2y-1)^2)+100/(x^4+(2y+2)^4+(2y+1)^2)<25
一個「日字」就完成了

AS-2-10

可以再畫其他筆畫嗎?沒有問題,只要調整 x, y 前面的係數與常數,我們可以在任何位置畫上任意長度
例如 -1/((y+3)^4+(x/15)^4)-1/((y+4)^4+(x/15)^4)-1/((y+5)^4+(x/15)^4)<-100
(知道這三條分別對應到哪一項嗎?)

AS-2-11

將上式的左邊放到還沒挖洞的函數裡
x^4+y^4-1/((y+3)^4+(x/15)^4)-1/((y+4)^4+(x/15)^4)-1/((y+5)^4+(x/15)^4)<25
會發現這三條的粗細和長度都變了,離原點越遠也就是越下面的筆畫就會越細。這是因為離原點越遠的話   x^4+y^4 就越大,所以扣掉XX分之一之後就越容易超出 25(不等式右式給的邊界),筆畫就縮水了。

AS-2-12

話又說回來,這像不像旭日東昇呢?
還是說象形字看起來比較有感覺?
x^4+y^4+100/(x^4+(2y-2)^4+(2y-1)^2)+100/(x^4+(2y+2)^4+(2y+1)^2)-1/((y+3)^4+(x/15)^4)-1/((y+4)^4+(x/15)^4)-1/((y+5)^4+(x/15)^4)<25

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AS-2-13
抑或是 x=0 的截面比較有啟發性?
(-50x+y^4+100/((2y-2)^4+(2y-1)^2)+100/((2y+2)^4+(2y+1)^2)-1/((y+3)^4)-1/((y+4)^4)-1/((y+5)^4))(-50x+25)=0

AS-2-14

下一題:要怎麼畫出斜的筆畫?畢竟調常數只會平移圖形,調整係數頂多讓矮胖的變瘦高的,那要怎麼調整「角度」呢?
這就要用到所謂「線性變換」的概念了,例如將 -1/(4(x+4)^4+((y+1)/5)^4)<-100

AS-2-15

套用變換「 x ⟼ x+y 、 y ⟼ x-y 」會得到
-1/(4(x+y+4)^4+((x-y+1)/5)^4)<-100

AS-2-16

那麼再下一個問題:要怎麼畫出彎的筆畫?

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這可是再多線性變換都做不到的事,窮途末路的我們回想起圓弧是彎的 (x-19)^2+(y+12)^2=400 ,所以我們只要設定「到圓弧的距離夠小」,或者說「到圓心的距離界在某兩個數中間」就好了吧!((x-19)^2+(y+12)^2-400)^2<100

不過等等,這筆一畫下去可就是整個圓了,能不能只取其中一段呢?

AS-2-18

我想只靠一個圓大概不夠,那你有沒有試第二個?
((x-4)^2+(y+5)^2-13)((x-19)^2+(y+12)^2-400)=0

AS-2-19

也許設定「到兩個圓的距離都夠小」會有意外收穫
((x-4)^2+(y+5)^2-13)^2+((x-19)^2+(y+12)^2-400)^2<100

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AS-2-20

唉呀,為了把這筆畫整合到本來的圖形裡,我們需要把「夠靠近零」的部分放到分母,變成一個「夠大」的條件
-100/(((x-4)^2+(y+5)^2-13)^2+((x-19)^2+(y+12)^2-400)^2)<-1
(需要看看它的樣子嗎?我猜是不用。)

不過它其實還是有點脆弱,根據努力嘗試的結果,我建議狠下心來將分子分母同時平方四次,這樣該大的才會大 ,該小的才會小。
-100^16/(((x-4)^2+(y+5)^2-13)^2+((x-19)^2+(y+12)^2-400)^2)^16<-100

AS-2-22

(這個圖形和前一個一樣嗎?)
(如果不,那它為什麼和前一個那麼像?)

 

最後將所有這些東西通通加在一起
x^4+y^4+100/(x^4+(2y-2)^4+(2y-1)^2)+100/(x^4+(2y+2)^4+(2y+1)^2)-1/((y+3)^4+(x/15)^4)-1/((y+4)^4+(x/15)^4)-1/((y+5)^4+(x/15)^4)-1/(4(x+y+4)^4+((x-y+1)/5)^4)-100^16/(((x-4)^2+(y+5)^2-13)^2+((x-19)^2+(y+12)^2-400)^2)^16<25
就得到了

AS-2-23

至於紅色的春聯紙怎麼畫呢?我希望字出現在正中間,所以應該要有些平移,我希望它夠尖,所以指數部分應該夠大,我希望它是 45 度的,所以需要線性變換,就決定是你了   (x+y+2)^100+(x-y-2)^100<7^100

AS-2-24

這就是結果啦
AS-2-25

最後,就來道規規矩矩的練習題讓大家試試吧:

AF-2-1

祝福各位新年快樂!

 

編按:如果以上這串你有看沒有懂沒關係,為了犒賞你能夠閱讀這篇文章到底,把以下式子貼入 google 搜尋,會有意想不到的驚喜喔!

x^4+y^4+100/(x^4+(2y-2)^4+(2y-1)^2)+100/(x^4+(2y+2)^4+(2y+1)^2)-1/((y+3)^4+(x/15)^4)-1/((y+4)^4+(x/15)^4)-1/((y+5)^4+(x/15)^4)-1/(4(x+y+4)^4+((x-y+1)/5)^4)-100^16/(((x-4)^2+(y+5)^2-13)^2+((x-19)^2+(y+12)^2-400)^2)^16-25

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活躍星系核_96
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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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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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