最美的理论(下篇)

在蓝海中纠缠

这些愉悦的意外还在继续。在1997年,胡安·马尔达西那,一位阿根廷理论学家,现在也在IAS工作显示,在量子立场中,共形场论的公式和称为反德西特空间(原源自Willem 德西特,和宇宙膨胀解相思,但是精致,而且深受弦理论学家的喜爱)爱因斯坦的方程式之间有一个深刻的联系。虽没有提供一个现实世界的解释,但他们之间的联系让物理学家在量子力学中重新处理棘手的问题,将其转为广义相对论下发现的方程式种类,从让让他们可以更容易的破解。

在材料科学中这个方法开始有效的使用来解决问题,吵到和量子计算机。这也是“在一个完全意想不到的方式影响这个领域,”李奥纳特·苏士侃,斯坦福大学教授说。“这是在我们的工具和方法论,以及关于如何把现象联系在一起的思维方式上的转移。”通过以这种方式观察事物,马尔达塞纳博士和苏士侃博士发展了一个可能:虫洞的相对允许(在反德西特空间中可以找到)可能和量子力学中长距离粒子间的缠绕是同一个事情。爱因斯坦幽灵空间的讽刺所扮演的重要作用还未引起人们的注意。

相比相对论在一些不可预见的,相继发现的理论的可能的包容,相对论的未来还有更多的意义。就像提出一个理解宇宙的新的方式,它也提供了一种新的观测方式。

这是有用的,因为宇宙中很多的片段在其他方式下很难观测。宇宙的大部分由暗物质组成,它们不会释放射线。但他们有质量,因此它们会弯曲空间,就像日食的太阳扭曲了爱丁顿恒星那样扭曲更长远物质的图像。研究通过所谓的引力透镜产生的扭曲——即清楚(下图,和爱因斯坦一起),也是黑暗的——允许天文学家用当今最好的望远镜获取的最精确的深空影像,用一种新的方式来量算环绕宇宙的质量的扭曲。

相对论协助下的天文学的另一种形式则直接使用引力场。爱因斯坦的方程式预测,当物质环绕对方加速时,他们会在时空中产生涟漪:引力波。就像黑洞和宇宙膨胀,爱因斯坦并不热衷这个观点。再一次,后来的研究显示这是正确的。1970年代发现了一队中子星互相旋转,就是一个精确的,应该产生波的这类系统。但产生引力波需要能量,它的释放意味着这些中子星应该会有所丢失。而且这得到了证明——相对论预测的比率完全精准。这种间接的但令人信服的发现获得了1993年的诺贝尔奖。

然而,还没人能够通过捕捉时空时空的扩张或收缩(这本应该顺便观测到)在实践中看到一个波,因为包含的效果可笑的小。但美国的研究者最近升级了激光干涉引力波天文台(LIGO)现在认为他们可以做到。在LIGO的两个设备上,一个在路易斯安那州,一个在华盛顿州,在探测器中融合生成一个模型前,激光束会在4千米长的管道中上下反弹几十次。通过一个原子核半径的细微的分数,一个经过的引力波会压扁时空,其中一个管道如此操作,另一个管道不这样操作,这样该模型会产生一个明显的变化。(就是之前捕捉波的图示的过程)。在两个案例上对比量算可以给出一个合理的波的方向。

更进一步接近光明

目标并不只是检测引力波——尽管这是一个卓越的成就——但学习产生他们的过程,比如中子星的兼并和黑洞。在这种灾难下弯曲效果的强度不同于迄今我们看到的任何事;他们的观测将对理论提供一个全新的测试类型。

而且历史告诉我们,还有彻底的,不曾预料的发现。基普·索恩,在加利福尼亚科技研究院的相对论专家和LIGO的联合创始人,说到“每次我们通过射线,打开一扇通往宇宙的新的窗口,都会有意想不到的惊喜。”比如,射电天文学的先驱从未暗示,他们将会发现一个全是类星体的宇宙——那是黑洞。一个未来全球阵列的引力波检测将会打开一个观测天文学的全新分支。

一个世纪前,广义相对论回答了一个除了它的创造者外,没人问的问题。很多情况下,很多理论都只是让一两人偶然发现的;但如果爱因斯坦没有花费数年,计算出时空的曲率,重力的本质可能数十年都不会被发现。现在,他改变了天文学家思考宇宙的方式,激励他们尝试和建立更多的理论来解释它的起源,甚至提议新的方式来检测它的内容。而且也是爱因斯坦最为人称赞的地方:它单一的美,第一次独自的展现在他的眼前,而如今被所有追随者所欣赏。“爱因斯坦广义相对论的方程式是他最好的墓志铭和回忆,”史蒂芬·霍金写到。“它们应该和宇宙一样长存。”

原文发布于微信公众号 - LET(LET0-0)

原文发表时间:2015-12-03

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏机器之心

学界 | Science评论「抵制Nature子刊」事件:为什么AI研究者热爱arXiv与OpenReview?

1707
来自专栏机器学习算法与Python学习

人工智能十大未来之星

IEEE Intelligent Systems通过其每两年一次的“AI‘s 10 to Watch”专区,介绍和推荐年轻和有抱负的人工智能科学家。2018年这...

1051
来自专栏新智元

【AI万圣节】MIT发布首个AI鬼故事作家,RNN和在线学习算法生成恐怖小说

【新智元导读】继去年“机器学习生成恐怖图像”后,MIT研究人员在今年的万圣节推出了“AI写恐怖故事”的项目,利用RNN和在线学习算法,结合Reddit上人类写的...

3047
来自专栏AI研习社

深度学习真的可以零基础入门吗?

我们先来谈谈自学深度学习最大的问题。 现在搞深度学习的,十之八九并不是“科班出身”。 这就导致:如果你想要跨行成为一名深度学习工程师,从头到尾的一切,都基本靠自...

3475
来自专栏MixLab科技+设计实验室

参数化与人工智能,从计算机辅助到计算机决策,同济大学DigitalFuture演讲记录

这是他在同济大学DigitalFuture演讲稿,为我们介绍了人工智能在建筑领域的应用。欢迎大家关注他的公众号(见文末)

2142
来自专栏大数据文摘

特斯拉挖走计算机视觉专家Andrej Karpathy,OpenAI仅靠情怀难留人吗?

1153
来自专栏Vamei实验室

统计Go, Go, Go

结束了概率论,我们数据之旅的下一站是统计。这一篇,是统计的一个小介绍。 统计是研究数据的学科。它包括描述数据,推测群体信息,判断假设的真伪。统计是一门实用学科。...

1709
来自专栏机器之心

特写|人工智能背后的人

机器之心原创 作者:虞喵喵 在大部分人看来,人工智能是个有些「科幻」的词汇,代表小说电影中和人类长相相似、或温柔或冷酷的机器人。 稍微熟悉一点,这份印象又变成冷...

3688
来自专栏AI科技评论

动态 | 2016谷歌教授科研奖公布,机器学习成最大赢家

AI科技评论消息,谷歌日前公布了2016年谷歌教授科研奖(Google Faculty Research Awards)。 从2005年起,谷歌每年都会为在世界...

3958
来自专栏IT派

图像 | 视频换脸技术,女神都下海了吗?

IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 最近,美国闲散人士论坛 Reddit 上有个神奇的 18 禁板块,专门分享女明星 PS 的裸...

64610

扫码关注云+社区