20世纪初,量子力学曾是科学界最令人困惑的理论之一。这一理论颠覆了传统认知,就连顶尖物理学家也难以厘清其深远影响。如今,一个世纪过去,量子力学已成为激光、微芯片、安全通信以及新兴量子计算机等众多日常技术的理论基础。
德克萨斯农工大学的马尔兰·斯卡利博士近日在《科学》期刊上发表了一篇观点文章,回顾了量子力学的非凡演变历程——从一套描述微观粒子行为的抽象理论,发展为帮助研究人员攻克前沿科学难题的强大框架。
"量子力学最初是用来解释微观粒子行为的工具,"现同时任职于普林斯顿大学的斯卡利说道,"如今,它正在推动上一代人根本无法想象的创新。"
斯卡利本人在推动这一领域发展方面贡献卓著。他是权威教材《量子光学》的合著者,该书已培育了数代物理学家。他在相干纳米尺度激光光谱领域的研究,使科学家得以以原子级精度分析分子结构。此外,他还提出了量子热机的开创性概念,挑战了经典热力学效率的传统假设,有望开辟新能源技术的发展路径。
从薛定谔的猫到量子技术
1935年,埃尔温·薛定谔提出了著名的猫悖论,成为量子力学最广为人知的思想实验之一。这只假想中的猫在被观测之前,同时处于"既死又活"的叠加状态。薛定谔借此揭示量子理论有多么反直觉。
然而时至今日,这些曾经匪夷所思的概念早已跨越哲学讨论的边界。
"'量子怪异性'不再只是哲学谜题,"斯卡利说,"它已成为量子计算、量子密码学乃至引力波探测的基础。"
量子力学的理论基础由薛定谔、沃纳·海森堡等先驱奠定。他们分别提出了波动力学与矩阵力学两套数学体系来描述量子系统,这两种方法后来被统一整合,并共同推动了量子场论的诞生,从而解释粒子如何通过电磁力和核力相互作用。
他们的工作是在尼尔斯·玻尔早期原子模型的基础上发展而来的。玻尔模型将电子比作绕核运行的行星,虽然后来的研究对此进行了修正,但这一模型为现代量子理论铺平了道路。
量子相干性与激光的崛起
量子相干性是量子力学中最重要的概念之一。这一现象使原子、光子等粒子即便相隔遥远,也能保持协调一致的关联状态。
量子相干性直接推动了激光的诞生——而激光在当初曾被许多人认为根本不可能实现。如今,激光已广泛应用于现代社会的方方面面,从超市的条码扫描仪,到视力矫正手术,再到尖端科学仪器。
量子相干性与量子纠缠也密切相关。正是量子纠缠这一现象,让阿尔伯特·爱因斯坦将其戏称为"鬼魅般的超距作用"。
量子纠缠使粒子能够通过独特的量子特性共享信息,是量子加密系统的核心原理,同时也提升了激光干涉引力波天文台(LIGO)等精密仪器的探测灵敏度,帮助人类捕捉时空中微弱的涟漪。
量子热机挑战经典热力学极限
量子物理学的一个令人惊叹的应用领域是量子热机。
传统热机受卡诺极限约束,即经典热力学所允许的最高效率上限。研究人员发现,通过利用量子相干性,或许可以打造出突破这一经典极限的热机。
"这是量子原理改写经典物理学规则的一个绝佳例证,"斯卡利说道。
量子生物学、引力与湍流
量子力学的影响早已延伸至物理学之外。
在生物学领域,相干拉曼光谱等技术使研究人员能够在纳米尺度下观察病毒等微观结构,为认识微观世界提供了宝贵视角。
量子思想也在重塑人类对宇宙本身的理解。围绕弦理论和量子引力的研究,科学家正尝试将量子力学与爱因斯坦的相对论加以调和,这是现代物理学最重大的未解难题之一。
研究人员甚至将量子概念应用于长期困扰科学界的湍流问题。气流与流体的混沌运动影响着天气模式、气候系统和航空安全。通过研究表现出独特量子行为的超流氦,科学家正在揭示有助于改进气候模型、风暴预测和航空安全的规律。
量子发现的下一个世纪
尽管量子力学已走过百年历程,它依然引发着深刻的根本性追问。
引力能否被量子化?量子计算机能否变革医学与材料科学?未来的量子技术又将为我们揭示宇宙怎样的奥秘?
斯卡利相信,这场探索才刚刚开始。
"20世纪初,许多人以为物理学已经完备,"他说,"而在21世纪的今天,我们知道,真正的探险才刚刚启程。"
Q&A
Q1:量子力学和激光技术有什么关系?
A:量子力学中的量子相干性现象直接推动了激光的诞生。量子相干性使粒子能够保持协调一致的关联状态,这一原理是激光工作机制的核心。如今激光已广泛应用于超市条码扫描、视力矫正手术和科学研究等领域,而其理论基础正是量子力学。
Q2:量子热机是什么?它为什么重要?
A:量子热机是一种利用量子相干性原理运作的新型热机,有望突破经典热力学中的卡诺极限,即传统热机的最高效率上限。这一概念由马尔兰·斯卡利等研究者提出,挑战了经典物理学的基本规则,未来可能开辟全新的能源技术路径,是量子物理改写物理定律的重要案例。
Q3:量子力学在生物和气候研究中有哪些应用?
A:在生物领域,相干拉曼光谱技术可以在纳米尺度下观察病毒等微观结构。在气候与航空领域,科学家通过研究具有量子特性的超流氦来探索湍流规律,所获发现有助于改进气候模型、提升风暴预测精度并增强航空安全。量子力学的应用范围已远超传统物理学边界。
好文章,需要你的鼓励
这项研究发现,大型语言模型异步流水线并行训练的性能损失并非不可避免,选用Muon优化器配合误差反馈校正,可在百亿参数MoE模型上实现与同步训练完全相同的效果。
亚马逊宣布,其众包服务Mechanical Turk将于2026年7月30日停止接受新用户注册。现有用户可继续正常使用,AWS也将持续维护安全性,但不再引入新功能。该平台自2005年上线以来,曾是人工标注数据的重要来源,并在AI训练领域发挥过关键作用。然而近年来平台逐渐衰退,2023年研究显示33%至46%的任务已由大语言模型完成,平台价值受到质疑。业界普遍认为该服务已名存实亡。
哈工大、华为及南开大学联合提出ILLUME-X,通过三大数据流水线与ILScore评测体系,实现了自由形式的图文交织生成,在多项基准测试中达到统一模型最优水平。