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光与颜色:棱镜并不制造彩虹

在牛顿的时代,人们已经知道阳光穿过玻璃棱镜会形成一条彩色光带。公认的解释来自亚里士多德和笛卡儿:白光是纯净的,玻璃改变了它,使它逐渐变暗。改变少就是红色,改变多就是蓝色和紫色。 牛顿对此表示怀疑。会不会颜色本来就在白光里,棱镜只是把它们分开了? 暗室 1666 年,牛顿把一个房间弄暗,在窗板上开一个小孔,让一束细细的阳光射进来。他在光路上放了一块棱镜。对面墙上出现了一条从红到紫的彩色光带。 第一个意外是它的形状。小孔是圆的,按照“改变”理论,应当出现一个圆形彩斑。但光带的长度是宽度的五倍。在牛顿看来,这说明每种颜色偏折的角度不同:紫色偏折最多,红色最少。 判决性实验 这还不能证明什么。也许棱镜一直在“制造”颜色。于是牛顿做了他所说的 experimentum crucis,即判决性实验。 他在一块挡板上开孔,只让光带中的一种颜色(比如红色)通过,再让这束光穿过第二块棱镜。如果玻璃会制造颜色,第二块棱镜应当把红光变成一道新的彩虹。结果没有。红光出来仍是红光,只是被偏折了,而且偏折角总是相同。蓝光也一样,只是偏折得更多。 结论:每种颜色都是白光的一个成分,有自己特定的折射程度。棱镜不制造颜色,只是把它们分开。为了让论证完整,牛顿又用透镜和第二块棱镜把各种颜色重新汇聚,再次得到了白光。 教学示意图:棱镜把白光中原本就有的颜色分开。线条表示不同颜色的路径,未按比例绘制。本博客原创插图。 危险的实验 牛顿拿自己的身体做视觉实验。他在笔记中描述,曾把一根粗针插进眼球和眼眶骨之间,按压眼底,观察出现的彩色光圈。还有一次,他通过镜子盯着太阳看了太久,不得不在黑暗中关了好几天,视力才恢复。千万不要模仿。 用数字描述折射 今天我们用斯涅尔定律描述折射,它在牛顿之前就已被发现(伊本·萨尔、斯涅尔和笛卡儿各自独立得到): $$n_1\sin\theta_1=n_2\sin\theta_2.$$角度从垂直于表面的法线量起,$n$ 是各介质的折射率。用今天的话说,牛顿的发现是:玻璃的折射率取决于颜色。普通玻璃对红光约为 $1.51$,对紫光约为 $1.53$。差别很小,却足以把颜色展开成扇形。 例如,一束光以 $\theta_1=45°$ 从空气($n_1=1$)射入玻璃:对红光,$\sin\theta_2=\dfrac{0.707}{1.51}\approx0.468$,得 $\theta_2\approx27.9°$;对紫光,$\sin\theta_2=\dfrac{0.707}{1.53}\approx0.462$,即 $\theta_2\approx27.5°$。仅在棱镜的第一个面上就相差半度。 为什么是七种颜色? 光谱是连续的,颜色之间并没有天然的边界。牛顿起初数出五种,后来加上橙色和靛色凑成七种,因为他想和音阶的七个音对应。这就是为什么人们至今仍说彩虹有七种颜色。 反射望远镜 牛顿 1668 年第一架反射望远镜的复制品,1924 年为伦敦科学博物馆制作。Science Museum Group · Wikimedia Commons · CC BY 4.0 这个发现带来了实际后果。当时的望远镜使用透镜,而透镜和棱镜一样,对每种颜色的偏折都不同。星星看起来边缘带色、模糊不清。牛顿断定,用简单透镜无法解决这个问题,于是用一面对所有颜色反射都相同的曲面镜取代了主透镜。 1668 年,他亲手磨制金属镜面,造出了第一架实用的反射望远镜,长约 15 厘米。正是这台仪器在 1671 年展示给皇家学会后,使他声名鹊起。今天的大型望远镜,包括詹姆斯·韦布太空望远镜,都是反射式的。 1672 年,牛顿发表了颜色理论。罗伯特·胡克对此提出批评,争执让人极不愉快,以至于牛顿直到 1704 年,也就是胡克去世一年后,才出版完整的著作《光学》。 练习:如果光在两种介质中的速度相同,光线会改变方向吗?不会。速度相同意味着折射率相同,$n_1=n_2$,斯涅尔定律给出 $\sin\theta_1=\sin\theta_2$。光线沿直线前进。 资料来源: 牛顿的光学工作,牛顿项目 · 1672 年关于光与颜色的信。

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正态曲线,高斯钟

如果测量误差是随机的,它们是如何分布的?在Theoria motus中,高斯从这个想法出发 均值是最佳估计,并得出误差曲线的形状: $$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\, e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}},$$ 其中 $\mu$ 是平均值,$\sigma$ 是标准差。这是正态曲线,或高斯钟形:高 中等、对称,并且远离平均值越来越低。它出现在任何地方,从高处 人们对机器的错误。 观看钟声升起的一个美丽方式是高尔顿机,由弗朗西斯·高尔顿在1873发明。 弹珠穿过钉子网格落下,在每个钉子上,它们以相同的方式向左或向右移动 机会。大多数在中间附近结束,少数到达末端: 扔下弹珠,观看高斯钟出现。只有几个球,一切都乱七八糟;有了数百个,形式就单独出现了。 Ative o JavaScript para ver esta figura interativa. 对于正态曲线,规则 68-95-99,7 适用: 大约 68% 的值与平均值的标准差高达 1; 大约 95% 最多相差 2 个标准差; 大约 99,7% 最多相差 3 个标准差。 不久之后,比利时人 Adolphe Quételet 使用正态曲线来研究人:身高、体重、 出生、死亡和收入大致遵循高斯的钟声。 10 德国马克纸币 (1989–2001):高斯、正态曲线和公式,位于哥廷根建筑物旁边。欧拉之眼系列 钞票上的铃铛 从1989到2001,10德国马克纸币上有高斯的脸、公式和曲线的绘制 正常。值得一提的是,法国人Abraham de Moivre在1733中已经发现了这条曲线,但正是利用 高斯的测量误差使她成名。另请参阅帖子 统计概念. 卡尔·弗里德里希·高斯的所有主题 · ← Ceres 和最小二乘法 · Egregium 定理和曲率 →

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弹性固体中的应力

柯西从来没有停止当一名工程师。1822 年,克洛德-路易·纳维向科学院提出了一个基于分子间作用力的弹性固体理论,而奥古斯丁·菲涅耳正在把光解释为一种弹性介质,即以太的横向振动。柯西是两人在科学院的同事,密切关注着这些工作。1822 年 9 月 30 日,他向科学院宣布了一个全新的理论,它不需要分子。 想象的截面 想想一根受载的梁、一座桥或一根柱子。在内部选一个点,想象一个穿过它的小平面截面,其法向为 $\mathbf{n}$。截面一侧的材料拉着或推着另一侧的材料。这个截面上单位面积所受的力是一个向量 $\mathbf{t}$,柯西称之为“压力”,今天称为应力矢量。 这个矢量不一定垂直于截面。垂直的部分是正应力,起压缩或拉伸作用;平行的部分是剪应力,倾向于让两个面彼此滑动。而当截面绕同一点转动时,$\mathbf{t}$ 也随之改变。 柯西定理 柯西的发现是:这种依赖关系是最简单的一种,即线性的。存在一个数的阵列 $\sigma$,使得对任意方向 $\mathbf{n}$, $$\mathbf{t} = \sigma\,\mathbf{n}, \qquad \sigma = \begin{pmatrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{xy} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{pmatrix}.$$由于阵列是对称的,只要六个数,就能知道穿过该点的所有可能截面上的力。这就是柯西的应力张量。 论证用的是四面体。切出一个极小的四面体,三个面平行于坐标平面,第四个面垂直于 $\mathbf{n}$。各面上的力与面积成正比,面积按尺寸的平方缩小;重力和惯性力与体积成正比,体积按尺寸的立方缩小。对于非常小的四面体,只有面上的力起作用,而且它们必须平衡。由于每个坐标面的面积等于斜面的面积乘以 $\mathbf{n}$ 的一个分量,平衡条件恰好给出 $\mathbf{t} = \sigma\mathbf{n}$。 一个平面的例子 在平面上,阵列只有三个数。取(单位为兆帕) $$\sigma = \begin{pmatrix} 3 & 1 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}.$$对竖直截面,$\mathbf{n} = (1, 0)$,$\mathbf{t} = (3, 1)$:正应力 3(拉伸),剪应力 1。对水平截面,$\mathbf{n} = (0, 1)$,$\mathbf{t} = (1, 1)$:正应力 1,剪应力 1。在图中转动截面,观察两个分量的变化:

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黎曼的遗产

黎曼是一个有着辉煌直觉的人。 — 费利克斯·克莱因,《十九世纪数学发展讲义》(1926) 戴德金和韦伯在 1876 年编辑出版的黎曼全集,连同遗著和笔记,只有一卷五百多页。很少有数学家留下的文字如此之少,影响却如此之多。 以他命名的东西 黎曼积分和黎曼和,微积分课程中积分的定义。 黎曼曲面和黎曼球面,后者是加上一个无穷远点、像球一样封闭起来的复平面。 柯西–黎曼方程和黎曼映射定理。 黎曼几何、黎曼流形、度量和黎曼曲率张量,广义相对论的语言。 黎曼–罗赫定理,它计算在一个黎曼曲面上可以定义多少函数,由他的学生古斯塔夫·罗赫在 1865 年完成。 黎曼 zeta 函数和黎曼猜想。 关于条件收敛级数的黎曼重排定理。 一种新风格 比起具体的成果,黎曼更深刻地改变了数学的风格。在他之前,函数首先是一个公式,数学家的工作就是操纵公式。黎曼用概念来思考:一个复变函数由它的性质而不是表达式来定义;一个曲面不必画在任何地方就能定义;一个空间由它的度量规则来定义。从希尔伯特到外尔,20 世纪的数学家都把他看作后来占据主导地位的“概念式”数学的奠基人。 这种风格也有代价:黎曼常常凭直觉陈述结果,而没有完整的证明。魏尔斯特拉斯对狄利克雷原理的批评显示了其中的风险,好几代数学家致力于为黎曼的论断建立严格的基础。这些论断几乎全都是对的。 1863 年的伯恩哈德·黎曼,三年后他去世了。作者不详 · Wikimedia Commons · 公有领域 在物理学中 黎曼几何作为纯数学存在了半个多世纪,直到 1912 年至 1915 年间,爱因斯坦在数学家朋友马塞尔·格罗斯曼的帮助下,认识到它正是广义相对论所需的工具。今天,同样的语言描述着黑洞、引力波和宇宙膨胀。zeta 函数则出现在统计物理、量子场论和一些奇妙的巧合中:zeta 函数零点之间的间距,与重原子核能级的统计规律相同,这是休·蒙哥马利和弗里曼·戴森在 1972 年发现的。 地方 月球上有一座黎曼环形山,还有一颗小行星 4167 Riemann。在他的故乡布雷塞伦茨,一块嵌着铭牌的石头纪念着这位数学家;在哥廷根,一块牌子标出了他住过的一座房子。 练习:黎曼球面黎曼球面通过从北极出发的投影,把复平面与一个球面对应起来。$|z|$ 非常大的点 $z$ 会到哪里去? 球极投影用经过北极的直线,把球面上除北极以外的每一点与平面上的一点联系起来。离原点很远的平面上的点,对应于球面上非常接近北极的点。北极本身则对应唯一的“无穷远点” $\infty$。这样,像 $\frac{1}{z}$ 这样的函数就在整个球面上有了定义:$\frac{1}{0} = \infty$,$\frac{1}{\infty} = 0$。 练习:丰硕的一生黎曼在 1851 年发表了第一部重要著作,即博士论文,1866 年去世。如果全集约有 550 页,他在职业生涯中平均每年写多少页? 从 1851 年到 1866 年是 15 年。$\frac{550}{15} \approx 37$ 页每年,每周不到一页。很少有例子能如此清楚地说明:在数学中,重要的是思想的深度,而不是篇幅。

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明天太阳还会升起吗?继承法则

古典概率是从原因推到结果:已知硬币是均匀的,正面的概率是多少?很多时候问题正好相反。我们看到了结果,想知道原因:看到某些结果之后,关于这枚硬币我们能说些什么?第一个用数学处理这种原因的概率的人是英国牧师托马斯·贝叶斯,他的论文在他去世后于 1763 年发表。拉普拉斯在 1774 年独立得出了同样的想法,当时并不知道贝叶斯;而发展并应用这些想法的,正是拉普拉斯。 未知的罐子 设想一个罐子里有白球和黑球,比例 $p$ 未知。我们对 $p$ 一无所知:0 到 1 之间的任何值看来都同样合理。我们取出 $n$ 个球(每次放回),全部是白球。下一个也是白球的概率是多少? 如果比例是 $p$,连续取出 $n$ 个白球的概率是 $p^n$。能更好解释观测结果的 $p$ 值获得更大的权重。用 $p^n$ 给每个 $p$ 加权,下一个是白球的概率就是 $p$ 按这些权重的平均: $$P(\text{下一个是白球}) = \frac{\int_0^1 p \cdot p^n\,dp}{\int_0^1 p^n\,dp} = \frac{\frac{1}{n+2}}{\frac{1}{n+1}} = \frac{n+1}{n+2}.$$这就是拉普拉斯的继承法则。没有任何观测时($n = 0$),结果是 $\frac{1}{2}$。取出一个白球后是 $\frac{2}{3}$,十个之后是 $\frac{11}{12}$。更一般地,如果 $n$ 次中取出了 $s$ 个白球,下一个是白球的概率是 $\frac{s+1}{n+2}$。 下图显示了随着白球累积,权重曲线 $(n+1)p^n$ 的变化。它向 $p = 1$ 附近集中,却永远达不到确定: 请启用 JavaScript 以使用这个交互图形。完整的推理见正文。 日出 在 1814 年的《哲学随笔》中,拉普拉斯把这个法则用于一个后来很有名的例子。假设有记载的历史有 5000 年,即 $1\,826\,213$ 天,而太阳每一天都升起了。按照法则,明天太阳升起的概率是

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数沙者

革隆王啊,有些人认为沙粒的数目是无穷的。我要向你证明,我所命名的数中,有一些不仅超过能填满大地的沙粒数,甚至超过能填满宇宙的沙粒数。 — 阿基米德,《数沙者》,致革隆国王的信 《数沙者》是写给希伦国王之子革隆的一封信,也是阿基米德唯一一部为非数学家读者写的书。问题是要证明:存在一个数,比填满整个宇宙所需的沙粒数还要大。 没有名字的数 难点不在计算,而在命名。希腊的记数法用字母表示数字,实际上只能写到万(myriad),即 10 000。“万万”,即 $10^8$,已经是一个巨大的数了。阿基米德提出继续往上: 不超过 $10^8$ 的数构成第一级; 把 $10^8$ 当作新的单位,不超过 $10^8 \cdot 10^8 = 10^{16}$ 的数构成第二级; 依此类推,直到第 $10^8$ 级,它结束于 $\left(10^8\right)^{10^8} = 10^{800\,000\,000}$。 所有这些级构成第一周期。阿基米德又继续用周期往上数,一直到 $10^{8 \cdot 10^{16}}$。本质上,这就是把底数的幂当作台阶,也正是科学记数法背后的思想。 宇宙的大小 要填满宇宙,就得知道宇宙有多大。阿基米德采用了当时天文学家所提出的最大的宇宙:萨摩斯的阿里斯塔克斯的宇宙,他把太阳放在中心,地球绕着太阳转。在这个模型里,恒星必须远到在一年之中察觉不到它们有任何视位移。 哥白尼之前的日心说 阿里斯塔克斯论述这个问题的著作已经失传。我们对他以太阳为中心的模型的了解,主要来自《数沙者》中的这一段:阿基米德概述了这个假说,把它当作最极端的情形来使用。十八个世纪后,哥白尼知道阿里斯塔克斯的想法,甚至在《天体运行论》的手稿中提到过他,但那一段在印刷版中被删掉了。 接着,阿基米德做了估计,而且总是往安全的一边夸大:一粒罂粟籽里能装多少沙粒,一指宽能排多少粒罂粟籽,一斯塔德(约 180 米)有多少指宽,宇宙的直径有多少斯塔德。把这些全部乘起来,他得出阿里斯塔克斯的宇宙能装下的沙粒少于 $$10^{63} \text{ 粒}.$$这是第一周期中第八级的一个数,离他所发明系统的极限还远得很。 国王为什么想知道这个 这本书是关于无穷本身的一课。许多人把“非常大”和“无穷”混为一谈。阿基米德说明,即使是看似无法想象的数量,也有一个数,数学能给它命名,还能超越它。同时,这本书也汇集了当时的天文知识:太阳、月亮和地球的大小,甚至还有阿基米德本人对太阳视直径的测量。 练习:万用 10 的幂表示一万、万万,以及第二级的最后一个数。 一万:$10^4$。万万:$10^4 \cdot 10^4 = 10^8$,第一级的终点。第二级以 $10^8$ 为单位,一直到 $10^8 \cdot 10^8 = 10^{16}$。 练习:一个现代的数据估计,可观测宇宙中约有 $10^{80}$ 个原子。这个数落在阿基米德系统的哪一级? 第 $k$ 级从 $10^{8(k-1)}$ 到 $10^{8k}$。对 $10^{80}$,需要 $8(k-1) < 80 \le 8k$,即 $k = 10$:$10^{80}$ 恰好是第一周期第十级的最后一个数。阿基米德为数沙而创造的系统,用来数宇宙中的原子仍然绰绰有余。

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阿涅西的遗产

很长时间里,人们以两种和她所做的事几乎无关的方式记住阿涅西。对说英语的数学家来说,她是一条绰号为“女巫”的曲线的名字。对米兰人来说,她是一位慈善圣女,年轻时写过一本难懂的书。这两种形象都遮住了 18 世纪最有影响的数学著作之一的作者。 那本书 几十年间,《分析讲义》是欧洲能找到的最完整的微积分教程。在意大利,一代又一代的学生用过它。1775 年第二卷的法译本和 1801 年约翰·科尔森的英译本,把这本书带给了更多读者。阿涅西选择的次序,从代数到曲线,从导数到积分再到微分方程,基本上就是今天微积分课程的次序。 那条曲线 阿涅西曲线不断出现在最意想不到的地方: 统计学中,它是柯西分布,没有均值的分布的经典例子; 物理学中,它是洛伦兹曲线,即谱线和共振的形状; 数值分析中,它是龙格函数 $\frac{1}{1 + 25x^2}$。1901 年,卡尔·龙格证明,用经过等距点的多项式逼近这个函数时,用的点越多,端点附近的误差反而越大。这就是“龙格现象”,每门数值方法课程都把它作为警示来讲; 地理学和气象学中,它是山丘剖面的简单模型,用于研究吹过山地的风。 米兰布雷拉宫庭院拱廊下的玛丽亚·加埃塔纳·阿涅西半身像。Giovanni Dall’Orto · Wikimedia Commons · 署名 那些名字 小行星 16765 Agnesi 和金星上的一座陨石坑都以她命名。在米兰,有以她命名的街道和学校,布雷拉宫庭院里有她的半身像,纪念公墓的名人祠里有她的侧面像,她去世的地方还有一块纪念牌。 米兰纪念玛丽亚·加埃塔纳·阿涅西的牌匾,位于她 1799 年去世的地方。Bramfab · Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0 上帝的数学家 近几十年来,马西莫·马佐蒂、保拉·芬德伦等历史学家重建了阿涅西的世界,即 18 世纪信奉天主教又受启蒙思想影响的米兰,并说明数学和慈善并不是两种分开的生活。对阿涅西来说,学习几何是锻炼通向上帝的理性的一种方式,而为穷人服务是同一信仰的结果。马佐蒂那本书的副标题概括了这种解读:阿涅西,上帝的数学家。 对今天学习微积分的人来说,留下的是这样一个榜样:一个人在三十岁时写出了自己当初学习时希望拥有的那本书,而且写得如此之好,全欧洲的数学家都用它来教学。 练习:龙格函数龙格函数是 $y = \frac{1}{1 + 25x^2}$。证明它是一条阿涅西曲线,求出生成圆的直径 $a$,并计算它下面的总面积。 把它写成 $\frac{1}{1 + 25x^2} = \frac{1/25}{x^2 + 1/25}$。直径为 $a$ 的阿涅西曲线是 $\frac{a^3}{x^2 + a^2}$;取 $a^2 = \frac{1}{25}$,即 $a = \frac{1}{5}$,它变成 $\frac{1/125}{x^2 + 1/25}$,正好是龙格函数的 $\frac{1}{5}$。所以龙格函数是在竖直方向拉伸了 5 倍的箕舌线。面积为 $5 \cdot \pi a^2 = 5 \cdot \frac{\pi}{25} = \frac{\pi}{5}$。也可以用代换 $u = 5x$:$\int \frac{dx}{1 + 25x^2} = \frac{1}{5}\int \frac{du}{1 + u^2} = \frac{\pi}{5}$。

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周游世界游戏与哈密顿回路

1856 年,仍在研究非交换代数的哈密顿发明了二十面体演算:三个符号 $\iota$、$\kappa$ 和 $\lambda$,服从规则 $$\iota^2 = 1, \qquad \kappa^3 = 1, \qquad \lambda^5 = 1, \qquad \lambda = \iota\kappa.$$今天我们会说,它们生成了正二十面体(有二十个三角形面的立体)的旋转群。1857 年,哈密顿在英国科学促进会于都柏林举行的会议上介绍了这种演算,并注意到它描述的是沿正十二面体(有十二个五边形面和二十个顶点的立体)的棱行走的路径。 谜题 为了让这个想法流行起来,哈密顿把十二面体压平画在一块板上,在二十个顶点处开了孔,每个孔标上一个城市的名字,另配二十个编了号的木钉。挑战是:从一个城市出发,只沿着棱走,把其他每个城市恰好访问一次,再回到出发点。1859 年,他以 25 英镑把版权卖给了伦敦的游戏制造商约翰·贾克斯父子公司。这个游戏以“周游世界游戏”(The Icosian Game)的名字出售,还有一个叫“旅行者的十二面体”的袖珍版,但在商业上失败了:只要有点耐心,基本的挑战几分钟就能解决。 圣保罗大学数学与统计研究所 Matemateca 收藏的周游世界游戏复制品。编号的木钉标出了经过二十个顶点的顺序。Estes Objethos Atelier,Alisson Ricardo 摄 · Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0 试一试。字母是哈密顿用来给城市命名的辅音字母: 请启用 JavaScript 以使用这个交互图形。完整的推理见正文。 欧拉解决了,哈密顿没有 每个顶点恰好经过一次再回到起点的路线,今天称为哈密顿回路。这个问题看起来像是柯尼斯堡七桥问题的表亲,在那个问题里欧拉想把每条边恰好走一次。但两者非常不同。对于边,欧拉在 1736 年给出了一个简单的判据:只要看每个顶点连出多少条边。对于顶点,没有人知道简单的判据。1972 年,理查德·卡普把哈密顿回路问题列入他的 NP 完全问题清单:谁能为它找到一个快速方法,谁就有了解决成千上万其他难题的快速方法,还能从克莱研究所赢得一百万美元。 它最著名的亲戚是旅行商问题:在一张地图的所有哈密顿回路中,哪一条最短?它出现在送货路线、电路板钻孔和 DNA 测序中。 柯克曼抢先了一步 1855 年,比哈密顿早两年,英国牧师兼数学家托马斯·柯克曼就已经问过:哪些多面体存在一条经过每个顶点恰好一次的回路?他还给出了一个不可能做到的例子。名字却归了哈密顿,他名气更大,还有一个在售的游戏。 练习:数一数棱在正十二面体中,20 个顶点中的每一个都连着 3 条棱。共有多少条棱?一条哈密顿回路用了其中多少条? 按顶点数,共有 $20 \times 3 = 60$ 个棱端,每条棱有两个端点:$60 / 2 = 30$ 条棱。一条哈密顿回路经过 20 个顶点再回来,用了 20 条棱;其余 10 条没有用到。

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自我复制的自动机

在生命的最后几年,冯·诺依曼问了自己一个听起来像哲学的问题:机器能造出自己的副本吗?困难在于逻辑。要造出副本,机器需要一份关于自己的描述;可描述又是机器的一部分,于是它还得描述这份描述,如此下去,陷入无穷倒退。 描述、构造器和复制器 冯·诺依曼在 1948 年起的讲座中提出的出路,是把三个部分分开: 构造器 $A$,读取任意机器 $X$ 的描述 $D(X)$,并造出 $X$; 复制器 $B$,复制任何描述,而不需要理解它; 控制器 $C$,把两者连接起来。 现在把机器 $A + B + C$ 自己的描述 $D(A + B + C)$ 交给它。构造器读取描述,造出一台新的机器 $A + B + C$;复制器把描述复制一份,交给新机器。结果是一个完整的副本,带着它自己的描述。倒退之所以终止,是因为描述被以两种方式使用:一次作为要执行的指令,一次作为不加阅读就复制的文本。 在 DNA 之前 1953 年,詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克描述了 DNA 的双螺旋。细胞所做的恰恰是冯·诺依曼预言的事:DNA 被核糖体读取以制造蛋白质(构造器),在细胞分裂时又被逐个字母地复制而不加解释(复制器)。冯·诺依曼通过思考机器得出了复制的逻辑结构,而那时生物学还没有揭示生命是怎样实现它的。 格子网格 为了让这个想法变得严格,冯·诺依曼需要一个可以在其中搭建机器的简单“宇宙”。在乌拉姆的建议下,他使用了一个由小方格组成的无穷网格,每个方格处于 29 种状态之一,所有方格在每一步同时根据四个邻居的状态而改变。他在这个网格中设计了一个巨大的构型,包含数量极其庞大的格子,能够读取一条带子、造出自己的副本并复制这条带子。这项工作在他去世时尚未完成,由他的合作者阿瑟·伯克斯补全,并于 1966 年以《自我复制自动机理论》为题出版。 斯坦尼斯瓦夫·乌拉姆在洛斯阿拉莫斯的证件。正是乌拉姆向冯·诺依曼建议用格子网格作为机器的宇宙。Los Alamos National Laboratory · Wikimedia Commons · 公有领域 这样的网格今天称为元胞自动机。1970 年,英国人约翰·康威发明了一个只有两种状态(活和死)的元胞自动机,规则只有一行:有 2 个或 3 个活邻居(算上对角线)的活格存活;恰好有 3 个活邻居的死格诞生;其余的死亡或保持死亡。康威称之为生命游戏,它丰富到在其中也能搭建计算机和自我复制的机器。 练习:闪烁器在生命游戏中,横排的三个活格构成“闪烁器”。证明下一步它们会变成竖排。 中间的格子有 2 个活邻居,存活。两端的格子只有 1 个活邻居,死亡。中间格子正上方和正下方的两个格子恰好有 3 个活邻居(横排的三个),诞生。结果:竖排的三个。同样的推理表明,再下一步它又变回横排,这个图案永远闪烁下去。

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形态发生:方程里的豹斑

胚胎起初是一团几乎相同的细胞。然而最后,每只手有五根手指,斑马有条纹,豹子有斑点。如果起初一切都是均匀的,形态从何而来?1952 年,在他发表的最后一篇重要论文《形态发生的化学基础》中,图灵提出了一个数学答案,生物学家花了几十年才证实它。 两种物质,两种速度 设想两种化学物质,图灵称之为形态发生素,在组织中扩散。今天人们通常这样描述它们: 一种激活剂,促进自身的生成,也促进另一种的生成; 一种抑制剂,抑制激活剂。 两者相互反应并且扩散,也就是从浓度高的地方扩散到浓度低的地方,就像一滴墨水在水中散开。关键在于:抑制剂扩散得比激活剂快。 看看如果某一点偶然多出一点激活剂会发生什么。那里会产生更多的激活剂和更多的抑制剂。激活剂慢,留在原地聚集;抑制剂快,跑向两侧,阻止附近再出现激活剂的高峰。结果是一个高峰被一圈没有高峰的地带包围,接着又是一个高峰、一圈地带:间隔规则的斑点或条纹,凭空出现。 计算 图灵写出了方程,并在均匀状态附近将其线性化。在一条直线状的组织中,用 $u$ 和 $v$ 表示激活剂和抑制剂的偏差: $$\begin{aligned} \frac{\partial u}{\partial t}&=a\,u+b\,v+D_u\frac{\partial^2u}{\partial x^2},\\ \frac{\partial v}{\partial t}&=c\,u+d\,v+D_v\frac{\partial^2v}{\partial x^2}. \end{aligned}$$含 $a$、$b$、$c$、$d$ 的项是反应;含 $D_u$ 和 $D_v$ 的项是扩散。为了看一个波长为 $\frac{2\pi}k$ 的小波是增长还是消失,试探形如 $e^{\lambda t}\cos kx$ 的解。令 $q=k^2$,就得到矩阵 $$\begin{pmatrix}a-D_uq&b\\c&d-D_vq\end{pmatrix},$$当这个矩阵的行列式变为负数时,波就会增长。 取具体的数:$a=1$,$b=-1$,$c=2$,$d=-1.5$。没有扩散时($q=0$),行列式是 $1\cdot(-1.5)-(-1)\cdot2=0.5>0$,迹是 $-0.5<0$:均匀状态是稳定的,仅靠化学反应不会产生任何图案。 现在打开扩散,让抑制剂快十倍,$D_u=1$,$D_v=10$: $$\det(q)=(1-q)(-1.5-10q)+2=10q^2-8.5q+0.5.$$它的根是 $q\approx0.064$ 和 $q\approx0.786$。在两根之间,行列式是负的:这些波长的波会增长。增长最快的在中间,$q=0.425$,波长 $\frac{2\pi}{\sqrt{0.425}}\approx9.6$。扩散通常抹平差异,在这里却制造了差异。所以这种现象叫作扩散引起的不稳定性。 一个反应–扩散模型的计算机模拟,用的是格雷–斯科特模型,它是图灵模型的近亲。从随机散布的斑块出发,同样的方程只改动两个反应常数,就能产生规则的圆点(左)或弯曲的条纹(右)。为本站制作的模拟 · Euler’s Eyes 从计算到动物 (a) 图灵 1952 年算出的一圈细胞中的图案;(b) 他在曼彻斯特计算机上计算得到的平面组织上的斑点;(c) 猎豹的皮毛。Philip Ball · Wikimedia Commons · CC BY 4.0 图灵在曼彻斯特的计算机上做了一部分计算,得到的图案之一是一种不规则的斑驳花纹,与某些动物的花纹相似。他并不知道形态发生素会是哪些物质,当时的生物学也无从验证。这个想法在几十年里几乎被遗忘了。