蝴蝶,螺旋结构和中微子

研究揭示了蝴蝶翅膀上闪亮多彩的现象背后的科学原理。这种效果源于翅膀内部的复杂结构,即光子晶体,它能以特定方式反射光线。最近的研究进一步发现了一种类似于石墨烯的3D结构,该结构允许电子在三个维度上自由移动,如同它们没有质量一样。


作者:John Baez

Morpho_peleides02
 

某些蝴蝶具有闪亮,色彩斑斓的翅膀。从不同的角度我们可以看到不同的色彩。这种效应称为晕彩 iridescence.。基于什么原理呢?

这些蝴蝶的翅膀被发现是由非常有趣的物质构成。光在这些物质中经不断反射形成复杂的路线。阳光的不同色光以相异的角度被这些物质所反射。

我们开始理解这些物质,并且能在实验室当中制作类似的物质材料。这些被称为光子水晶photonic crystals的物质, 具有令人惊讶的属性。

在量子技术中心Centre for Quantum Technologies ,有人专门研究这些有很多种类的奇异物质。 隔壁,还有一个专门受资助研究石墨烯graphene的实验室: 在这种碳晶格当中,电子的运动好像无质量粒子一样!石墨烯为许多新技术提供了潜在的可能性,这也是新加坡投入巨资研究它的原因。

graphene

一些MIT的物理学家刚刚展示了在蝴蝶翅膀当中的一种类似石墨烯的3D结构的物质。在石墨烯里面,电子可以轻易的在两个方向上移动。在这种新物质当中,电子可以自由的在3个方向移动,就好像它们没有质量一样。

这些图片显示了在蝴蝶翅膀里面发现的两种物质的微观结构:

gyroid_versus_double_gyroid

左面的图片显示的是数学艺术家 Bathsheba Grossman的塑性作品。 它是一条螺旋结构gyroid: 具有复杂形状的表面,在3个方向循环重复。它被称为极小曲目minimal surface ,也就是你不能够在缩小它的面积了。它将空间分成了两个区域。

这种螺旋结构在1970年被数学家 Alan Schoen发现。它是一种三周期极小曲目 triply periodic minimal surfaces, 意思是说,类似于晶体一样,它可以在空间的三个方向不断重复自己。

Schoen 在NASA工作,他的想法是利用这种螺旋结构,建造超亮、超强的结构。但是还没有成功,研究并不顺利。

在1983年,人们在油和水的混合物当中,发现油可以自发形成一种螺旋结构。油格努力使它们的表面积最小,所以形成最小曲目并不奇怪。 我并不确定另外的某些东西能够形成这种螺旋结构。

蝴蝶的翅膀是由一种称为壳质chitin的硬质物质形成的。大约在2008年,人们发现有些晕彩蝴蝶翅膀是由壳质形成的螺旋结构模式!这种模式里面的空间是非常小的,大概是一个可见光波长。这导致光以非常复杂的路线通过这种物质,依赖于光的色彩和它的方向。

看:蝴蝶竟然能够自行演化出基于螺旋结构的光子晶体

宇宙是令人敬畏的,但这不是魔法幻想。一种数学模式是美丽的,如果它至少使一个问题具有简单的答案。 这就是为什么美丽的事物总是自行出现的生活当中:对于特定事物的出现它们是最简单的方法。达尔文进化论指出:通过亿万种可能性的选择找到问题的答案。这样,我们期待的美好生活将通过数学的美丽的方式包装起来,就是这样…

右面的图片显示的是一种双螺旋结构。如下:

double_gyroid2

这是搅在一起的两个曲面,红的和蓝的。作为一级曲面的螺旋结构:

f(x,y,z)=0

并且获得两个相互靠近的曲面

f(x,y,z)=±c

利用一些较小的c值。

某些蝴蝶在成长的时候,形成翅膀的模式是双螺旋模式,当长大的时候,又变成单螺旋模式!

在MIT新的研究针对电子如何在双螺旋模式里运动。 计算它们的散布关系dispersion relation: 电子运行的速度如何依赖于它们的能量和方向。

普通的粒子能量高,运动就快。但是对于无质量粒子,像光子,不管能量多少,速度都是一样的。MIT 小组证实了一个在双螺旋结构里运行的电子,速度不依赖于它的能量。因此,在一些方面这些电子行为更像无质量粒子。

但是与光子不同,实际上更像中微子!你看,不像光子,电子和中微子是半旋粒子。中微子几乎是无质量的。 一个无质量的半旋粒子具有偏手征性,并且围绕它的运动轴只沿着一个方向旋转。 这样的粒子一般称为Weyl旋子Weyl spinor。MIT小组证实一个通过双螺旋曲面的电子更像Weyl旋子的行为!

这是啥道理呢? 关键的事实是这种双螺旋结构具有偏手性,或叫手征。左手征和右手征。你可以在Grossman的普通螺旋塑性结构里清楚的看到手征特性:

gyroid_hex

注意: 还没有人在实验室里使得电子像Weyl旋子一样运动。MIT小组只是发现了这样的方法。或许在几年内,有人会真的实现这个。或者更晚些,更加令人惊奇的事物出现。谁知道呢?或者蝴蝶会知道!

原文:The Butterfly, the Gyroid and the Neutrino 译:GoodKid

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### 中微子探测相关的代码实现与算法 中微子探测通常依赖于高能物理实验中的复杂数据处理分析技术。以下是一个基于Python的示例,用于模拟中微子探测器中的信号处理过程。此代码使用了蒙特卡罗方法生成中微子事件,并通过简单的机器学习分类器进行事件分类。 #### 1. 数据生成 首先,生成中微子事件的模拟数据。假设我们有一个探测器,能够记录中微子的能量方向信息。 ```python import numpy as np def generate_neutrino_events(num_events, energy_range=(1e3, 1e6), angle_range=(-np.pi, np.pi)): energies = np.random.uniform(energy_range[0], energy_range[1], num_events) angles = np.random.uniform(angle_range[0], angle_range[1], num_events) return np.vstack((energies, angles)).T # 生成1000个中微子事件 neutrino_data = generate_neutrino_events(1000) ``` [^4] #### 2. 数据预处理 在实际应用中,原始数据可能包含噪声或缺失值。需要对数据进行清洗归一化处理。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(neutrino_data) ``` [^5] #### 3. 机器学习分类 使用支持向量机(SVM)对中微子事件进行分类。例如,区分中微子背景其他粒子事件。 ```python from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设标签为1表示中微子事件,0表示其他事件 labels = np.random.randint(0, 2, size=len(scaled_data)) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_data, labels, test_size=0.2, random_state=42) classifier = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale') classifier.fit(X_train, y_train) # 测试集预测 predictions = classifier.predict(X_test) ``` [^6] #### 4. 性能评估 评估模型的性能,确保其在实际应用中的可靠性。 ```python from sklearn.metrics import classification_report report = classification_report(y_test, predictions) print(report) ``` [^7] ### 相关理论补充 中微子探测的核心在于高效地从大量背景噪声中提取信号。这涉及到多方面的技术,包括但不限于信号处理、模式识别以及机器学习算法的应用。此外,降维技术在处理高维特征空间时尤为重要[^2]。 ---
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