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第232章 颠覆物理学基础之新基本模型 (第1/3页)
“import time
class scifirobot :
def __init__( self ): bstacle_detected = false……”
一行行代码飞快在乔泽极有节奏的敲打声中不停的涌现。
毫无疑问,豆豆给自己设计的身体具备先进的视觉感知和运动控制能力,这也让乔泽这设计避障算法时,能够更加奔放。
虽然乔泽一直认为自己并不太擅长编程,但再看过了别人敲打的代码之后,他还是决定亲力亲为。
任务并不算轻松,因为豆豆设计了太多太复杂的传感器和控制接口,并通过交叉计算来获得更精确的定位跟控制能力。所以乔泽在设计算法时,就得考虑更多更周全。
理论上说,越复杂的系统可靠性便越低。
电子系统的性能优越,但往往不如最简单的机械系统可靠。
但好在对于乔泽来说,这要比去思考那些数论方面的难题要简单许多。
编程再难,总难不过解决杨-米尔斯理论带来的一系列难题。
就当是放松大脑了。
至于苏沐橙这段时间也过的很放松。
人一旦找到了理由放飞自我,就失去了努力的动力。
所以自从领会了平均大法的妙用,小苏同学也没了继续努力学习的冲劲。
但日子却过得更充实了。
在乔泽的纵容下,小苏同学开始跟莹姐学习搏击,两个年纪相差不大的女生还能约着出去逛街,购物,凑热闹……
然后回来跟絮絮叨叨的跟乔泽讲述那些人间烟火。
用小苏同学的话说,这是帮着乔泽去体验那些他平时关注不到的生活。扩展乔泽生命的宽度。
听了这个解释,当事人情绪很稳定。
不过另一群人也正在拼命帮着乔泽拓宽着生命的宽度。
而且这群人大都集中在欧洲。
……
众所周知位于欧洲法国跟瑞士边境交界处的欧洲核子研究组织cern,从1954年成立以来至今,依然是世界上最大型的粒子物理学实验室。
同时也拥有着目前世界上最先进的大型粒子对撞机。
从1959年28 gev质子同步加速器开始运行,再到2008年在下线的大型电子-正电子对撞器基础上构建的大型强子对撞器第一次试机到如今,来自全世界的物理学家们经历了无数次粒子碰撞,更积累了无数繁杂如屎山般的数据。
毫无疑问,这些数据中蕴藏着极高的价值,不太恰当的比喻就是屎中藏金。
唯一的问题是,以现有理论跟技术分析手段,想要把金子从这堆屎山中挖出来,需要消耗的资源很可能超过了屎山中蕴藏的金子本身的价值。
但这次显然不一样。
虽然之前的一段时间cern的两台对撞机都在维护阶段,并没有开机,但常驻cern的数千物理学家最近一大半人都在忙着根据乔泽的博士论文给出的判断,进行着验证工作。
以前他们拿这些数据束手无策,是因为没有合适的工具。但乔泽的博士毕业论文给他们提供了一个极为有效的验证手段。也就是论文最后给出的那個重要相变方程:v =\sum_j (a_jb_j +ext{.})
有了这个方程,他们需要做的就是从庞大的数据库中找到带入后符合能让方程两边相等的数据,在综合当时对撞时的数据,等到对撞机开机时,进行重复性的对撞试验,再通过拿到的最新数据相比对,就能最终证明乔泽给出的结果是否正确。
说起来,乔泽的确是帮他们大大简化了工作量,但数据毕竟太多了。
如果说在没有这个相变方程之前,想找到相关的证据难度是一百,那么有了相变方程之后,难度大概也就是降到了五十。
从基本不可能完成的任务,变成了只要够细心,够努力,并舍得投入算力,就能完成的任务。
所以这段时间大家都很忙碌。
放下原本手中的工作,各自选取自认为最可能的数据段,使用超算进行验证,便成了近期大家的首要任务。
平时人缘好的,还开始跟熟人合作,大家选用不同的数据各自分析,如果碰巧出了结果,就一起发论文。这样成功的几率更大。反正cern出的论文甚至能出现作者列表跟论文差不多长的情况。
是的,乔泽在完成了他的博士毕业论文后,闲了下来。开始操心一些应用上的问题。
但全世界数千的物理学家,却都在为他的论文而忙碌着。
对乔泽来说,他解决了这个问题,不过就是能拿到克雷研究所的一百万美元奖金,但对这些物理学家来说,如果乔泽是正确的,就意味着他们未来可以用数学定理来搭建描述自然定理的主要框架。
并通过乔泽给出的方法去解决更多的问题。
杨-米尔斯场质量问题解决了强相互作用,这个理论巧妙地用无质量的砌块产生有质量的粒子。当乔泽用数学证明了这一点,就意味着物理学家们可以用这套理论去探讨强子的质量起源。
这更意味着粒子物理学和标准模型将可能有颠覆性的发展。
所以这段时间大家的干劲是真的很大。
验证出结果并不一定能让他们扬名立万,但如果确定了乔泽是正确的,然后他们借用乔泽的数学工具,将标准模型向前推进一步,那妥妥就是诺奖级的成果。
可想而知,这些物理学家甚至比乔泽更希望论文是正确的,乔泽的超螺旋代数跟超越几何学,以及相关理论,在解决杨-米尔斯场质量问题上,真能表现完美。
虽然最近最吸睛的还是乔泽开发的材料模型,也的确在cern内部引发了震动,但效果也就是让诸多华人物理学家地位变得高了一点。
大家虽然讨论得很多,但也帮不上什么忙。
毕竟那涉及到的是人工智能领域。
跟理论物理完全属于不同的行业。
这也是新世纪的科学研究就是这样。
哪怕同样是搞物理的,说是一个学科,但搞理论跟搞应用甚至可以毫不相通。
这是身而为人的悲哀。
现有的知识传承手段光是学习前人的成果就已经浪费掉人生中最美好的时光,哪怕天纵奇才,剩下的时间大概也只够在一个方向上去取得些成就。如果想既要深度,又要广度
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