يحدد الفيزيائيون عدم اليقين الذي تم التغاضي عنه في تجارب العالم الحقيقي مثل الملقط البصري

(أخبار Nanowerk) غالبًا ما تفترض المعادلات التي تصف الأنظمة الفيزيائية أن السمات القابلة للقياس للنظام - درجة الحرارة أو الإمكانات الكيميائية، على سبيل المثال - يمكن معرفتها بدقة. ولكن العالم الحقيقي أكثر فوضوية من ذلك، وعدم اليقين أمر لا مفر منه. تتقلب درجات الحرارة، وتتعطل الأجهزة، وتتدخل البيئة، وتتطور الأنظمة مع مرور الوقت. تعالج قواعد الفيزياء الإحصائية حالة عدم اليقين بشأن حالة النظام التي تنشأ عندما يتفاعل هذا النظام مع بيئته. لكنهم افتقدوا منذ فترة طويلة نوعًا آخر، كما يقول ديفيد وولبرت، أستاذ معهد SFI، وجان كوربيل، باحث ما بعد الدكتوراه في مركز العلوم المعقدة في فيينا، النمسا. في ورقة جديدة نشرت في بحوث المراجعة البدنية ("الديناميكا الحرارية غير المتوازنة للعمليات العشوائية غير المؤكدة")، يجادل الفيزيائيان بأن عدم اليقين في المعلمات الديناميكية الحرارية نفسها - المضمنة في المعادلات التي تحكم السلوك النشط للنظام - قد يؤثر أيضًا على نتيجة التجربة. الملقط البصري، الذي يظهر هنا وهو يحبس جسيمًا نانويًا، هو من بين الأنظمة المتأثرة بنوع من عدم اليقين الذي غاب عن الفيزيائيين منذ فترة طويلة. (الصورة: ستيفن هوكسترا / ويكيبيديا CC BY-SA 4.0) يقول وولبرت: "في الوقت الحاضر، لا يُعرف أي شيء تقريبًا عن العواقب الديناميكية الحرارية لهذا النوع من عدم اليقين، على الرغم من عدم إمكانية تجنبه". وفي الورقة الجديدة، يدرس هو وكوربل طرقًا لتعديل معادلات الديناميكا الحرارية العشوائية لاستيعابها. عندما التقى كوربل وولبرت في ورشة عمل عام 2019 حول المعلومات والديناميكا الحرارية، بدأا الحديث عن هذا النوع الثاني من عدم اليقين في سياق الأنظمة غير المتوازنة. "لقد تساءلنا، ماذا يحدث إذا كنت لا تعرف بالضبط المعلمات الديناميكية الحرارية التي تحكم نظامك؟" يتذكر كوربل. "ثم بدأنا اللعب." غالبًا ما تتضمن المعادلات التي تصف الأنظمة الديناميكية الحرارية مصطلحات محددة بدقة لأشياء مثل درجة الحرارة والإمكانات الكيميائية. يقول كوربل: "لكن كمجرب أو مراقب، فإنك لا تعرف بالضرورة هذه القيم" بدقة كبيرة جدًا. والأمر الأكثر إرباكًا هو أنهم أدركوا أنه من المستحيل قياس عوامل مثل درجة الحرارة أو الضغط أو الحجم بدقة، وذلك بسبب قيود القياس وحقيقة أن هذه الكميات تتغير بسرعة. وقد أدركوا أن عدم اليقين بشأن تلك العوامل لا يؤثر فقط على المعلومات المتعلقة بالحالة الأصلية للنظام، بل يؤثر أيضًا على كيفية تطوره. يقول كوربل إن الأمر يكاد يكون متناقضًا. "في الديناميكا الحرارية، أنت تفترض عدم اليقين بشأن حالتك، لذلك تصفها بطريقة احتمالية. وإذا كان لديك الديناميكا الحرارية الكمومية، فإنك تفعل ذلك مع عدم اليقين الكمي. "ولكن من ناحية أخرى، فأنت تفترض أن جميع المعلمات معروفة بدقة تامة." يقول كوربل إن العمل الجديد له آثار على مجموعة من الأنظمة الطبيعية والهندسية. إذا احتاجت الخلية إلى استشعار درجة الحرارة لإجراء بعض التفاعلات الكيميائية، على سبيل المثال، فستكون دقتها محدودة. قد يعني عدم اليقين في قياس درجة الحرارة أن الخلية تقوم بالمزيد من العمل، وتستخدم المزيد من الطاقة. ويقول: "يتعين على الخلية أن تدفع هذه التكلفة الإضافية لعدم معرفتها بالنظام". ملاقط بصرية تقديم مثال آخر. هذه هي أشعة ليزر عالية الطاقة تم تكوينها لإنشاء نوع من المصيدة للجسيمات المشحونة. يستخدم الفيزيائيون مصطلح "الصلابة" لوصف ميل الجسيم إلى مقاومة تحركه بواسطة المصيدة. لتحديد التكوين الأمثل لأشعة الليزر، يقومون بقياس الصلابة بأكبر قدر ممكن من الدقة. وعادةً ما يقومون بذلك عن طريق إجراء قياسات متكررة، على افتراض أن عدم اليقين ينشأ من القياس نفسه. لكن كوربل وولبرت يقدمان احتمالًا آخر، وهو أن عدم اليقين ينشأ من حقيقة أن الصلابة نفسها قد تتغير مع تطور النظام. إذا كان الأمر كذلك، فلن تتمكن القياسات المتطابقة المتكررة من التقاطها، وسيظل العثور على التكوين الأمثل بعيد المنال. "إذا واصلت تنفيذ نفس البروتوكول، فلن ينتهي الجسيم في نفس النقطة، فقد يتعين عليك القيام بدفعة بسيطة"، وهو ما يعني عملاً إضافيًا لا توصفه المعادلات التقليدية. ويقول كوربل إن حالة عدم اليقين هذه يمكن أن تحدث على جميع المستويات. ما يتم تفسيره غالبًا على أنه عدم يقين في القياس قد يكون عدم يقين في المعلمات المقنعة. ربما تم إجراء تجربة بالقرب من نافذة حيث كانت الشمس مشرقة، ثم تكررت عندما كان الجو غائما. أو ربما تم تشغيل مكيف الهواء بين التجارب المتعددة. ويقول إنه في العديد من المواقف، "من المناسب النظر إلى هذا النوع الآخر من عدم اليقين".

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news3/newsid=64416.php