热力学与进化论"小组半年总结----Jake版

半年的时间，热力学与进化论小组的读书研讨活动基本可以分成3个阶段。第一个阶段属于熟悉阶段，一方面是成员之间的彼此了解，另一方面是成员对我们研讨内容的了解。第二个阶段属于碰撞与讨论的阶段，我们研讨的内容集中到了热力学、统计物理，这些理论虽然都很成熟，但是每个人对它的理解都非常不一样，因此，我们的思想开始了碰撞。第三个阶段是探索未知阶段，我们在不断的学习和交流中消化着新的东西，而且对于很多领域仍然处于模糊认识阶段，为了进一步满足我们的好奇心，我们的触角伸向了更深入的领域，例如贝叶斯概率和量子力学以及MEPP等。第一阶段：熟悉 《Survival of likeliest》这篇文章非常适合入门研读。通过这篇文章，我们能够看到一条架在生命科学和统计物理科学之间的桥梁。该文不仅仅表达了我们这个小组最终想要探索的问题，而且介绍了走在这条探索道路前列的科学家们的已有工作。 科学的发展离不开已有事实的支撑。正如理想气体经验公式最终激发人们创立了统计物理一样，代谢生态学中大量的经验公式正等待着新理论的提出和总结。其中一个最让人难忘的公式就是：F~M^(3/4) exp(-E/kT)其中F是生物的新陈代谢率，M是它的重量，E是平均的化学反应活化能，为常数，T是生物所在环境的平均温度，k是玻尔兹曼常数。 生命的第四维和输运网络分别从两个不同的侧面对代谢生态学中的重要经验公式进行解释。其中第四维这篇文章揭示出来维度这个重要的概念在幂律以及复杂系统之中的重要性，这引起了我们进一步思考的问题：究竟什么是维度？输运网络则从更加具体的网络拓扑结构的观点揭示代谢生态学3/4律的起源。由于复杂网络的研究方兴未艾，因此，这个方向得到了更多人的认可。第二阶段：碰撞 思想碰撞的火花起源于人们对热本质的认识，卡诺热机无疑是经典热力学中的一个最重要的概念之一。为了准备这次活动，Jake专门准备了一个卡诺热机的模拟程序，该程序与其说是卡诺热机的模拟，不如说是卡诺热机的抽象，因为系统的相空间被简化成了仅仅有位置，而没有速度，这样的分子构成的气体系统更容易让我们直观地看到守恒量和耗散量的关系。而且，该模拟让我们看到了真正的熵增来源于分子运动同步性的丧失。因此，我们完全可以从信息的角度来理解热力学。在总结中，Jake专门用一套公理化的方法总结了热力学各个定律，其目的就是想表征热力学是一套独立于具体物理系统的学科。 统计物理与最大化熵的这次讨论真正体现了不同思维方式，不同体系之间的碰撞。一面是非常成功的经典热力学、统计物理，另一面是更加时髦的信息论和最大化熵框架，我们究竟应该如何协调二者？一方面唯信息论的认识除了能够提供新鲜的视角之外，仍然不能解释经典物理中不能解释的问题。而传统的统计物理框架也需要引入等概率假说等附加条件才能更好的解释很多物理现象。 所有这些争论与碰撞使得我们深深感觉到知识的匮乏，我们有一种强烈的渴望想获得更多的知识。于是我们继续踏上了探索之路。第三阶段：探索 问题已经越来越集中于一些最基本的概念，究竟什么是概率？什么是熵？我们发现对这类概念的理解，不仅我们这群年轻人功力不够，而且很多大的科学家之间仍然存在着争议。比如，自古以来就存在着两种对概率的理解方式：主观概率与客观频率。而这两种方式是否能在更高的程度上获得统一呢？ Ren Yan给我们带来的量子物理简介至少让我们看到了量子论无非是一套关于概率的运算法则，而这里面的概率不再是经典的概率，而是量子概率----一种凌驾于复平面上的概率法则。这种概率法则有可能蕴藏着全新的规律。 主观概率学派一直是被主流频率学派排除在外的边缘学派，然而贝叶斯概率公式的成功应用使得人们不得不承认这种独特的理解世界方式不仅仅是经典理论的注脚。有趣的是，在人工智能与机器学习领域中，主观概率从来就是一种最自然的主流研究方式。然而在统计物理中，人们还远没有习惯运用主观概率来解释问题。 最后我们在本学期的最后一次讨论中，再次把焦点集中到了最大熵产生原理上面。然而，我们遗憾的发现，仅仅具备了这些最基本的工具还远不能对最大化熵产生原理进行解释，这激发了我们进一步前行的动力。 总结来看，这半年的活动应该算是一次打基础的尝试，我们还没有对我们的最终问题进行真正的探索。然而，在这一次一次的讨论中，我们已经慢慢集中了我们要探索的问题。笔者认为，所有的方方面面都围绕着"概率的本质"这个主题而展开。对这个问题的新的突破将有可能一股脑解决我们讨论的所有问题。我不想误导人，我不会拿出来一套东西能把智能、生命、时间等问题搞清楚，我只是觉得我找到了一个最关键、最核心的问题，对这个问题的解答将会帮助我们从全新的视角重新看待所有的古老问题，包括智能生命，也包括我们这个奇怪世界的走向。为了找到这个最关键的问题，我花了10年的时间。其实纯粹的自由探索是有很大代价的，你必须报以一种出家的心态。现在除了问题，我就是一无所有。