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波士顿动力研究报告论文

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波士顿动力研究报告论文

“逆天机器人 Atlas”能够自主导航了! 大家对 Atlas 机器人一定不陌生。2013 年,波士顿动力公司为美国国防部高级研究计划局 (DARPA) 的一项挑战赛创造了 Atlas 机器人,它能走能跑,草地、雪地、碎石地都不在话下,甚至能做 360 度后空翻。它被称为 “逆天机器人 Atlas”。 尽管有如此惊人的敏捷度,Atlas 机器人在走路时仍然很容易摔倒,尤其是当地面不平整时,双足机器人很难计算他们的脚应该放在哪里才能保持平衡。 这是因为,Atlas 机器人走的每一步都必须由人类操作员决定,并通过用户界面输入。 编程让机器人在平坦的地面上行走已经够困难的了,但是佛罗里达人类与机器认知研究所 (IHMC) 正在解决一个更大的挑战:确保双足机器人能够成功地在崎岖的地形上行走。 该研究所自 2016 年以来一直在研究这个问题。 今天,IHMC 发布的最新视频,展示了这个领域的最新进展:机器人可以通过自主步伐规划算法,在狭窄的地形中自主导航了! 视频中,IHMC 开发的自主步伐规划 (autonomous footstep planning) 程序正在波士顿动力公司的 Atlas 机器人和美国宇航局开发的 Valkyrie 机器人上运行。 视频展示了机器人在一堆煤渣块上面行走,甚至能穿过更窄的路径,由于导航选项有限,路径越窄导航就越困难。 操作人员为机器人指定一个开始点和一个结束点,然后映射所有可能的路径,评估每个路径的成本,选择一个最好的路径,最终到达目标点 —— 所有这些都发生在快速的现代硬件上。 利用 IHMC 的算法,这些机器人还可以快速适应环境变化和路径障碍,甚至能够在一条 “独木桥” 式的狭窄路径上行走。 该算法使用机器人的传感器对环境进行调查,并将环境分割成多个部分。每个部分都被分解成一系列的多边形,从而创建一个环境模型,这样机器人就可以规划出从起点到目标点的每一步。 研究人员表示,还有很多工作要做 ——Atlas 机器人在狭窄小路上自主导航行走的成功率是 50%,在崎岖地形的成功率达到 90%,而在平坦地形的成功率接近 100%。 研究人员计划提高路径规划的速度和能力,在迷宫和看不见的目标环境中测试,第一步是加入一个身体路径规划器。 视频和论文已经提交给 IEEE 2019 类人机器人大会。 详解Atlas如何自主导航:点云分割、基于图搜索 IHMC 在视频中详细描述了机器人如何做到自主导航的。 为了在一个杂乱或复杂的环境中行走,双足机器人必须要能够找出他们可以把脚放在哪个位置,而且需要快速完成这个过程。在参加 DARPA 机器人挑战赛时,IHMC 团队需要让人类操作员通过一个用户界面来指导 Atlas 的每一步放在什么位置,这个过程非常缓慢,给操作员带来了很大的负担。 一旦脚步放错,机器人就会跌倒 ——IHMC 的 Atlas 机器人在最后一场决赛时毫无预兆地跌倒了…… 在这个最新研究中,研究人员使用传感器获取机器人周围环境信息,生成点云,然后将点云分割成平面区域,以更紧凑的形式表示来自传感器的大量数据。 点云环境模型 有了这个环境模型,目标就变成了规划一系列的脚步,让机器人的初始点走到最终目标。 为此,研究人员使用基于图的搜索技术,如 A* 算法,图中的每个节点代表一个脚步。当展开一个节点时,对 x 和 y 平移进行网格搜索。 在此基础上,考虑前一步的平移和旋转,并评估每一步的成本,确定下一步的最佳位置。 通过正确的调优和检查,这种方法适用于各种各样的环境。 例如与平地上,它可以很快地规划目标,成功率接近完美。 当穿越崎岖的地形时,规划速度也相当快。 目标位置的改变会机器人避障的最佳路径。 机器人还能够利用规划算法挤着穿过狭窄的通道。 在这种环境下,为了避免与环境发生碰撞,机器人不得不几乎完全转向一侧。 部分脚印在环境中提供额外的落脚位置,允许机器人在更复杂的地形中行走。 机器人还可以重新规划路径。 例如,当 Valkyries 的路径被阻挡时,它可以重新回到目标的新路径。 最后一个例子是台阶高低不平的环境,目标地址是较高的平台。 Atlas 能够规划它的路径先踩较高的煤渣块,然后回到较低的煤渣块,一高一低地走,直到到达目标。 Atlas有望成为身手灵活、自主导航的灾区救援机器人 Atlas 机器人由波士顿动力公司制造,IHMC Robotics 编写了控制、感知和规划算法,使机器人具备了视频中展示的灵活性。 现在,Atlas 机器人拥有了在平坦、粗糙和狭窄的路径上自主导航的能力,这对于帮助灾区救援很重要,因为在灾区,倒塌的瓦砾使得传统的救援服务难以进入。

从简单的两条腿的模拟运动,到模拟认为的站立行走,再到模拟人的自己平衡行走,再到模拟人为的跳跃,到模拟人为自由运动。

你好,因为波士顿动力生存压力很大。

5月1日,美国人类与机器认知研究所(IHMC)在波士顿动力公司的Atlas机器人身上,测试了其开发的机器人自动路线规划算法。对于机器人来说,独木桥式的狭窄通道是复杂地形,成功通过率只有50%。

我们先来了解下机器人不同的行走方式:

1.轮式移动机器人

轮式移动机器人,顾名思义,就是驱动轮子来带动机器人行走,轮式的效率最高,行进速度快,转向灵活,造价较低,故障容易处理,另外,在相对平坦的地面上,轮式移动比足部更具优势,控制也相对简单,轮式移动机构现今应用相当广泛,是目前研究最为透彻的移动方式之一。

2.履带式移动机器人

典型的履带式移动机构由驱动轮、导向轮、拖带轮、履带板和履带架等部分构成。履带式移动机构适合在复杂路面上行驶,它是轮式移动机构的拓展,履带本身起着给车轮连续铺路的作用。

履带式移动结构在地面支撑面积大,接地比压小,滚动摩擦小,通过性能比较好,转弯半径小,牵引附着性能、越野机动性、爬坡、越沟等性能优于轮式移动机构。履带式移动机构广泛用于各种军用地面移动机器人。

它的缺点是由于没有自定位轮和转向机构,只能靠左右两个履带的速度差实现转弯,所以在横向和前进方向上都会产生滑动;转弯阻力大,不能准确地确定回转半径等。

3.跳跃式移动机器人

跳跃式机器人对地形有更强的适应力。但是跳跃运动首先要克服自身重力的影响,由于需要跳跃,自身重力必然要小,重力要小,质量也要小,能源就是最大问题。而且腾空和触地阶段动力学方程复杂,平衡难以控制。跳跃后半段要从高空坠落,机器人本身的抗摔能力又有着较高的要求。

4.腿式移动机器人

腿式行走机器人基于仿生学原理,目前展开广泛研究的有两足、四足、六足等各种腿足式移动机构,该机构几乎可以适应任何路面的行走,且具有良好的机动性,其运动系统具有良好的主动隔振功能,可以比较轻松地通过松软路面和大跨度障碍。在最开始,双足机器人使用的平衡控制策略是「静态步行」(static walking)。这种策略的特点是:机器人步行的过程中,重心(COG,Center of Gravity)的投影始终位于多边形支撑区域(support region)内,这种控制策略的好处在于:机器人可以在行走动作中停止而不摔倒,但代价是行动速度非常迟缓(每一步需要花费10 秒甚至更长,因为需要保持重心的投影始终位于支撑区域,否则将不稳定)。

小型双足机器人运动能力和稳定性之所以很强,主要由于它的重心很低,从某种意义上来讲,并非依靠智能完成复杂环境的适应能力,而是其机械结构提供了一定的优势。而大型双足机器人基本上都要依靠加入伺服电机的智能驱动单元(步行器的关键部分)来控制机器人稳定运动。

缺点是行进速度低缓,效率低下,而且由于腿部与地面接触面积相对较小,遇到非刚性地面状况时会出现下陷的情况。同时,由于结构方面的原因,腿式行走的机器人都无法做到结构紧凑,而且其对腿部关节部位的制造要求较高,成本较高。总体来说,腿式运行速度比较慢,机构形式在上述各种移动机构中最复杂,控制也十分困难,目前尚处于研究和实验阶段。

同时核心算法是比较耗时间的,也是研发重点,电池部分现在主要还是要依靠产业的研发能力和供应能力,机器人研发团队很少会为了电池配备相关研发人员。现在整体机器人还处在研发阶段,仍然要靠电缆连接交流电来作为电源,因此商用蓄电池持续性是最大问题。

传感器则是持续地测量机器人身上部件的方向和移动。也需要实时读出和处理这些传感器所收集的数据,持续调整伺服电机,以保持所需的平衡,不至于倒下。要达到这些要求,需要非常先进的低成本、低功耗半导体芯片,低成本的精密移动传感器,以及先进的算法和具有人工智能的语音识别和视觉识别技术。例如,美国一家公司发明了一种“推不倒”的算法,传送至Atlas人形机器人,机器人可以灵巧地平衡,甚至你如果故意推倒它,它也可以借助协调能力惊人的双足立刻稳定平衡。

一位机器人的老前辈曾说过,机器人是一个机械,机械不能革命只能进化。人类的大部分行为能力是需要借助于逻辑分析,例如思考问题需要非常明确的逻辑推理分析能力,而相对平常化的走路,说话之类看似不需要多想的事,其实也是种简单逻辑,因为走路需要的是平衡性,大脑在根据路状不断地分析判断该怎么走才不至于摔倒,而机器人走路则是要通过复杂的计算来进行。

“教”一个机器人走路远比教一个1岁的小朋友走路更辛苦,因为机器人的“大脑”一片空白,它的举手抬足应该以何种角度,到怎样的高度,都需要工程师凭逻辑和经验一一设定。而机器人要想像人一样优雅地走路,不仅要配置激光雷达、摄像头,还需要额外的算法和配套传感器。波士顿机器人经过十年变迁,本次波士顿动力机器人完成最难行走实验,其表现出的极强协调性,无疑在双足机器人的路上已经越走越远。

足式机器人无疑是最像人类,以及最能够满足替代人类进行某些 探索 活动的最佳选择,虽然波士顿机器人的军工性质很难转为民用以及其融资状况一直被人诟病,但不可否认的是其研究依旧走在机器人认知前沿。

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劳动力管理的研究报告论文

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投资成本过高 这也是目前大家比较熟悉的一种情况。而且这样的问题大多出现在企业核心员工身上, 虽然企业都希望用较经济的使用成本获取核心员工,并给企业创造最大的价值,也知道这才是最好的使用成本控制,但为了获得急需的人才,常常不惜代价,答应很多人员调入的附加条件;在工资、福利保障、学习提高、以及办公出行等方面也同意提供优厚的待遇,以致使人力的获取和使用成本过高。可经常是由于种种原因,招进来的人不能为企业创造高于企业对其投资的新增价值,因此形成回报率呈负数的状态;从另一个角度看,有些高薪引进的人才,可能在一定的时期、一定的条件下,给企业带来了效益,却在后来的工作或决策时出现多次或重大失误,给企业带来的损失大于所作出的贡献。 在目前人才市场和劳动力市场上,由于人力资源评估中存在大量的非量化因素和诸多的可变性,这样的情况屡屡出现,正是由于这种风险的存在,常常会使很多企业因此在人才引进问题上经常处于进退两难的境地。 专用性障碍 从现代社会的发展看,劳动能力有着不断专业化的趋势,社会分工越来越细,在这样的条件下,企业员工的劳动能力就会因为适应这些日益精细的职务,不断的以这样的标准修正 改造自己,而逐渐变得程序化,甚至连个性特征等方面都会越来越靠近职务特征,而这样的定势一旦形成,往往是不可逆转的。一方面这样的人才在企业产品、流程、服务更新或升级时,表现得难以适应,另一方面,企业在招聘或者使用这样的员工时,也需要花费更多的投资,同时也具有更大的风险。 尽管存在着这样的风险,但这并不意味着公司内部人员应频繁流动,甚至于把员工都培养成多面手,相反,在同一岗位时间不能达到足够长,相应的技能无法达到十分熟练掌握,就难以在某一方面取得优势。 企业人力资源投资的隐性风险分析 离职成本 离职成本中包含了三个方面,其中除了离职补偿成本是显性支出以外,其余两项则都是以隐形形式表现出来的。首先是离职低效成本,员工即将离开企业时,受到心理、环境等各方面的影响,大多会产生一定的情绪波动,造成工作业绩下降;其次就是空职成本,员工离职后,由于职位空缺会使工作的完成时间受到不良影响,因而也会给企业带来损失。 机会成本 人力资源的评估中有很多不可量化的因素,同时还具有诸多变数,因为在招聘中要鉴别所选人才的真假已属不易,再想比较优劣则更加困难。一旦选择了其中之一,势必会失去选择另一个的机会,就是说如果目前的选择不是最佳的,那么就会付出较大的机会成本。近来的研究显示,几乎80%的员工流失与招聘阶段的失误有关,失误的主要原因就是没有恰当的选择既能够很好的适应本企业文化,同时又具有所在工作岗位专业技能的员工,使企业不得不承受损失。 知识衰减 在企业为培养和留住员工付出巨大投资之中,员工的各类学习、培训的费用是一笔不小的开支,企业出于组织可持续性发展的长远考虑,常会做出对部分员工进行长线培训的决定,或进行一些专业性较强的大规模的全员培训,但由于决策者和组织者个人能力、知识、视野、经验等等局限,会出现一些可能的失误,一是长线培训周期过长,当员工回到工作岗位后,有些知识已经过时了,如当年的新会计制度实施前后,就出现了这种现象;二是科技的发展,特别是计算机的普遍使用,使生产流程和工艺的淘汰与更新的频率越来越快,大范围的高投入,如果取得持续优势的时间过短,则会得不偿失。

中文还是?我把自己写的给你参考一下

相对而言,民营企业在员工福利、员工培训及员工劳动保护等方面的人力资源投资投入在过去一段时间有明显下降的趋势,如上海市2000-2003年企业人工成本抽样调查情况分析数据显示,民营企业的教育经费4年内平均每年减少约27%,仅相当于全市水平的22%。但从2004年局部区域调查的结果看,无论是生产性企业,还是流通、服务性企业,一方面是顺应企业可持续性发展对人力资源要求的需要,另一方面,企业一旦由于人力资源投资不足造成不良后果,不仅经济上损失惨重,来自政府和舆论各方面的压力还会使企业的无形资产受到重创,严重的甚至可以因此导致破产,所以,企业普遍在人力资源投资的各个方面都有所加强,特别是在员工福利,保障人力资源信息系统等以往易被民营企业忽视的项目上,有了较大幅度的增长。 人员流失 这是目前企业人力资源投资中最常见、也是最难以控制的风险,以2004年的数据为例,香港人力资源管理学会的最新调查显示,香港私人企业的员工流失率达%。比2003年全年上升%。上海浦东香格里拉大酒店员工流失率是;北京、上海、广东等地区的饭店员工平均流动率在30%左右,有些饭店甚至高达45%;上海交大正源在不久前进行的对外商独资合资投资企业的薪资福利调研显示,%受调查企业的员工流失率在1%-10%之间,%企业的流失率在10%-20%之间,平均流失率为%。 不管是主动流失还是被动流失,这些数字都足以给企业带来严重的经济损失,从人力资源投资的显性因素分析,至少可以看出,一旦员工流失,由企业买单,却已经附着在员工个人身上的,从招聘到培训、从有形的福利、保障,到无形的企业文化、管理模式等投入的所有费用,都会随之而去,不但人力资源投资无法收回,同时载有大量企业信息,并具有一定技能的员工流向其他企业,无形上还会加大企业竞争成本。 组合性风险 组合性是人力资源的一个重要特征,无论是人员组合配置,还是设施设备,以及工作流程的不合理,甚至工作环境的不尽人意,都会使员工个体所具有的,经过企业人力资源投资得来的知识、 技能、 创造性得不到充分的发挥,还可能造成无谓的消耗。一家全球制造业公司的资料数据显示, 他们每年的经理调动经费多达上千万美元。 另一个原因就是管理失败而导致的,员工对自己劳动能力的使用方式和使用程度,受到其意志的支配,具有个体的能动性。劳动者在公司的某些政策和管理模式不满或失望时,就会表现为情绪消极,因而不愿释放全部的能量。 大家都比较熟悉这个公式:人力资本的价值=人力资本存量×人力资本利用率,由于组合性造成的经济损失,在很大程度上是无法量化的,但却非常严重,即会出现1+1<2的情况,组合性风险表现到极致状态时,就是员工普遍的消极怠工,甚至对企业财产构成威胁。

辐射4波士顿公共图书馆杂志

辐射4娃娃位置是在波士顿公共图书馆。辐射4采用了开放式地图,玩家将在联邦废土上进行探索,其中包括包括111避难所,核爆点邦克山纪念碑学院区,马塞诸塞州议会宪法号等区域,地图比例大约为1:3,尺寸大致为30平方英里。

辐射4场景地图

玩家的所在位置会在地图中以箭头的形式表现出来,进行中的任务目标也会表示在地图中。世界地图中的图示代表聚落、前哨基地以及其他的重要地区。尚未去过的场所,图示将以轮廓显示;已经探索过的场地则会显示实心。

玩家可以在世界地图画面,快速移动到任何先前去过的场所,也可以在地图上放置自订标识,标识位置就会显示在玩家的雷达上,在探索世界时,显示在画面底端的罗盘是非常重要的资讯来源。

罗盘会显示玩家目前面朝的方向,除此之外,任何尚未发现的场所都会以轮廊显示。你越靠近一个场所,其图示会变得越大,等你发现该场所,图示就会填满。

不需要,看过一次就永久生效了

杂志在你第一次拿到的时候效果就永远增加了类似与一个永久buff而杂志并不占格子你可以选择收藏或者丢弃以及卖掉都可以看你自己的选择了~

卖了没有效果。

游戏叙述了发生在核爆当天(2077年10月23日),主角一家被避难所科技的工作人员送进了111号避难所。210年后,玩家作为避难所唯一的幸存者重返地表,并向着波士顿市区出发,展开冒险。

2015年10月年荣获第33届金摇杆奖“最受期待游戏”;2016年第19届DICE颁奖典礼荣获“年度游戏”、“年度RPG”和“最佳导演奖”三个大奖。

一旦玩家取得一座工房,只要角色在工房的建筑区域内即可进行工房菜单的操作。要建造新物件,可以在工房菜单中选择要建造的道具类别。

如果物件以绿色标示,表示可以建造,如果以红色标示,则表示要将它移动到别的地方才能建造,或是与其它物件重叠,或是悬浮在空中。某些物件有特殊的放置规则,比如农作物必须种在土里,净水器只能造在水里。

工房道具是用元件制造的,元件可以从各地找到的垃圾道具中获取。建造新物件所需的元件显示在画面上,如果工房中的道具栏有所需道具,会自动消耗。

牛顿研究万有引力的论文

牛顿万有引力定律:“万有引力是存在于任何物体之间的一种吸引力。万有引力定律表明,两个质点之间万有引力的大小,与它们质量的乘积成正比,与它们距离的平方成反比。” 在定律中“物体”的概念,物体是由原子、分子、质子、中子、电子、夸克等基本粒子构成的,构成物体的基本粒子就有基本粒子的数量及排列方式、位置共同存在的事实。还有绝对化的“任何物体”这几个字,可以认为,任何物体就是基本粒子的任何数量及任何排列方式、位置。在定律中所讲到的“质量”,对于“质量”来说,也有基本粒子的数量及排列方式、位置共同存在的事实。还有与距离的平方成反比。总结:两个质点之间万有引力的大小:与基本粒子的数量及排列方式、位置有联系。而且与距离的平方成反比。库仑定律:“两个磁极间的引力或斥力的方向在两个磁极的连线上,大小跟它们的磁极强度的乘积成正比,跟它们之间距离的平方成反比。” 在定律中“磁极”的概念,磁极是由原子、分子、质子、中子、电子、夸克等基本粒子构成的,构成磁极的基本粒子就有基本粒子的数量及排列方式、位置共同存在的事实。在定律中所讲到的“磁极强度”,对“磁极强度”来说,也有基本粒子的的数量及排列方式、位置共同存在的事实。还有与距离的平方成反比。 总结:两个磁极间的引力或斥力的大小:与基本粒子的数量及排列方式、位置有联系。而且与距离的平方成反比。通过以上总结,证明了影响万有引力大小与影响磁力的大小的因素是同样的:与基本粒子的数量及排列方式、位置有联系。而且与距离的平方成反比。由此证明,万有引力与磁力可以转换,物体间是万有引力或是磁力是由基本粒子的排列方式、位置所决定。电埸同样也用以上的理由。关于电与磁的互相转换,网友们是很清楚的,没有必要多讲了。当然,有的网友不同意用原子、分子的排列来统一牛顿万有引力定律与库仑定律,但是,你无法否认:“两个质点之间万有引力的大小:与基本粒子的数量及排列方式、位置有联系。而且与距离的平方成反比。”,“两个磁极间的引力或斥力的大小:与基本粒子的数量及排列方式、位置有联系。而且与距离的平方成反比。”这样的客观存在的事实。

一个炎热的中午,小牛顿在他母亲的农场里休息,正在这时,一个熟透了的苹果落下来,这个苹果不偏不倚,正好打在牛顿头上。牛顿想:苹果为什么不向上跑而向下落呢?

他问他的妈妈,他妈妈也不能解释。大凡科学家都保留一颗童心,牛顿更不例外,当他长大成了物理学家后,他联想到了少年的“苹果落地”故事,可能是地球某种力量吸引了苹果掉下来。于是,牛顿发现了万有引力。

艾萨克·牛顿他在1687年发表的论文《自然定律》里,对万有引力和三大运动定律进行了描述。这些描述奠定了此后三个世纪里物理世界的科学观点,并成为了现代工程学的基础。

他通过论证开普勒行星运动定律与他的引力理论间的一致性,展示了地面物体与天体的运动都遵循着相同的自然定律;为太阳中心说提供了强有力的理论支持,并推动了科学革命。

在力学上,牛顿阐明了动量和角动量守恒的原理,提出牛顿运动定律。在光学上,他发明了反射望远镜,并基于对三棱镜将白光发散成可见光谱的观察,发展出了颜色理论。他还系统地表述了冷却定律,并研究了音速。

在数学上,牛顿与戈特弗里德·威廉·莱布尼茨分享了发展出微积分学的荣誉。他也证明了广义二项式定理,提出了“牛顿法”以趋近函数的零点,并为幂级数的研究做出了贡献。

在经济学上,牛顿提出金本位制度。

参考资料来源:百度百科-艾萨克·牛顿

人多热闹一下吧我也是什么事都可以做到

牛顿在1687年发表的论文《自然定律》里,对万有引力和三大运动定律进行了描述。这些描述奠定了此后三个世纪里物理世界的科学观点,并成为了现代工程学的基础。他通过论证开普勒行星运动定律与他的引力理论间的一致性,展示了地面物体与天体的运动都遵循着相同的自然定律;为太阳中心说提供了强有力的理论支持,并推动了科学革命。

在力学上,牛顿阐明了动量和角动量守恒的原理,提出牛顿运动定律。在光学上,他发明了反射望远镜,并基于对三棱镜将白光发散成可见光谱的观察,发展出了颜色理论。他还系统地表述了冷却定律,并研究了音速。在数学上,牛顿与戈特弗里德·威廉·莱布尼茨分享了发展出微积分学的荣誉。

扩展资料:

牛顿的主要成就:

1、力学成就

1679年,牛顿重新回到力学的研究中:引力及其对行星轨道的作用、开普勒的行星运动定律、与胡克和弗拉姆斯蒂德在力学上的讨论。他将自己的成果归结在《物体在轨道中之运动》(1684年)一书中,该书中包含有初步的、后来在《原理》中形成的运动定律。

2、数学成就

大多数现代历史学家都相信,牛顿与莱布尼茨独立发展出了微积分学,并为之创造了各自独特的符号。根据牛顿周围的人所述,牛顿要比莱布尼茨早几年得出他的方法,但在1693年以前他几乎没有发表任何内容,并直至1704年他才给出了其完整的叙述。

3、光学成就

牛顿曾致力于颜色的现象和光的本性的研究。1666年,他用三棱镜研究日光,得出结论:白光是由不同颜色(即不同波长)的光混合而成的,不同波长的光有不同的折射率。在可见光中,红光波长最长,折射率最小;紫光波长最短,折射率最大。牛顿的这一重要发现成为光谱分析的基础,揭示了光色的秘密。

参考资料来源:百度百科-牛顿

论文研究引力波的目的

引力被认为是时空弯曲的一种效应。这种弯曲是因为质量的存在而导致。通常而言,在一个给定的体积内,包含的质量越大,那么在这个体积边界处所导致的时空曲率越大。当一个有质量的物体在时空当中运动的时候,曲率变化反应了这些物体的位置变化。在某些特定环境之下,加速物体能够对这个曲率产生变化,并且能够以波的形式向外以光速传播。当一个引力波通过一个观测者的时候,因为应变(strain)效应,观测者就会发现时候时空被扭曲。

本文刊载于《三联生活周刊》2018年第18期,原文标题《宇宙中的“标准笛声”》探测到来自宇宙深处的引力波,对于人类到底有什么用处?这是人们经常会问到的一个问题。 人类在地球表面,通过一对长达4公里的相互垂直的干涉臂,通过激光的干涉现象探测到时空自身所发生的极小尺度的变化,这本身就是一个了不起的成就,而它的意义当然远不止于此。探测到引力波信号,相当于人类又拥有了一个极其灵敏的感官,人类从此多拥有了一种方式来感知这个宇宙的存在,这也必定会对天文学研究产生深远影响。 在20世纪20年代,埃德温·哈勃(Edwin Hubble)做出了开创性的发现,所有星系都在离我们远去,这意味着整个宇宙都在膨胀,而且天体远离地球的速度与其和地球的距离成正比,这个比例的系数被称为哈勃常数(Hubble Constant)。正是这个发现让人类认识到宇宙存在着一个开端。 进入21世纪以后,人类又意识到宇宙不仅在膨胀,而且是在加速膨胀。问题在于,宇宙膨胀的速度到底有多快?这可以说是目前宇宙学研究最重要的问题之一,因为它不仅关系到人类理解宇宙发展的 历史 ,还关系到宇宙的未来,以及推动着宇宙加速膨胀的暗能量的真实身份。 人类已经习惯于通过星光来认识宇宙。通过检查接收到的星光的红移就可以计算出星系远离地球的速度(这也正是哈勃判断出宇宙正在膨胀所使用的方法),但更难的地方是如何测量这些星系距离我们的实际距离,想要知道星系与地球之间的确切距离,就需要对哈勃常数进行精确测量。测量这个常数,人类主要有两种手段,可通过这两种方式得出的数值却并不一致。 天文学家们测量宇宙中天体距离地球的距离,目前最常用的手段就是“标准烛光”(Standard Candle)方法。人们已知某几种天体因为其结构特征比较一致,亮度相当恒定,因而得名“标准烛光”。当人类通过望远镜观测到这些天体时,因为它们与地球的距离不同,看上去亮度有所差异。通过这种观测到的亮度,再与其在理论上的真实亮度相对比,天文学家就可以计算出这些标准烛光与地球的真实距离。正是利用这种方法,天文学家们测定了哈勃常数的数值:每相隔326万光年(100万秒差距)的距离,星系退行的速度就会增加大约公里/秒。但是在2015年,天文学家们通过在地球轨道上的普朗克卫星对宇宙微波背景辐射进行了精细测量,而利用这种方法得出的哈勃常数的数值为每相隔326万光年的距离,星系退行的速度会增加大约70公里/秒——两者的差距不可谓不大。 问题到底出在哪里,分歧从何而来?天文学家们认为,或许两种方法都不是非常精确。例如通过“标准烛光”方法来判断天体的距离,虽然在理论上被用作标准烛光的天体亮度值得信赖,但是在地球上进行观测,它的亮度不但会受到距离的影响,而且还会受到天体周围环境的影响。在星光传播过程中受到的宇宙灰尘和气体的干扰,都会降低探测的准确性。而另一方面,通过普朗克卫星探测的宇宙微波背景辐射情况来判断哈勃常数,其理论依据是所谓的“标准宇宙模型”,这个模型囊括了暗能量、暗物质和可见物质,可以说体现了目前人类对宇宙整体状态的认知,但它是否能够准确描述宇宙的全貌?对宇宙状态了解的不充分,同样会影响对哈勃常数的测定。 用两种方法测量哈勃常数结果却得出了不同的数值,那么怎样才能获得最准确的数值?引力波探测开启了一条新路,这有可能为天文学家提供一个前所未有的精确测量天体距离的手段。可以说,通过引力波探测进行天文学研究,其中最大的用处就在于测量出宇宙膨胀的速度到底有多快,以及宇宙膨胀的 历史 。人类甚至有可能通过引力波研究得知宇宙究竟为什么膨胀。 实际上,早在30多年前,就已经有天文学家展望人类有可能利用引力波来解决天文学问题。1986年9月,英国卡迪夫大学的天文学家伯纳德·舒茨(Bernard Schutz)在《自然》杂志发表论文《通过引力波观测确定哈勃常数》(Determining the Hubble Constant from Gravitational Wave Observations),他在论文中提出,人类可以通过引力波探测来解决一个困扰了天文学家许久的重要问题——宇宙膨胀的速度到底有多快。 这样一篇论文在理论上虽然无可挑剔,但因为当时人们仍然不知道是否真的有可能探测到引力波信号,所以它也就如同屠龙之技,没有太大的实际意义。当引力波信号被发现之后,这篇30多年前的论文的真正价值便体现了出来。通过引力波进行天文学测量,是一种全新的、独立的方法,因此它可以成为判断此前两种方法有效性的一个标准,而且在理论上它的精度可以超过其他方法。 引力波通过时空本身以光速传播,在传播过程中不会受到环境的干扰,因此通过引力波来判断天体距离,精度要高于标准烛光方法。如果说通过星光进行宇宙学探测属于光学范畴,那么引力波在频率范围内更接近于声音(人们甚至可以直接把引力波信号作为音频播出),因此,仿照着“标准烛光”概念,天文学家们又提出了“标准笛声”(Standard Siren)概念,也就是通过探测到的引力波信号的强度来判断天体与地球的实际距离。 目前人类已经观测到了5次两个相互环绕的恒星级黑洞系统在合并过程中所发出的引力波信号,这也成为“黑洞”这种天体在宇宙中真实存在的最直接的证据。但更令天文学家们感到兴奋的是,在2017年8月,LIGO观测到了两颗中子星在合并过程中所发出的引力波。与黑洞在合并过程中完全不可见不同,这次被命名为“GW170817”的距离地球亿光年之外发生的中子星合并事件,不仅释放出了引力波,还释放出大量的伽马射线。天文学家们得以通过多种手段观测同一个宇宙学现象,并且通过估算信号的原有强度与其被探测到的强度进行对比来判断其与地球的距离。 天文学家们急于通过引力波信号来测量天体的精确距离,并且为此前进行测距的两种天文学方法充当裁判,但是问题在于,目前人类所获得的引力波数据还太少,人们只能根据目前掌握的唯一一个中子星合并的引力波数据计算哈勃常数,结果发现得出的数值是每相隔326万光年的距离,星系退行的速度就会增加大约公里/秒——这个数值恰好介于通过前述两种方法所得出的两个数值中间。人们相信这样的误差将随着逐渐积攒中子星合并的引力波信号而越来越小,因此天文学家们急切盼望着能够再次探测到中子星合并的引力波信号,以不断修正以此计算出的哈勃常数。 不仅是用来测量天体与地球之间的距离,引力波信号中还藏着更多的信息。无论是在天文学领域还是在基础物理学领域,科学家都希望能够通过研究引力波信号建立更加准确的模型。例如物理学家们非常希望了解中子星的内部结构。这种天体是除了黑洞之外宇宙中最为致密的物体,了解它们的内部结构对于物理学研究的意义重大。中子星合并过程中发出的引力波信号正蕴含着这种重要的信息。 在“GW170817”中子星合并事件的观测过程中,天文学家们记录了长达100秒的引力波信号,但是最终却因为其频率过高,超出了装置的探测范围而错过了重要的一部分。正因为如此,人们才急于积攒更多的中子星合并引力波信号。例如一颗中子星到底有多大,物质究竟能够被压缩到什么程度?一些宇宙中的伽马射线爆发从何而来?一些重元素到底是如何产生的?这些问题都可能从引力波信号中得到答案。 另一方面,两个相互围绕旋转、最终合并在一起的恒星级双黑洞系统到底是如何产生的?它们究竟是先由燃烧殆尽的恒星发生爆发而形成黑洞,之后在引力的作用下相互靠近,还是原本两个相互围绕旋转的恒星逐渐燃尽而成为黑洞,双星系统转变为双黑洞系统?天文学家们也希望在积攒了足够多的黑洞合并引力波信号之后,通过判断它们此前的自旋状况对此做出判断。 从人类第一次探测到引力波信号算起,引力波天文学时代刚刚开启了3年时间,一切都刚刚开始。也正是如此,人们才对它充满希望。天文学家希望通过引力波来了解宇宙从诞生到现在的发展 历史 ,了解星系形成、合并和发展的过程,了解宇宙膨胀的整个原因和过程,并绘制出整个宇宙的黑洞地图。 不仅如此,天文学家们还希望通过引力波预测整个宇宙的未来、探明暗能量的本质,由此了解宇宙是否会永远加速膨胀。 想要实现这些远大目标,人类现有的引力波探测手段还远远不够。除了位于美国的两个LIGO引力波探测器之外,欧洲六国合作建造的VIRGO引力波探测器也已经成为人类进行引力波探测的重要装置。科学家们目前正在加强LIGO和VIRGO探测器的灵敏度。日本也正在地下建设臂长3公里的神冈引力波探测器(KAGRA),这个探测器在位置上可以与LIGO和VIRGO形成互补。越来越多的引力波探测装置将逐渐在地球上形成一个引力波探测网络,但最被人们寄予厚望的,当属欧洲空间局(ESA)正在建造的激光干涉空间天线(LISA)。LISA计划将在21世纪30年代开始工作,在太空中以远超地球引力波探测装置的尺度探测另一个领域的引力波信号。 在地球上的引力波探测器,因为受到其尺度和周围噪声的限制,适合探测高频范围(10赫兹到1000赫兹)的引力波信号,无法探测更低频率范围的引力波信号。而将在太空中工作的LISA将探测赫兹至赫兹之间的低频引力波信号。在太空中,三个彼此相距250万公里的探测器形成一个三角形,之间通过激光进行联系,相互合作进行低频引力波探测。 在这个频率范围内,人类将有可能观测到远超恒星级黑洞的巨型黑洞合并过程。例如我们知道在很多星系的中心都有一个质量相当于数十亿个恒星的超巨型黑洞,如果两个星系彼此进行碰撞合并,这样规模的两个超巨型黑洞在合并过程中就将发出低频引力波信号,而这样的信号从本世纪30年代开始就有可能被LISA探测到。观测到超巨型黑洞的合并过程,人们必将更清晰地理解整个宇宙的进化 历史 ,以及星系的发展史——考虑到宇宙中数以千亿计的星系数量,有天文学家预测,在LISA开始工作之后,或许每年都能探测到几次这样惊人的星系合并过程。 正是因为LISA探测器具有超高灵敏度,人们可以想象,当它开始工作后,会立刻发现看似安静的宇宙中实际上充满了各种各样嘈杂的噪声,热闹非凡。LISA将会“听到”宇宙中各种天体无休无止发出的各类引力波信号,其中会有很多是来自宇宙悠远的过去,甚至是发自宇宙的开端。整个宇宙的发展史将以引力波的方式向人类展示出来。 正是因为其造价昂贵而且意义重大,欧洲空间局首先在2015年发射了激光干涉空间天线“开路者号”(LISA Pathfinder),用以测试这个想法的可行性。在地球轨道上,两个质量为2公斤的方块在没有重力影响的条件下彼此相距38厘米,通过激光相互联系。经过一年多的测试,结果显示这种实验方式的可靠性超出了人们的预期。如无意外,LISA将在2034年升空,届时人类将开启引力波天文学的又一个全新时代。 宇宙到底是什么形态,取决于人类通过怎样的方式去观察。一方面它寒冷,空旷,寂静,另一方面它又是嘈杂无序的,充满了各种可能和秘密。人类所想象的宇宙,包含了时空本身,包含了一切的物理实在,也包含了一切的可能性。人类希望理解宇宙的开端,同样也希望能够预测宇宙的未来。尽管这个目标现在看起来仍然显得遥遥无期,但引力波天文学的兴起,不仅会让我们对 探索 宇宙的未来更加乐观,也会对人类文明的未来和理性的力量更加乐观。 (本文写作参考了《自然》杂志的报道)

引力波是一种通过辐射的方式来进行能量传播的辐射能。因为这种辐射能的发现可以推动科学行业的发展,所以才能获得诺贝尔奖。意义就是,给科技行业带来了很好的帮助,推动了科技行业的发展,推动了科技行业的进步,给科技行业带来了很大的力量。

引力波,在物理学中是指时空弯曲中的涟漪,通过波的形式从辐射源向外传播,这种波以引力辐射的形式传输能量。换句话说,引力波是物质和能量的剧烈运动和变化所产生的一种物质波。 引力波目前来说,主要的作用在于提供一种可以继续深入研究天体物理过程的重要信息来源,

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  • 劳动力管理的研究报告论文
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  • 牛顿研究万有引力的论文
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