格致

两个黑洞合并引起的引力波迸发，把新形成的黑洞推出星系核心。这种只在理论上预言过的大事件，被马普地外所的研究人员首次观察到了。

黑洞合并时会以光束发射强大的引力波，因为有方向性，形成的黑洞自己会因后坐力脱离原本在星系核心的位置。如果速度足够大，它甚至有可能脱离星系母体。

此发现同时暗示：有的星系的核心可能没有黑洞；缺失的黑洞在星系间漂流。

这些流浪者像星际海盗⋯⋯

Superkick: Black hole expelled from its parent galaxy
Komossa, S., Zhou, H., Lu, H. A recoiling supermassive black hole in the quasar SDSSJ092712.65+294344.0? Astrophysical Journal Letters, Vol. 678, L81, 2008 (May 10, 2008) （预印本）

Solidot 上有个有趣的帖子： 数学是被发现呢还是被发明呢？指向 Science News 上这篇文章：Still debating with Plato。

柏拉图主义者的回答是“被发现”，这些人中包括了著名的数学物理学家罗杰彭罗斯(Roger Penrose)爵士。他们认为数学陈述的对和错与个人信仰无关，暗示它们是某种客观现实。这又引发了一个奇怪的想法：客观，那它又在何处。数学真理真的在我们的想象之前就存在？不过从另一方面说，如果数学是被创造的，为什么2 + 2不能等于5呢？

这里学数学和理论物理的人不少，也许会对这个问题也感兴趣吧。

数学一直被认为非常特别，是科学的基础，甚至独立于科学。但我个人会认为数学和物理、音乐一样，依赖于人。如果有外星人存在，那他们很可能会有非常不同的“数学”。如果你持相反观点，请说服我。：）

Science News 上这篇文章引用了欧洲数学学会时事通讯 2007 年六月期上一篇文章 Let Platonism Die。同时还引用了今年的六月期上的三篇文章，这一期应该还没发布。看来值得期待。

补充：发明还是发现，是否可依据“如果人不存在，它还存不存在？”来判断？如果人不存在，数学在哪里呢？

随着造船技术的发展，船舶日益趋向大型化、高速化，对舵机则要求功率大、可靠性好和易于控制。因此，舵机在其本身的发展中应不断汲取时代的最新技术。目前研究主要是通过船舶的运动规律，来建立船舶对操舵响应的模型，即船舶操纵性研究。电液伺服调节器是舵机的控制中心，能够在受到外界干扰作用船舶偏离既定方向时，自动调节舵角，使其回到原来的航行方向。该船舶舵机调节器是一种电液伺服系统，能自动使液压缸活塞在移动到某一位置保持平衡，从而保证舵机输出确定的舵角。

星期三，台湾中正大学的校长吴志扬来南大做了演讲。原定的题目是《时空中的牛顿方程》，因考虑到避免演讲太过专业化，能够让更多的人接受，将题目改成了《几何发展简史》，吴志扬正是拓扑与微分几何方面的专家。

吴志扬根据自己多年对几何的思考选出了人类历史上几何学发展的十件大事，并说明了为什么这十件事是重要的。

1. 毕达哥拉斯定理（勾股定理）：这个定理的诞生标志着人类有了方向的概念，向东走3步，再向南走4步，等于转一个角度走5步。吴教授说任何一个民族，如果不能理解这个定理（是不是本民族发现的倒不重要）就不可能有真正的文明，中国人懂这个定理，埃及人也懂这个定理，否则他们造不出金字塔。

2. 阿基米德测球的体积。还有中国人也发现的一个定理，就是两个物体，无论形状是否相同，只要每个横截面的面积和高度都一样，那么它们的体积就相同。阿基米德很会计算物体的面积和体积，这是因为他当时已经会求一些简单的无穷级数了。

3. 笛卡尔的坐标系。从数学的角度来说，坐标系的发明使得几何问题可以代数化，由此推出了Galois理论，再进一步就是代数几何。同时，吴志扬还认为这是现代西方国家拥有高度文明并领先东方的基础。

4. Newton和Leibniz发明微积分，以及力学理论的建立，万有引力定律的发现。在这之前，人类虽然会计算诸如圆和矩形的面积，但对不规则的几何体则束手无策，微积分发明后，不规则的图形面积也可以计算了。

著名物理学旗舰杂志《物理评论快报》不允作者将来自其出版论文的材料递交到维基百科或写到博客上。最近，杂志撤消了两篇已接受的论文，Jonathan Oppenheim和其他共同作者要求论文的版权协议应该与 Wikipedia和Quantum Wikipedia保持一致。目前许多科学家“像例行公事般的做违反与杂志签署的版权转让协议的事”。38位物理学家写信给杂志社要求修改版权政策，认为“它是不合理的，完全与科学领域的做法有差别。科学家都希望让尽可能多的人阅读他们的论文”。抗议可能起了些效果，美国物理学会杂志主编表示学会将在5月份的会议上重新评论版权政策，他说“一些优秀的科学家要求我们考虑修订版权，我们会认真对待”。via: solidot

//鼓掌

重读《高分子物理》，真是收获良多。今晚看到了关于SBS共聚物热塑性弹性体的段落时候，连系到近年来很火爆的软物质、嵌段共聚物自组装等研究，很有体会。

SBS是塑料链和橡胶链共聚产物，跟一务的塑料或橡胶相比，其显示出一种特有的应变软化现象，即所谓的“应变诱发塑料——橡胶转变”。其现象如下：
当其中的塑料相和橡胶相的组成比接近1:1时，材料室温下像塑料，其拉伸行为起先与一般塑料的冷拉现象相似。在应变约5%处发生屈服成颈，随后细颈逐渐发展，应力几乎不变而应变不断增加，直到细颈发展完成，此时应变约200%，进一步拉伸，细颈被均匀拉伸，应力可进一步升高，最大应变可高达500%，甚至更高。可是如果移去外力，这种大形变却能迅速基本回复，而不像一般塑料强迫高弹性需要加热到Tg或Tm附近才回复。而且，如果接着进行第二次拉伸，则开始发生大形变所需要的外力比第一次拉伸要小得多，试样也不再发生屈服和成颈过程，而与一般交联橡胶的拉伸过程相似，材料呈现高弹性。……更为奇特的是经拉伸变为橡胶的试样，如果在室温下放置较长的时间，又能恢复拉伸前的塑料性质。

“人文的科学化和科学的人文化”这个题目有点绕口令的嫌疑，但是我今天要谈的是一个严肃的问题。

近年来，全世界兴起人文思潮，中国尤其为甚。甚至有人提出科学家只要几个就够了，因为不需要太多的人搞数理化，他们的研究成果就足以满足全国人民的需求，而大多数人需要的是人文素养，踏踏实实地做好人、过好生活就可以达到和谐社会的境界。其实，这是对科学理解的误区，科学并不仅仅是技术，科学是一种精神，它的主要特征是强调世界的客观性，规律性以及可认识和可重复的验证性！这种科学精神和传统的人文精神有着本质的区别，过去我们强调每个人自身的修养，强调超自然的力量，这些观点在一定程度上导致整个社会规则的随意化和宿命化，这对人类的主观能动性和创造性发挥以及精神和意志的自由是有很大的束缚。所以，在18世纪理性主义启蒙以来，科学作为一种最具革命性的力量颠覆了一切宗教、伦理、道德、艺术等观念，它以客观性、规律性、可验证性等观念最大程度地树立了民主的、法制化的、自由化的现代社会规范，所以科学化决不仅仅是技术化，它有更深层的革命性意义。中国目前的社会现状，科学精神还是非常宝贵的，从邓小平的“实践是检验真理的唯一标准”到“法律面前人人平等”以及市场经济的游戏规则和国家公务员考试的公开化等等无不是科学精神的具体化。所以，我们不管如何强调人文，但是科学精神不可缺！

这是围绕Christopher Kelty的文章“Free Science”的介绍和评论。
开源软件和科学需要相同的成功要素：同行评议，可以审查复制的公开数据，维护学术自由、信用、文明和声望的社区文化。

二者都有深刻的社会意义。科学和技术是社会前进的必要条件。信息技术已经成为现代社会的支柱；开源软件所提出的问题正是它如何为全社会而不是特殊集团服务。
这就引进了社会资源分配的问题。对科学而言，资源分配的政治经济问题不能干预学术规范。科学只有独立于利益冲突之外，维护开放性评议和审查的原则，才能达到追求知识的目标。像Kelty说的，“Withouth these, science is bought and sold by the highest bidder”。可以收买的科学不是真正的科学。对于开源软件，在商业世界中维护独立性和开放性也是关键的一点。

Kelty接下来对科学的运作、资助和评价作了进一步的分析。他用了波义耳发现气相定律的例子，并和开源软件的运作作了比较。当然科学和开源社区都不是生活在理想的世界里。然而他们都遵循开放精神的价值取向。

Kelty引用了Robert K. Merton的研究，指出科学社区的“潜规则”：普遍性、共享性、独立性和理性的怀疑精神（很象开源社区的“黑客理念”吧？－）。尽管这些不形成法律上或技术上的约束，科学的社会建制是围绕它们形成的。（这些规则不兼容任何意识形态，所以围绕“主义”建设科学只能是缘木求鱼。）

最近正好在看点数学方面的书，一时兴起就想在网上写点学习笔记，
但是由于数学中公式太多了，就想着找一个能写公式的blog。找啊找的，没有找到。

心一横，就想着自己做一个得了。在自己的机子上，写给自己看还不行吗。
结果安装mimetex的时候还是出错了。不知道错在哪里。

这个时候，我找到了“格致”，呵呵，不错。

thanks!!

受《大众机械》杂志的帖子：“25 项每个男人应该会的技能”（中文翻译）的影响，前一段时间很多 blogger 都在列类似的单子。Chad Orzel 列过一个“每个科学工作者都应该会的 N 项技能”，挺有意思的。

一个科学工作者应该会：

1、设计和进行简单的实验；
2、构造和验证简单的理论模型；
3、使用电脑（留言里有人补充：不只是 Windows 的 :P）；
4、解释图表；
5、懂代数；
6、计算和解释一些基本的统计值（平均值，中值，标准差，等等）；
7、理解基本的微积分；
8、写技术文章解释结果；
9、写项目申请；
10、用通俗的语言解释你的工作；
11、做一个小时长的研究报告；
12、阅读和评价同领域别的科学工作者的文章；
13、阅读和评价非自身领域的大众科学文章；

文章留言里有人提了一些，我觉得这几条不错：

14、使用图书馆，数据库；
15、指导学生后辈；
16、说“不知道”。

还有那些应该补充呢？