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200年来科学家最接近万有引力常数G的一次Nature自然科研 #20

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guevara opened this issue Sep 25, 2018 · 0 comments
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guevara commented Sep 25, 2018

200年来,科学家最接近万有引力常数G的一次|Nature自然科研



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本文由《Nature 自然科研》授权转载,欢迎访问关注。




原文以Gravity measured with record precision为标题

发布在2018年8月29日的《自然》新闻与观点上

原文作者:美国国家标准技术研究所Stephan Schlamminger

控制引力相互作用强度的万有引力常数G很难准确测量。现在,一支研究团队采用两种独立方法测出了截至目前常数G的最精确值。

虽然引力在我们的日常生活中似乎很强,例如在举起重物时,但是它是四种基本力中最弱的一种。两个物体之间的引力与它们的质量成正比。如果其中一个物体是地球,引力则可能相当大。但如果是实验室中的物体,引力则可能太小而无法准确测量。例如,两个相隔1米的1千克物体之间的引力相当于少量生物细胞的重量


因此,万有引力常数G是测量精度最差的物理常数之一。现在,华中科技大学物理学院引力中心团队的杨山清教授,邵成刚教授和罗俊院士为通讯作者,物理学院博士后黎卿,中山大学天琴中心副研究员薛超及物理学院博士生刘建平,邬俊飞为共同第一作者的研究团队使用两种独立方法精确测量了G值,相关结果发表在了《自然》期刊上(DOI:10.1038/s41586-018-0431-5)

研究的实验设置。

来源:Li et al.

1798年,科学家卡文迪许使用扭秤在实验室中第一次确定了G值。该扭秤由一个哑铃组成,哑铃中间系了一条细丝。引力作用于哑铃末端,方向垂直于哑铃的杆和细丝的轴线。该力导致哑铃围绕该轴旋转,导致细丝发生扭曲。


最终,哑铃达到细丝的扭转力与引力平衡的位置。哑铃在该位置的旋转角度被记录下来。接着,沿相反方向施加引力并第二次测量旋转角度。利用这两个角度之间的差异可以计算出引力的大小。


在扭秤实验中,引力由特定的外部质量源提供。这些质量源在两个或两个以上不同位置之间移动以改变力的方向和大小。因为哑铃在水平面上旋转,所以原本会对实验产生重大影响的地球引力可以忽略不计。


多年来,人们研发出了许多技术以通过扭秤来测量G值。2000年,通过用一块薄板(也称为板摆)代替哑铃,实验精度得到了显著提升。


研究团队依据不同的测量技术——扭秤周期法(TOS)和扭秤角加速度反馈法(AAF),构建了两个含板扭秤。在TOS方法中,板的旋转是振荡的。通过计算外部质量源处于两种不同配置时的振荡速度变化,计算G值。在AAF方法中,研究人员使用两个转盘分别旋转扭秤和外部质量源。当细丝的扭曲量减小到零时,G由与扭秤相关联的转盘的角加速度来确定。


作者使用TOS方法和AAF方法得到的G值分别为6.674184×10^-11和6.674484×10^-11立方米每千克每平方秒。其相对不确定度是截至目前为止最小的:大约为11.6 ppm(ppm:百万分之一),而先前使用AAF方法得到的G值不确定度是13.7 ppm。


研究团队非常仔细地进行了实验,并详细描述了他们的工作。该研究是精准测量领域卓越工艺的典范。然而,G值的真值仍然不清楚。在过去40年中对G值进行的各种测定结果不尽相同(图1)。虽然个别结果的相对不确定度大约为10 ppm,但最小值和最大值之间的差异约为500 ppm。

图1 | 万有引力常数的测量。两个物体之间的引力强度由万有引力常数G描述,G值以立方米每千克每平方秒为单位表示。该图显示了过去40年中G值的高精度测量结果,误差条表示不确定度。红色方块表示本论文作者团队的最新测量结果,紫色方块表示他们过去的测量结果。竖直灰线表示科学技术数据委员采纳的G值,阴影区域表示不确定度。

这种差异至少有两种可能的解释。第一种可能性是,一个或多个实验的技术细节并没有完全被理解,这可能导致测量的G值出现系统误差或者未完全反映测量所存在的不确定度。举例来说,细丝的滞弹性可能导致TOS方法得到的结果出现偏差——该效应在1995年被首次指出。


第二种可能性是,某些未知的物理机制导致测量结果分散。虽然后一种可能性更令人兴奋,但可能性也更低。尽管如此,不应该无视这种可能。


目前,尝试理解不同结果之间的差异与进行新测量同样重要,甚至研究团队得到的前后结果也不一致:最新两个实验确定的G值与同一实验室之前得到的测量结果,在统计学上并不吻合。作者推测原因可能在于细丝滞弹性,但他们没有给出明确的解释。


因为所有这四个实验都是在同一个机构进行的,所以比较它们应该比比较世界各地不同研究组的不同实验更为直接。因此,可以借此机会揭示出现测量差异的原因,进而更进一步地了解G值的真值。应该鼓励研究团队接受这一挑战。最后,如果我们想要理解G值的测量,就必须找出各种测量结果不相一致的原因。

Nature|doi:10.1038/d41586-018-06028-6




版权声明:

本文由施普林格·自然上海办公室负责翻译。中文内容仅供参考,一切内容以英文原版为准。欢迎转发至朋友圈,如需转载,请邮件 Chinapress@nature.com。未经授权的翻译是侵权行为,版权方将保留追究法律责任的权利。


© 2018 Macmillan Publishers Limited, part of Springer Nature. All Rights Reserved




本文由《Nature 自然科研》授权转载,欢迎长按下方二维码访问关注。点击「阅读原文」获取英文原文。



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September 22, 2018 at 03:28PM
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