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杨振宁的几位恩师

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文/关品方

2025年8月17日杨振宁(现已103岁)是科学界的巨人。他在学术生涯中受到过多位大师指导,对其研究的方向及其后的成就,影响最深的有以下几位。



吴大猷是杨振宁在西南联大时的学士论文导师,指导其完成《用群论方法于多原子的振动》。吴大猷是量子力学领域的先驱。杨振宁很懂得感恩,曾表示当年从他那里学到的物理“已达到当时世界水平”。在西南联大期间,吴大猷引导杨振宁进入对称原理领域,成为他后来获得诺贝尔奖的重要研究方向。



然后是王竹溪,杨振宁的硕士论文导师,指导其完成统计力学方向的论文《超晶格》。王竹溪是统计力学权威,杨振宁承认自己对统计物理的兴趣是受到王竹溪的影响。王竹溪引导的统计力学方向,贯穿了杨振宁的学术生涯,与对称原理并列为杨振宁的两大核心研究领域。



吴健雄是著名实验物理学家,验证了杨振宁与李政道提出的“宇称不守恒”理论。严格来说,她并非杨振宁的导师,但杨振宁对她有高度评价,充满溢美之词。因为没有吴健雄的实验,无法证明“宇称不守恒”理论。



杨振宁的恩师名单中还包括赵忠尧(物理学)、吴有训(电磁学)和周培源(力学)等,但吴大猷和王竹溪对他学术路径的影响最为深远。

换言之,杨振宁的两位关键恩师是吴大猷(对称原理)和王竹溪(统计力学),吴健雄是其关键支持者和合作者。吴健雄与杨振宁的合作契机是对“宇称不守恒”理论的验证。1956年,杨振宁与李政道提出“弱相互作用中宇称不守恒”的颠覆性理论,但缺乏实验支持。这方面的理论需要一位实验物理学家验证。吴健雄因其在β衰变领域的权威地位成为当然首选。杨李联系吴健雄后,她决定暂时放弃原定的回国计划,投入实验设计,提出利用钴-60原子核在超低温、强磁场环境下的自旋极化实验,通过观测β衰变电子发射方向,验证宇称是否守恒。吴健雄凭借人脉,争取到美国国家标准局的资源支持,组建团队攻克技术难题,包括极低温实现、磁场均匀性等必备要求。1957年1月,吴健雄团队通过实验数据、确凿证明宇称在弱相互作用中不守恒,轰动全球科学界。杨振宁惊叹吴健雄是个神人。这个实验成果直接推动杨振宁与李政道获得同年诺贝尔物理学奖。吴健雄虽未获奖,但被学术界公认为杨李理论成立的核心人物,因为是通过她的实验的验证而获得证实。奥本海默等科学家曾公开为吴健雄作不平之鸣。

杨振宁多次强调吴健雄的贡献,并在晚年回忆中称她为最杰出的实验物理学家之一。杨吴合作的意义,不仅奠定了现代粒子物理的基础,也展现了理论物理与实验物理协同创新的典范。吴健雄做实验的严谨性,为我方科学家在国际科学界赢得极高声誉,其墓碑刻有“一个永远的中国人”,彰显其家国情怀。



关于这个诺奖的争议,杨振宁曾推测或因同一奖项获奖者有人数限制(吴健雄的实验中还有低温物理学家安伯勒参与),但具体原因没有定论,而吴健雄从未对此表示任何不满。相对后来杨李两人闹翻争功,吴健雄的格局更为后人称道。

事实是,吴健雄分别和不少物理学家都有密切合作。她是上世纪最杰出的实验物理学家之一,已成公论。她与物理学家们有重要的合作和交集,其中与她关系特别密切的物理学家首先是袁家骝,她的丈夫,著名物理学家。两人在哥伦比亚大学相识并合作研究,共同发表了多篇重要论文。此外还有恩里科・费米,吴健雄在芝加哥大学期间和他合作,共同参与了曼哈顿计划中的核物理研究。此外还有尼尔斯・玻尔,吴健雄访问哥本哈根的玻尔研究所期间,和他探讨原子核物理问题,对量子力学的深度思考有所贡献。吴健雄通过实验验证了杨李提出的 “弱相互作用下宇称不守恒” 理论(称为“吴氏实验”),只是吴健雄一生在实证物理学方面的功业之一。

吴健雄与奥本海默的合作也相当经典。吴健雄在加州大学柏克莱分校攻读博士学位期间(1936至1940)年),奥本海默是她量子力学课程的老师。彼此熟稔到这样一个地步,她亲切地称呼老师为 Oppie,奥本海默叫她 Jiejie(姐姐),师生情谊无间。1944年,吴健雄受邀加入哥伦比亚大学“曼哈顿计划”附属实验室,负责解决铀浓缩和核反应堆链式反应中断的难题。她发现汉福德区B反应堆停堆的原因是氙-135过度吸收中子,从而提出解决方案,确保了钚-239的顺利产生。这一成果具突破性,直接推动了原子弹的研发进程。尽管吴健雄因某些原因,未能进入洛斯阿拉莫斯核心团队,奥本海默多次公开肯定她的专业权威,尤其赞赏她在β衰变领域的研究。奥本海默主持普林斯顿高等研究院工作期间(1947至1966),吴健雄也在普林斯顿工作,两人长期保持学术交流,不少重要实验都是由奥本海默推荐给吴健雄参与的。



奥本海默称吴健雄为“β衰变研究的权威”,在曼哈顿计划中极度依赖她的实验能力。遗憾的是她未被选入奥本海默的柏克莱研究团队,未被获颁诺贝尔奖。2023年上映的电影《奥本海默》更对她只字未提、没有半秒镜头,好像吴健雄对原子弹的发明没有任何贡献。

白人深藏在骨子里的傲慢与偏见,其实俯拾皆是。今年是我国抗日战争及全世界反法西斯战争胜利80周年。日本无条件投降,可以毫不夸张地说,吴健雄的贡献抵得上十万雄师。

我国政府对吴健雄高度肯定。国际编号2752 号小行星被命名为 “吴健雄星”,我国积极参与和重视这一纪念成果的宣传。命名体现了对吴健雄在科学领域巨大贡献的铭记,是国际科学界对她的尊重,也是我国对她成就的重视。小行星命名是永久性的纪念标识。国内追授吴健雄不少荣誉称号。她被称为是 “世界物理女王”和“核物理女皇”,高度肯定她在核物理领域的卓绝贡献。我国在科学史的研究、宣传和教育过程中,以吴健雄的一生业绩激励我国科研工作者尤其是女性科研人员。



在国际科学交流合作的大框架下,近年我国积极推动和吴健雄研究专业有关的学术交流。在高端国际物理学术会议上,参会的科学家们常常引用吴健雄的成果作为典范,强调我方科学家在世界科学舞台上的重要贡献。吴健雄在我国科学界以及国际科学合作交流中的影响力正不断提升,更多的年轻科学家以她为榜样,积极投身科学研究。我国更举办各种纪念吴健雄的活动,包括吴健雄诞辰学术研讨会等,得到中央相关研究部门、高等院校、科研机构的鼎力支持。通过这些活动,深入研究和探讨吴健雄的科学思想、研究方法以及她的科学精神对当代科学发展的启示,并且进一步促进我国物理学界乃至整个科学界的学术氛围营造和人才培养。

基础研究和理论研究,还有应用研究和转化研究,这四个方面全部离不开通过实验室进行验证。从科学实验的角度看,笔者认为,理论的论证也许比较理论的提出更为重要。

相信不少人对杨李两人有关弱相互作用下宇称不守恒定律的实际意义了解不多。这要从宇宙间的四大基本力说起。自然界的四大基本力是强核力、弱核力、电磁力和万有引力。强核力是强相互作用力(核裂变和核融合),弱核力是造成放射性原子核或自由中子衰变的短程力(存在于粒子以及射线之间)。电磁力是电荷、电流在电磁场中所产生受力的总称(蕴含发电的原理)。万有引力是物质之间互相存在的吸引力,和物体的质量有函数关系(例如地心吸力和地月引力)。

弱相互作用下的宇称不守恒定律,改变了传统的对称性观念。该定律打破了人们对镜像对称(宇称守恒)的传统认知,揭示了自然界在弱相互作用下,存在左右不对称性。这就促使物理学家重新审视对称性原理,认识到“对称破缺”与“镜像对称”共同构成自然界的普遍规律。该定律还推动了粒子物理学的发展,引发了对其他对称性(如电荷共轭对称性、CP 联合对称性)的研究,推动了 《CP 对称破缺》等重要现象的发现。

“CP 联合对称性”是指电荷共轭(C)和宇称(P)联合变换下物理定律的不变性。若 CP 严格对称,粒子与反粒子行为完全相同,宇宙应充满等量物质与反物质,但实际观测到的是物质主导,物质与反物质并不对称。是不是十分稀奇?是不是因为这样,物质(多于反物质)在早期宇宙中得以幸存并形成今天的宇宙?宇宙为什么不断膨胀?黑洞的背后是什么?这牵涉到人类探索宇宙起源的问题。杨李发现的并被吴健雄验证的定律,不只是粒子物理的重要里程碑,更为人类理解宇宙的规律和物质的起源提供了关键线索。物质和能量守恒的细微偏差,可能就是大爆炸之后引发出宇宙生成的基本原因。

该定律更促进弱作用理论迈向完善。为了解释宇称不守恒,费曼和盖尔曼提出了弱作用的 V-A 形式,格拉肖、温伯格和萨拉姆在此基础上建立了弱电统一模型,最终发展出粒子物理标准模型的重要组成部分。

杨李和吴健雄敢于挑战传统观念的科学精神,激励了后续科学家在面对未知时勇于突破既有的理论框架,从而推动科学的进步。今天,该定律与人工智能的发展也有关联,实际体现在信号处理与机器学习。弱相互作用信号具有低信噪比和高灵敏度的特点,需要复杂的信号处理技术。人工智能中的机器学习算法(包括深度神经网络)被应用于自动识别和分类微弱的脉冲信号,从而提高了信号分析的效率和准确性。在粒子物理学界利用大型强子对撞机(LHC)的底夸克实验中(LHCb),人工智能算法被用于处理海量数据、识别信号事例、抑制背景干扰。通过机器学习算法分析底重子衰变数据,科学家首次观测到重子衰变中的上述《CP联合变换对称性破缺》的现象。最后,该定律的研究更为量子信息处理提供了新的视角,可以推动量子加密技术的升级,利用微观世界的对称性破缺,可以设计出更安全的加密算法,同时为量子计算机的纠错机制提供理论基础,提升量子计算的稳定性。人工智能技术被应用于分析宇宙射线和中微子数据,可以推断天体物理事件。反过来,人工智能在理论物理研究又可以发挥作用,为进一步探索该定律及其相关物理现象提供了强大的工具。

杨李和吴健雄的重大发现,到今天已过去了68年。这方面的相关科学研究,进展一日千里,已上了好几个台阶。我国1919年开始觉醒之初,曾经一度怀疑中华文化、怀疑中华民族缺乏科学头脑是否无可救药。现在证明是妄自菲薄。笔者如果能够从头再来,回到大一当年,一定选修物理学。笔者谨以此文,奉献给香港特区的高中物理学生作为参考。

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