瑞典皇家科学院今天宣布，将2021年诺贝尔物理学奖授予三位科学家——日裔美籍科学家真锅淑郎、德国科学家克劳斯·哈塞尔曼、意大利科学家乔治·帕里西。

真锅淑郎和哈塞尔曼因“建立地球气候的物理模型、量化其可变性并可靠地预测全球变暖”分享一半奖金，帕里西因“发现了从原子到行星尺度的物理系统中无序和波动的相互作用”获得另一半奖金。

复旦大学物理学系教授黄吉平表示，前两位科学家和帕里西分属不同领域，但三位获奖者有共同点——他们的研究对象都是复杂物理系统，都通过计算机和理论建模进行研究。

他与杨振宁属于同一类型

复旦大学物理学系教授施郁对诺贝尔物理学奖颇有研究，今天上午在科学网发表文章，预测帕里西和比约肯将分享今年诺奖。

“我猜对了一半。

”施郁笑道，“因为帕里西在统计物理学和粒子物理学领域都做出了主要贡献，在量子色动力学中与阿尔塔雷里合作提出了阿尔塔雷里—帕里西方程，我就为他‘匹配’了在量子色动力学中也取得主要成果的比约肯。

”没料到，帕里西获奖的真相与量子色动力学无关，而是“发现了从原子到行星尺度的物理系统中无序和波动的相互作用”，这是他的统计物理学研究成果。

由此可见，这位意大利理论物理学家是一位涉猎甚广、创新性很强的大师级人物。

“他是物理学界的思想巨人，与杨振宁属于同一类型。

”华东理工大学教授、中国科学院理论物理研究所博士廖玮告诉记者，“上世纪70年代末，他来华访问了中科院理论物理所等单位，并与中国科学家合作发表论文，对中国十分友好。

”

“自旋玻璃”模型适用范围广阔

帕里西的统计物理学经典之作，是首次得到了“自旋玻璃”模型的精确解。

同为固体物质，有的内部结构是有序的，包括常用的金属，如铁；有的结构则是无序的，如玻璃。

有了X光等观测手段，人们可以很容易地发现有序排列的微观结构。

但无序结构的玻璃，透明却又含混，尽管也十分常用，对其物理本质并无清晰而深刻的理解。

上海交通大学物理与天文学院交叉科学研究所王宇杰教授举例说，磁铁体系中有无数小磁条，它们要么箭头朝上，要么箭头朝下，千问网，“一上一下”地单一指向，产生了铁磁相变过程。

而在玻璃体系中，原子和分子都在无规则自旋状态下，朝向不一、相变不同。

于是，帕里西试图用一个统计物理学的模型系统，来模拟真实的物理系统，用数理方法成功求解，完美解释了玻璃的相变行为。

这样一来，复杂物理系统就被简化为“自旋玻璃”模型，带有普适性地诠释了无序体系的物理规律。

这一理论物理模型为什么主要？王宇杰认为，帕里西的科学贡献早已不限于物理学理论，从物种学、社会学甚至算法理论，都具有其价值和意义。

譬如在优化理论上，人们往往需要对“约束条件下的竞争行为机制”作出更优化的解释。

“打个比方，你想这样、他想那样，你爱吃甜豆浆、他爱吃咸豆浆，生活中众口难调的现象不胜枚举。

通过约束与竞争，最后的结果不可能完全统一，通常就是折中后取得一致。

”这就运用到了帕里西关于无序化的自旋玻璃理论模型。

在实际应用中，至今科学家仍在尝试向着人类需要的方向改造玻璃的本性。

众所周知，玻璃很硬，但也很脆。

那么，玻璃如何担当工程上的结构材料？只有在掌握玻璃无序结构的微观物质基础上，人们才干让现实中的玻璃“取长补短”，甚至像金属一样提升其韧性，硬却不脆，进而进展出新一代结构材料。

建模揭示全球气候变暖原因

虽然研究领域不同，但真锅淑郎和哈塞尔曼研究的全球气候也是复杂物理系统。

如今，全球气候变暖已成为科学界的共识，但上世纪60、70年代，当全球气候变暖已露端倪时，很多科学家并不相信这是事实，认为这是危言耸听。

当时，在普林斯顿大学地球物理流体动力学实验室工作的真锅秀郎开始用理论模型研究这个问题，通过计算机模型预测全球是否真的在发生气候变化。

他的研究成果被称作“真锅气候模型”，这是人类首次通过计算机模型模拟气候变化。

“真锅气候模型”问世后约10年，哈塞尔曼创建了一个将天气和气候关联的模型，它被称为“哈塞尔曼模型”。

在这个模型中，具有长记忆的系统集成了随机驱动力，从而将白噪声信号转换为红噪声信号，从而解释了气候中为什么普遍存在红噪声信号。

黄吉平教授解释说，白噪声是指频谱能量密度在整个频率范围内是常数的噪声，即频谱能量密度与频率无关。

红噪声是指频谱能量密度与频率平方的倒数成正比的信号或过程，即一种重要在较低频率下，在某些特性上表现出最大可变性的现象。

红噪声信号在气候中普遍存在。

“因为天气波动剧烈，对于天气和气候的预测计算常常会产生统计误差。

误差太大，就会导致结果失真，所以为了准确估计气候噪声，需要研究各种条件引起的气候变化，这对气候预测具有非常主要的作用。

”

哈塞尔曼还开发了用来识别自然现象和人类活动对气候影响的特定信号，他称其为“指纹”。

科学家对这两类信号的深入研究，逐渐揭示了全球气候变暖的趋势及其背后的人类活动因素。

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