蕭簫 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
你以為,斑馬的黑白條紋,貝殼的複雜花紋,都只是隨便長長?
並不!
這些自然界的重複圖案,有相當一部分能用一組方程式描述。
聽上去有些離譜,但確實是圖靈本人搞出來的——60年前,他對大自然進行一番研究後,給出了這組方程式。
後來人們發現,這組方程式適用於不少自然界的圖案,包括斑馬、貝殼、魚類、豹的條紋等。
他們給這類圖案統一起了個名字,叫圖靈斑圖 (turing pattern)。
但無論是斑馬、豹、貝殼還是魚類,基本都屬於宏觀尺度的圖案,微觀尺度上的圖靈斑圖研究少之又少。
現在,來自斯坦福等高校的科學家終於發現,一種晶體生長的微觀紋路,也可以用圖靈斑圖來描述:
這種晶體名叫鉍,它在特殊條件下的原子生長模式,與圖靈方程式預測的形態非常相似,目前研究成果已經刊登到Nature Physics上。
沒錯,僅憑一組公式預測圖案的圖靈,60年後再次跨越了微觀和宏觀的界限。
“圖靈斑圖”是什麼?
時間回溯到1952年。
艾倫·圖靈(Alan Mathison Turing)在利用計算機進行大量數學運算後,給出了一個叫做“反應擴散方程”(reaction–diffusion)的公式,即開頭的方程組。
公式認為,任何重複的自然圖案,都是透過兩種具有特定特徵的事物(如分子、細胞)進行相互作用而產生的。
兩種事物的特定特徵為:速度不同、能在空間內傳播、其中一種是催化劑。這種催化劑,能自動啟用、並隨後產生抑制劑,使得它比催化劑的傳播速度更快,導致催化劑中途停止,最終生成相應的圖案。
只需要對反應擴散方程的不同條件進行約束,這兩種事物,就能自發地組成斑紋、條紋、環紋、螺旋或斑點等圖案。
但這個從數學層面推匯出來的方程式,一開始並沒有得到多少生物學家的認可。
直到數十年後,生物學家們才發現,圖靈的反應擴散方程“意外地好用”。
雖說從生物學原理來看,圖靈的反應擴散方程理論只能解釋極少數圖靈斑圖;但從數學角度來看,它確實能對不少複雜的圖案紋路進行描述和預測。
此前對於圖靈斑圖的研究,大多集中於宏觀層面,從微觀尺度應用反應擴散方程的研究少之又少。
然而,科學家們前段時間發現,在微觀層面的晶體生長中,也會出現圖靈斑圖現象。
原先他們以為這是個巧合,但在進行研究後發現,圖靈斑圖現象是真的,而且能用圖靈的反應擴散方程進行生長預測。
微觀的鉍原子生長
來自斯坦福大學的研究人員,最初試著讓鉍原子在二硒化鈮表面長出一層薄薄的原子層。
但鉍原子沒按他們的思路走,反而在二硒化鈮表面長成了一團不均勻的塊狀物。
斯坦福大學的研究人員感到困惑,便將這種現象展示給了日本電氣通訊大學的同行。
同行看後表示:有點像圖靈斑圖。
一開始他們沒有深究這種可能性,畢竟鉍原子生長似乎不符合圖靈的反應擴散方程理論:必須要有分子等實體做催化劑。
然而,當他們試著用反應擴散方程模擬鉍晶體生長圖案時,卻發現預測結果與生長紋路高度相似:
研究人員們又回過頭去分析鉍原子在二硒化鈮表面的生長情況,發現如果將反應擴散方程理論中對兩類事物限定的“分子”條件改成“位移”,就能解釋這種現象。
也就是說,鉍原子在二硒化鈮表面的垂直位移是催化劑,而水平位移是抑制劑。
這樣一來,就能準確預測鉍原子在二硒化鈮表面的生長情況了。
這篇論文的一作Yuki Fuseya,日本電氣通訊大學助理教授,二作Hiroyasu Katsuno,則來自日本北海道大學。
另外兩名作者Kamran Behnia和Aharon Kapitulnik,則分別來自巴黎文理研究大學和斯坦福大學。
所以,預測微觀的晶體生長有什麼用?
由於晶體具有各向異性,即全部或部分物理、化學等性質隨方向的不同而有所變化,因此會在不同方向上呈現出差異性。
如果能預測甚至影響微觀晶體在某個方向上生長,就能將那個方向的物理/化學效能發揮得更好,例如材料的催化效能等。
下一步,作者們希望用觀察鉍獲取的經驗,來進一步觀察錫等原子的生長情況。
圖靈斑圖在微觀世界還會繼續出現嗎?讓我們拭目以待。
論文地址:
https://www.nature.com/articles/s41567-021-01288-y
參考連結:
[1]https://www.quantamagazine.org/physicists-spot-turing-patterns-in-a-tiny-crystal-20210810/
[2]https://www.dna.caltech.edu/courses/cs191/paperscs191/turing.pdf
[3]https://ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/mavt/process-engineering/separation-processes-laboratory-dam/documents/education/RCS_2020/Crystallization/Classes/2020_A5_crystal_growth.pdf
— 完 —
量子位 QbitAI · 頭條號簽約
關注我們,第一時間獲知前沿科技動態