מהוק ועד בל, וישר עד אור הבוקר

‮ממלאים את החלל.

בעקבות בקשת הקהל, החלטתי לכתוב פוסט מקוצר על פורייה. אני בהחלט לא הראשון לכתוב עליו, ואני מאוד מאוד ממליץ על הסרטון הבא וגם על זה, אם אתן מעדיפות תמונות על טקסט.

ההסבר שלי יהיה מעמיק הרבה פחות ברמה המתמטית, וגם קצר יותר. אני לא מתכנן להסביר לכם את כל המתמטיקה העמוקה שמאחורי טור וטרנספורם פורייה, אלא לתת לכן הבנה עמוקה של איך ולמה הטריק המשוגע הזה פועל, ולמה בעצם הוא מעניין אותנו.

פורייה: האיש

ז'אן-בטיסט ז'וזף פורייה היה מתמטיקאי ופיזיקאי שעבד (בין היתר) בצבא הצרפתי כאחד מיועציו של נפוליאון. הוא נולד ב-1768 לחייט ממעמד בינוני-נמוך, ונהיה יתום בגיל 9. באמצעות הגיוס לצבא הצליח להתקבל ללימודי מתמטיקה, והחליף את לג'נדר (אחד מגדולי המתמטיקאים הצרפתים) בתפקידו ב”אקול פוליטקניק”, בית הספר הסמי-צבאי היוקרתי ביותר להנדסה בצרפת.

רשימת התרומות המדעיות שלו מרגישה קטנה ביחס למדענים גדולים אחרים בהיסטוריה, אבל כל פסוק בה הוא מהפכני: טור וטרנספורם פורייה, מודל פורייה להולכת חום, אפקט החממה (כן, הרעיון הזה עד כדי כך ותיק!), ושיטת אנליזת היחידות, שעליה הספקתי לכתוב כבר. היום נדבר על טור וטרנספורם פורייה, אבל אני מבטיח שגם על השאר נדבר בהזדמנות.

פורייה: הטור

כדי להסביר מה פורייה עשה, אני אצטרך להסתמך על כמה עובדות שאין לי זמן או מקום לנמק כאן. אלה יכולים להיות נושאים לפוסטים עתידיים, אבל בינתיים, קחו אותן כמו שהן:

  1. הרבה בעיות פיזיקליות ניתן לנסח בעזרת סוג מסוים של משוואות שנקרא “משוואה דיפרנציאלית חלקית”. שם ארוך ומפחיד, ובצדק – אלה לרוב משוואות ארוכות ומפחידות, שקשה לפתור. לדוגמא, כדי לתאר את הצורה שבה חום מתפשט דרך חומר, יש משוואה דיפרנציאלית חלקית, שמסוגלת להראות כיצד התפלגות ראשונית של חום/קור נעה דרך החומר. זוהי “משוואת החום” שפיתח פורייה, והיא המוטיבציה לנושא הפוסט הזה.
  2. אמנם המשוואות האלה קשות, אבל פורייה שם לב למשהו מעניין: עבור התפלגות חום “גלית”, הפיתרון של המשוואה הוא מאוד קל. גלים כאלה מתוארים ע”י פונקציית סינוס או קוסינוס, שאתן אולי עוד זוכרות משיעורי מתמטיקה בתיכון.
  3. אם התפלגות החום הראשונית שלנו היא סכום של שני גלים, אפשר להפריד את הפיתרון של המשוואה לסכום שני הפתרונות: אחד לכל גל. זה עובד עבור כמה גלים שרוצים, ולכן כל מצב שמתחיל מסכום של גלים הוא מצב שמאוד קל לפתור.

בעזרת 3 העובדות האלה, פורייה ביצע מהפכה במדע, ואיפשר שיטה חדשה ועוצמתית במיוחד לפיתרון בעיות פיזיקליות. ההברקה של פורייה הייתה לשים לב שכל פונקציה ניתן לייצג כסכום של גלים. לכן, ניתן לפתור את תנועת החום עבור כל התפלגות התחלתית באמצעות פירוק של ההתפלגות לסכום של גלים, לפתור עבור כל גל, ואז לחבר מחדש את הפתרונות כדי לקבל את ההתנהגות הכוללת.

איזה מן קסם שחור זה, לפרק כל פונקציה לסכום של גלים? ובכן, קצת שיקרתי: לא כל פונקציה. לצורך הפוסט שלנו, אפשר לעשות את זה לכל הפונקציות שמוגדרות על “תחום” סופי, כלומר המוט שעליו אנחנו מודדים את הטמפרטורה חייב להיות באורך סופי. סה”כ זו הנחה סבירה, ואמנם פורמלית היא לא מספיקה, אבל היא תספיק לצרכים שלנו.

כשאנחנו מפרקים פונקציה כזו לסכום של גלים, נהוג לנסח את הפירוק בצורה הבאה: כל פונקציה מתפרקת לסכום של כל הגלים האפשריים, ולכל גל יש “עוצמה” מסויימת בפונקציה. לאוסף העוצמות של כל גל אנחנו נקרא “מקדמי פורייה” של הפונקציה, ולאסוף הגלים נקרא טור פורייה.

שימו לב ל-2 נקודות חשובות: 1.שימו לב שאפשר לחשוב על כל פונקציה מחזורית כאילו היא פונקציה על טווח סופי, כי בעצם אין משמעות לכל החזרות שלה – כולן נקבעות לפי האחת המרכזי. לכן, גם כל פונקציה מחזורית אפשר לתאר באמצעות טור פורייה. 2. “גל אפשרי” שתיארתי קודם הוא גל שחוזר על עצמו כמות שלמה של פעמים בין ההתחלה לסוף התחום שבו אנחנו עובדים. גם זה קצת לא נכון, כי זה תלוי בצורת הבעיה שאנחנו פותרים (מה שנקרא “תנאי שפה”), אבל עבור רוב המקרים אלה הגלים הרלוונטיים.

בואו נסתכל על דוגמא. נניח ואתם רוצים לפרק גל מרובע לטור פורייה. התהליך יראה משהו כמו הגיף הבא (מוזמנים ללחוץ על הלוגו בפינה הימנית התחתונה כדי להכנס לקוד המלא, עם דוגמא נוספת של גל משולש):

במקרה הזה, הפונקציה המקורית מסומנת באדום, הגלים הירוקים הדקים הם אוסף הגלים שמתאר את הפונקציה, ובכחול זה סכום הגלים. ניתן לראות שככל שמוסיפים יותר ויותר גלים לסכום, מקבלים (בכחול) צורה שדומה יותר ויותר לפונקציה האדומה המקורית. ניתן גם לראות שכל הגלים הם “גלים אפשריים” שתיארתי קודם, כלומר הם מתאפסים בקצוות הטווח שלנו, וחוזרים על עצמם מספר שלם של פעמים בתוכו.

יש אלגוריתם מתמטי מדויק לחישוב העוצמה של כל גל, ולא צריך סתם לנחש אותם. אולי בעתיד גם אכתוב עליו, אבל זו לא המטרה שלנו היום.

פורייה: הטרנספורמציה

אני חושב שמה שדיברנו עליו עד עכשיו היה קצת באוויר, עם מוטות מתכת וטמפרטורה מוזרה. כדי לחבר את הנושא קצת למציאות, בואו נדבר על משהו שכולכם מכירים: מוזיקה!

אחרי שפורייה פיתח את שיטת הקירוב שקרויה על שמו, הוא פיתח הרחבה שלה, שנקראת “טרנספורם פורייה”, שהיא כלי מרכזי בתעשיית המוזיקה היום, וגם, כמובן, בפיזיקה המודרנית.

זוכרים שקודם אמרתי שאפשר לקרב רק פונקציות על טווח סופי בעזרת טור פורייה? ובכן, טרנספורם פורייה הוא ההרחבה של השיטה הזו עבור פונקציות באורך אינסופי. כדי להציג פונקציה כזו כסכום של גלים, אנחנו צריכים יותר גלים. הרבה יותר גלים. למעשה, גם אם קודם היינו צריכים אינסוף גלים, הפעם אנחנו צריכים יותר אינסוף.

במקום אוסף בדיד של גלים, אנחנו לוקחים רצף של גלים. לכל גל יש תדירות משלו, ואנחנו לוקחים גלים עם כל התדירויות האפשריות, כלומר כל המספרים הממשיים. בהתאמה, במקום אוסף בדיד של מקדמים, יש לנו עכשיו רצף של מקדמים, אחד מתאים לכל תדירות.

קיבלנו עכשיו רצף של מקדמים כשכל אחד מתאים לתדירות משלו, ודבר כזה אפשר לשרטט על גרף. למעשה, מה שקיבלנו הוא פונקציה חדשה: קשר בין כל תדירות לבין מקדם המתאים ב”טרנספורם פורייה” של הפונקציה המקורית.

למה הדבר הזה שימושי? ובכן, אמרתי מוזיקה, ואדבר על מוזיקה. נניח ויש לכם הקלטה כלשהי, ויש רעש ברקע שאתם רוצים להוריד. איך אתם עושים דבר כזה? אם הייתה לכם דרך להפריד בין הצלילים השונים שיש בהקלטה לפי התדירות שלהם, הייתם יכולים לבודד את התדירות של הרעשים, ולמחוק רק אותם, מבלי לפגוע בהקלטה עצמה.

רגע אחד, הפרדה לפי תדירויות? בדיוק על זה דיברנו כל הפוסט! כאשר מוזיקאים רוצים לעבוד עם סאונד, הם עושים טרנספורם פורייה להקלטה, וכך מסוגלים להפריד בין כל מקורות האודיו השונים בהקלטה, למחוק רעשים, וכו'. הרבה יותר קל לעבוד עם אודיו במרחב התדירויות מאשר במרחב הרגיל שלנו.

ולמיטיבי לכת, או פשוט מוזיקאים מנוסים: למעשה, מה שמוזיקאים עושים הוא לא טרנספורם פורייה פשוט. נניח, מה אם יש רעש שנפסק באמצע ההקלטה, או משנה את התדירות שלו באמצע? כדי לקבל פירוק תדירויות נוח, שמוזיקאים ופיזיקאים קוראים לו “ספקטרוגרמה”, ניתן לבצע טרנספורם פורייה על חלקים קצרים מההקלטה ב-“גושים”, וכך לקבל את התדירויות שמרכיבות כל שנייה ורגע בהקלטה בנפרד, ולנקות אותם בצורה הרבה יותר מדוייקת.

ספקטרוגרמה לדוגמא

כל מה שתיארתי כאן הוא רק קצה המזלג של התחום ענק שנקרא אנליזת פורייה. לא הסברתי שפירוק פורייה הוא בסיס למרחב הפונקציות, וגם לא את השיטה לחישוב המקדמים. לא הסברתי איך בעצם עושים טרנספורם פורייה עבור הקלטת קול, שהיא בעצם לא פונקציה רציפה אלא אוסף נקודות סופי. לא תיארתי איך מתחשבים בתנאי שפה, ואפילו לא התקרבתי לדבר על כך שפורייה זה מקרה פרטי ופשוט של בערך המון שיטות מתמטיות שונות, כמו פירוק אדוות (wavelet) או טרנספורמים אינטגרליים. ושלא נתחיל לדבר על טרנספורם פורייה במכניקת הקוונטים ובתורת שדות מודרנית, שם כל השפה היא פורייה.

הכלי הזה, שפורייה גילה כמעט במקרה, התגלה כאחד הכלים החזקים ביותר בארסנל הפיזיקלי, ואנחנו עוד נחזור אליו לא מעט בעתיד.

נהניתם? איזה כיף! אם יש לכם שאלות, אתם יכולים למצוא אותי כאן: @yoavzack@pirsamti.com ולא כאן: yoavzack.com (הכניסה באחריותכם בלבד)

שבוע שעבר לא כתבתי פוסט בגלל מחסור בזמן, והאמת שגם השבוע כמעט ולא כתבתי. אבל נזכרתי שהחלק הכי קשה בלסגל הרגלים הוא להתמיד בהם, ולא רק להתחיל. אז אני מכריח את עצמי לשבת ולהשקיע את הזמן – בסוף זה ישתלם!

השבוע אני עובד על הרצאה לקורס שאני נבחן בו בקרוב, על “מכניקה סטטיסטית של פולימרים”. זה ההמשך הטבעי של הקורס “ מכניקה סטטיסטית 2” שבו נבחנתי לפני שבועיים (אני נוטה לבחור קורסים לפי נושאים, כדי שישתלבו יפה ביחד).

בזמן שעבדתי על ההרצאה, חשבתי שזה יכול להיות אחלה פוסט, וזו התוצאה. תהנו :)

הקדמה: מכניקה סטטיסטית ומעברי פאזה

למעשה כתבתי כבר פוסט על מכניקה סטטיסטית, אבל עדיין לא הספקתי להעביר אותו לפורמט החדש של קרם.תוות.ים. לכן אסכם אותו בקצרה, עם כמה אנקדוטות שחשובות עבורי במיוחד:

מכניקה סטטיסטית הוא התחום בפיזיקה שעוסק במערכת מרובות חלקיקים, כאשר חלקיקים יכולים להיות כל דבר – אטומים, מולקולות, נמלים, בני אדם, פוטונים, מערבולות באוקיינוס, ועוד.

פיזיקאיםות יכולים לחקור את כל התחומים הללו תחת תחום אחד, בדיוק בזכות העובדה שיש בהן הרבה חלקיקים – ריבוי החלקיקים “מחליק” תופעות מסובכות, ומשאיר רק את הממוצע, שאותו יחסית קל להבין ולנתח.

אחת התופעות החשובות בתחום המכניקה הסטטיסטית הוא משהו שכולכם מכירים: מצבי צבירה! אנחנו יודעים לתאר בצורה מאוד טובה בדיוק איך וכמה מים רותחים, קרח נמס, ומגוון תופעות נוספות שכולן נכנסות בקטגוריה של מעברי מצב צבירה, או מעברי פאזה (כפי שאנחנו אוהבים לקרוא להם).

באמצע המאה ה-20 פיזיקאיםות שמו לב לכך שניתן לסווג מעברי פאזה לקטגוריות, הנקבעות לפי אוסף פרמטרים הנקרא “אקספוננטים קריטיים” – פרמטרים של המעבר שמאפיינים אותו בצורה עמוקה מאוד. זה נושא לפוסט אחר, ודי להגיד שהאקספוננטים הקריטיים הם חלק אינטגרלי בהבנה המודרנית של מעברי פאזה. אני אסתמך עליהם הרבה בהמשך בפוסט.

מה הקשר בין מי תהום למכניקה סטטיסטית?

שם הפוסט הוא “על ג'לטין ומי תהום”. על ג'לטין נדבר מאוחר יותר, אבל אני רוצה להתחיל עם מי תהום.

בעקבות העלייה בחשיבות של הנפט בחיינו עם עליית המכונית, גאולוגיםות, פיזיקאיםות ומהנדסיםות שילבו כוחות לאורך המאה ה-20 במטרה להבין תופעה שכולכם מכירים: חלחול, ובאופן כללי התנהגות של זורמים דרך חומר מחורר או ספוגי.

אתם יכולים לנחש מדוע זה היה חשוב, אם תחשבו על כך שגם נפט הוא למעשה זורם שמחלחל באדמה.

הפיזיקאיםות, כדרכםן, החליטו לגשת לבעיה מאפס, ובנו מודל מתמטי לחלחול, בהתבסס על מדע המכניקה הסטטיסטית שבדיוק היה בשיאו:

דמיינו שאנו מחלקים את האדמה לתאים חלולים וביניהם צינורות. כל צינור יכול להיות פתוח בסיכוי p, או סגור בסיכוי 1-p. זה מודל מופשט של האדמה המחוררת שדרכה עוברים המים מלמעלה למטה, או מצד אחד לצד שני.

כאשר משחקים עם הפרמטר p, מגלים תופעה מעניינת: כאשר מגדילים את הסיכוי לצינור פתוח מעל ערך קריטי, נפתחים מספיק צינורות כדי לאפשר למים לעבור מצד אחד לצד שני. אבל מתחת לערך הזה, המים לא יכולים לעבור בכלל, ונתקעים ממש בתחילת הדגימה.

זה שינוי לא רציף במאפיינים של החומר, ולזה אנחנו קוראים “ מעבר פאזה”! החלקיקים במקרה הזה אנלוגיים לצינורות, והמעבר בין קרח למים אנלוגי למעבר בין חומר אטום לחלול.

למודל הזה קוראים “פרקולציה” באנגלית, שפשוט מתורגם ל”חלחול” בעברית. אם אתם רוצים לראות בעיניים על מה אני מדבר, אני ממליץ מאוד על הסרטון הבא של סימולציה של המודל: https://www.youtube.com/watch?v=agSrT-FFyOg

רגע, אבל אמרת ג'לטין!

נכון, בכותרת מופיעה גם המילה ג'לטין, ויש לזה סיבה טובה.

במקביל (וקצת לפני) התפתחות מדע הפרקולציה, פיזיקאיםות וכימאיםות ניסו להבין תופעה שונה לחלוטין: מעבר הפאזה מתמיסה נוזלית לג'לי יציב.

בשנת 1941, ומאוחר יותר ב-1944, המדענים פלורי וסטוקמאייר (Flory & Stockmayer) פיתחו מודל פשוט, על בסיס מכניקה סטטיסטית, במטרה לתאר את המעבר הזה.

המודל שלהם הצליח לחזות מספר רב של פרמטרים על מעבר הפאזה, אבל הוא נכשל מבחינה מהותית אחת – המודל חזה ערכים לא נכונים עבור האקספוננטים הקריטיים.

במשך כמה עשרות שנים התחום קפא, כשאנשים ניסו ונכשלו לשפר את המודל של פלורי וסטוקמאייר, עד שהגיע מדע הפרקולציה.

א.נשים חכמיםות (לצערי לא הצלחתי לברר מי) שמו לב שהמודל של פלורי וסטוקמאייר שקול ל-“פיתרון שדה ממוצע” של בעיית פרקולציה סטנדרטית. שדה ממוצע גם הוא נושא לפוסט אחר, ואסכם בכך שהוא שיטה לקירוב מערכות מסובכות למערכות פשוטות, והוא לא תמיד עובד.

מכאן, השלב הבא היה פשוט – במקום להשתמש בשדה ממוצע, נבדוק האם הפיתרון המדויק והמלא של בעיית הפרקולציה מסוגל לחזות את האקספוננטים הקריטיים של מעבר תמיסה-ג'ל.

הפלא ופלא – הגישה הזו פעלה נהדר! כל האקספוננטים הקריטיים (לפחות, אלה שאני הצלחתי למצוא בספרות) מתאימים בצורה מושלמת לנתונים הניסוניים, וקיבלנו מודל טוב עבור מעבר פאזה שהשאיר פיזיקאיםות אובדי עצות לכמה עשרות שנים.

המכנה המשותף

נותרה עכשיו רק שאלה אחת – למה בעצם יש דימיון בין מעבר תמיסה-ג'לטין לבין בעיית פרקולציה?

ובכן, זה פשוט באופן מפתיע: דמיינו את התמיסה לפני המעבר בתור מלא תאי ג'ל קטנים המרחפים להם בתמיסה. כאשר מתחיל התהליך, התאים מתחילים להתחבר אחד לשני, עד לנקודה קריטית שבה מספיק חיבורים נוצרים כדי להתייחס לתמיסה בתור ג'ל.

אם תחליפו את תאים הג'ל באדמה, ואת החיבורים בנוצרים בצינורות של פרקולציה (שיכולים להיות פתוחים או חסומים), תקבלו בדיוק את אותו המודל! רק שבמקום להזרים מים מצד אחד לשני, אנחנו בודקים מתי נוצר גוש חיבורים משותף לכל הדגימה שלנו.

ולסיום: אנקדוטה גיאופוליטית

את רוב המידע לפוסט הזה לקחתי מספר של מוחמד סחימי, מהנדס כימי שיושב בכיסא שמומן ע”י חברת הנפט האיראנית הממשלתית, וכותב רבות במטרה לשכנע את העולם שהתעשייה הגרעינית האיראנית היא למטרות שלום.

עם חלק ממה שהוא אומר אני מסכים, ועם לא מעט אני לא. אבל בכל מקרה בעיני חשוב לזכור את הקשרים שיש למדע גם עם חלקים פחות כיפיים בעולם, ושהוא לא יכול להתקיים בוואקום.

נהניתם? איזה כיף! אם יש לכם שאלות, אתם יכולים למצוא אותי כאן: @yoavzack@pirsamti.com ולא כאן: yoavzack.com (הכניסה באחריותכם בלבד)

בשבוע שעבר הצגתי שיטה פשוטה וחשובה שפיזיקאים פיתחו במהלך הדורות כדי לוודא את החישובים שלהם בצורה מהירה וזריזה. היום אני רוצה להמשיך את הנושא עם עוד שיטה אחרונה, ואחרי זה אני מבטיח שנעבור לנושאים אחרים!

השיטה משבוע שעבר הייתה “בדיקת יחידות”, והיא שיטה מאוד פשוטה, אבל הדבר היחיד שהיא מסוגלת להגיד זה שכנראה לא עשיתן טעות אלגברה בדרך. היא לא באמת קשורה לפיזיקה והקירובים שעשיתן. כדי לבדוק דברים מסובכים כאלה, יש שיטה מוצלחת בהרבה.

בואו ניקח דוגמא פשוטה: נניח ואתן מחשבות את מהירות הזרימה הממוצעת של מים בצינור בבית שלכן. הביטוי עבור המהירות הזו הוא:

$$v = \frac{1}{6}\frac{R^{2}}{L}\frac{P}{\mu}$$

זה ביטוי לא מאוד נעים לעין, אז בואו נסתכל רק על החלק האחרון בו:

$$ v \propto \frac{P}{\mu} $$

הגודל P מייצג את לחץ המים בצינור, והגודל μ הוא הצמיגות של המים. כלומר, מהירות הזרימה תלויה ביחס שבין הלחץ בצמיגות.

את הביטוי הזה חישבתי במחברת שלי בשביל הפוסט. איך אני יודע שאני צודק? ובכן, בואו נחשוב קצת על הביטוי הזה: נניח ולחץ המים בצינור היה ממש ממש גבוה. אנחנו יודעים שבמצב כזה מהירות המים אמורה להיות ממש גבוהה, כי זה מה שקורה במציאות. ואנחנו רואים שזה מה שהנוסחה בדיוק אומרת לנו! ככל שלחץ המים יותר גבוה, מהירות המים יותר גבוהה.

זה סימן טוב, והוא אומר שכנראה האיבר של הלחץ בנוסחה שקיבלנו הוא נכון. בואו נבדוק את אותה הבדיקה עבור פרמטר נוסף – הצמיגות. אנחנו רואים שהיא נמצאת במכנה בנוסחה שלנו, כלומר ככל שהיא יותר גבוהה, מהירות המים יורדת. זה הגיוני? אם חושבים על זה קצת, מבינים שכן, כי הרי צמיגות גבוהה אומר שאנחנו מסיעים בצינורות דבש צמיג ולא מים, ודבש כמובן יזרום בצינורות הרבה יותר לאט.

לתהליך שאנחנו עשינו כאן פיזיקאים קוראים “בדיקת גבולות”, או “בדיקת מקרי קיצון”. אנחנו בודקים מה קורה אם אחד הגדלים במשוואה הוא מאוד גדול או מאוד קטן ביחס לאחרים. מיטיבי לכת מוזמנים לנסות לבדוק את הקשרים האלה גם עבור הנוסחה המלאה, כאשר R הוא רדיוס הצינור ו-L הוא אורך הצינור. נסו לדמיין צינור ממש ממש רחב או ממש ממש ארוך, ולבדוק מה אמור לקרות. המקרה הרחב הוא עוד יחסית קל, אבל המקרה הארוך הוא מסובך יותר, ולכן החלטתי לוותר עליו כאן, אבל שניהם מסתדרים.

כמובן, הבדיקה שעשינו היא לא לגמרי הגיונית או “פיזיקלית”, כי דבש לא בהכרח יצליח לזרום בצינורות כי הוא כל כך דביק, ואם נשים בצינור לחץ מים מאוד גבוה נקבל פיצוץ, לא מים מהירים מאוד. אבל אנחנו לא באמת מנסים לראות מקרה אמיתי של לחץ מאוד גבוה, אלא מנסים להבין האם התלות שקיבלנו היא נכונה. כלומר, האם העלאה או הורדה של משתנה מסוים גורמת למערכת להתנהג כמו שהיינו מצפים.

באופן כללי, לרוב נוסחאות בפיזיקה הן הרבה יותר מסובכות מהדוגמא שהבאתי כאן, ועברתי על כמה רעיונות שונים לפני שהחלטתי להתמקד בה. רציתי להדגים את ההשפעה של חיכוך אוויר על צנחנים, או על ההשפעה של לחץ אטמוספירי על טמפ' הרתיחה של מים. העובדה שהיו כל כך הרבה מקרים לבחור מהם רק הדגימה לי עד כמה הוא נפוץ, ואת הכוח העצום שיש להיגיון בריא וקצת אינטואיציה.

נהניתם? איזה כיף! אם יש לכם שאלות, אתם יכולים למצוא אותי כאן: @yoavzack@pirsamti.com ולא כאן: yoavzack.com (הכניסה באחריותכם בלבד)

המטרה של הבלוג הזה, ברמה מסויימת, היא להכיר לכם לא רק את הפיזיקה עצמה, אלא גם את העבודה שלנו הפיזיקאים. מה זו בעיה פיזיקלית, איך אנחנו פותרים אותן, מה המשמעויות, ומה עושים עם הפתרונות הללו.

כפיזיקאי, פיתרון של בעיה עבורי הוא כמעט תמיד ביטוי מתמטי. שני צדדים של סימן שיוויון שמייצג את הקשר בין שני הביטויים. כשפיזיקאית צעירה מתחילה ללמוד פיזיקה, אחד הבעיות הראשונות שהיא פוגשת היא הפשוטה מביניהן: איך אפשר לדעת אם יש טעות בביטוי? כולכם בטח מכירים וזוכרים (לפחות במעומעם) את ההרגשה המתסכלת משיעורי מתמטיקה, שהבנתם שפתרתם את הבעיה, אבל הייתה לכם טעות מינוס באמצע החישוב, או שהתבלבלתם בין חיבור לכפל כשהעתקתם את הנוסחה משורה אחת לבאה.

כדי להתמודד עם הבעיה הזו, פיזיקאים פיתחו מגוון שיטות, שבאופן כולל נהוג לקרוא להן “בדיקות שפיות” – בדיקות ראשוניות ומהירות שקל לבצע, ואם הביטוי שקיבלנו לא עומד בהן, אנחנו יודעים שטעינו בדרך. יש שני כלים בארגז שבהם אני רוצה להתמקד, ואני אקדיש להם שני פוסטים (כדי שיהיה סיכוי שמישהו יקרא לפחות אחד מהם). אני אתחיל עם האחד שיותר מגניב בעיני, והוא נקרא אנליזת יחידות.

הדבר החשוב ביותר לזכור בפיזיקה הוא שלכל ביטוי מתמטי יש משמעות פיזיקלית ומציאותית. זה אומר שבניגוד למתמטיקה, אי אפשר פשוט לכתוב דברים איך שרוצים. לדוגמא,

$3+2=5$

זה ביטוי מתמטי שהגיוני לכתוב. לעומת זאת, אין משמעות לחיבור של 3 קילוגרם עם 2 שניות. אין שום “5” בתוצאה של תרגיל כזה.

ההבנה הזו היא הבסיס לתחום שנקרא “אנליזת יחידות”, ובו הפיזיקאית הנפוצה מתבססת על המשמעות הפיזיקלית של יחידות כדי לבדוק האם הביטוי שהיא קיבלה עושה שכל. אנליזת יחידות מתבססת על שלושה חוקים מרכזיים: 1. אסור לחבר או לחסר שני גדלים עם יחידות שונות. 2. אם מכפילים או מחלקים שני גדלים, יחידות התוצאה הן הכפלה או חילוק של יחידות הגדלים המקוריים. 3. משני הצדדים של סימן שיוויון חייבים להופיע גדלים עם אותן יחידות.

בעזרת החוקים הללו, פיזיקאים יכולים לחשב את היחידות של הביטויים שהם קיבלו, ואם מקבלים סתירה לאחד החוקים, מקבלים בעיה.

לדוגמא, נניח ויש לי שני גדלים:

$a$

המודד מרחק ו-

$b$

המודד זמן. אם, כשניסינו לחשב גודל

$c$

כלשהו, קיבלנו ביטוי מהצורה:

$$c = a + b$$

אנחנו יודעים שפישלנו בדרך, כי לא יכול להיות שחיברנו מרחק וזמן. זה דבר לא הגיוני.

עכשיו בואו נניח ש-

$c$

הוא מהירות של משהו. אנחנו יודעים שהיחידות של מהירות הן מרחק חלקי זמן (מטר לשנייה, קילומטר לשעה, וכו'). אז אנחנו יודעים שהביטוי

$$c= \frac{b}{a}$$

הוא שגוי, כי היחידות של צד ימין (זמן למרחק) לא שוות ליחידות של צד שמאל (מרחק לזמן).

הדוגמאות הללו אמנם פשוטות, אבל כשהביטויים נהיים גדולים יותר ויותר, ויותר ויותר קשה להבין מה עושים, והיחידות נהיות יותר ויותר חשובות. עבור ביטוי מהצורה:

$\mathcal{Z} = \prod_{j}\int \rm d\vec s_{j}\left(1+\beta J\sum_{\left\langle k,\ell\right\rangle }\vec s_{k}\cdot\vec s_{\ell}+\frac 12\left(\beta J\right)^{2}\sum_{\left\langle k,\ell\right\rangle }\sum_{\left\langle n,m\right\rangle }\left(\vec s_{k}\cdot\vec s_{\ell}\right)\left(\vec s_{n}\cdot\vec s_{m}\right)\right)$

היכולת להשוות בין היחידות של כל הגורמים היא קריטית כדי לוודא שלא עשיתם טעות מטופשת באמצע העבודה, ופיזיקאים לא באמת יכולים להסתדר בלעדיו.

הכלי הזה, כאמור, הוא אחד משני כלים מרכזיים בארגז “בדיקת השפיות” הפיזיקאי. בעיני אוסף השיטות הזה, מעבר לשימושיות הרבה שלו, הוא יפה ברמה האסתטית, והוא אחד המאפיינים הייחודיים לפיזיקה בתוך המדעים המדוייקים, ובפרט אחד המאפיינים המבדילים בינה לבין המתמטיקה, שעליה היא מתבססת.

נהניתם? איזה כיף! אם יש לכם שאלות, אתם יכולים למצוא אותי כאן: @yoavzack@pirsamti.com ולא כאן: yoavzack.com (הכניסה באחריותכם בלבד)