【导读】AI提供1%的灵感,人类贡献99%的汗水!密歇根州立大学物理学家许道辉,在AI启发下,重新思考量子力学本质,于顶刊《物理快报B》发表研究成果。
近期,密歇根州立大学物理学家许道辉(Stephen Hsu)遭遇了一件令他震惊的事。
不是AI帮他算积分、解方程,而是AI指出:你的研究需要全新的数学框架来证明:
用Tomonaga–Schwinger形式的量子场论进行。
在著名物理学期刊《物理快报B》(Physics Letters B)上,许教授在线发表了一篇关于量子场论(QFT)和态依赖量子力学的论文。
同时,他还发布了一份关于「AI方法论」的报告。
这两份文件共同向科学界投下了一枚重磅炸弹:
这可能是第一篇由AI提供核心理论突破思路的理论物理学论文。
诺奖得主理查德·费曼(左)和年轻的许道辉(右)
他公开承认:论文的核心想法来自 GPT-5。
对物理和AI圈而言,这预示着转折点:AI不只是润色论文,而是「AI出主意,人类去完成」。
接下来,尝试用非物理的方式,解释发生了什么,以及它可能预示的新科研流程。
密歇根州立物理学家许道辉,在11月将预印本挂在arXiv上,后被Physics Letters B接收。
研究问题非常「根本」:量子力学的演化,是否严格线性?
在标准量子力学里,系统演化由线性薛定谔方程控制;叠加、干涉等奇怪现象依赖此数学性质。
几十年来,有人试图在方程上加非线性或状态依赖修正,解释测量问题、波函数塌缩等。
但改动线性结构易出问题:超光速通信、与相对论不兼容等。
许教授想从量子场论角度审查这些修改。
他向GPT-5提了一个「咨询式」问题:检查非线性量子演化与相对论兼容,应使用什么框架?
GPT-5主动提出:用Tomonaga-Schwinger(TS)形式的量子场论分析。
TS形式是什么?
可理解为:
要保证物理相对论协变,需满足条件:无论用哪种切片方式推进波函数,结果一致。这叫做foliation independence(叶片无关性)。
新论文主线是沿着GPT-5提出的TS思路推导:在状态依赖哈密顿量密度时,「叶片无关性」要求算符满足怎样的「可积性条件」,以及这些条件多难满足。
这篇5页论文做了几件事:
这项工作揭示了一种新方法论范式的出现:
在这种范式中,大语言模型(LLM)是积极参与者。使用得当,它们能提出新想法、推导方程,发现不一致之处,人类合作者无法比拟其速度和持久力。
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