【物理漫画】万有引力常数G的前世今生
文章来源于月球旅行指南
万有引力常数G的前世今生
万有引力定律简洁而优雅,
但真实世界总不会十全十美,
它留下一个让牛顿也无法解决的“小尾巴”,
一直困扰人类至今。
在介绍“小尾巴”之前,先来个小测验预热一下大脑:“如何用最简洁的语言,向来自另一个宇宙的生命介绍我们的宇宙?”
我们的宇宙这么大,一两句话可说不清楚!
尽管宇宙包罗万象,但还是有一些最基本的、不会变化的常数,就如同一个人的外貌、指纹、声音等,可以作为宇宙的“身份证号码”。关于号码的组成,有的科学家说是6个,有人说是13个,还有人说是26个,但无论如何,万有引力常数G都是必不可少的一个。
哦!我知道了,这个“小尾巴”就是 G。
是的。牛顿虽然提出了万有引力定律,却不知道G是多少。从牛顿时代开始,无数的科学家对G进行测量,但让人没想到的是,这一测就测到了今天。
万有引力可以让月球绕着地球转,为什么G还这么难测呢?
主要有两个原因:
还有
还有个问题,为什么物体之间会有万有引力?
个问题,为什么物体之间会有万有引力?
第一,引力非常之弱。宇宙中所有的物理现象都可以由引力、电磁力、弱力和强力这四种基本力来解释,而引力是最弱的一个。当你伸出手来,整个地球的引力都不足以战胜肌肉的力量;而两个日常物体之间的引力就更加微乎其微,相距1米的两人之间的引力仅相当于一粒芝麻的几千分之一。
第二,引力无处不在。宇宙中任何两个物体间都存在引力,大至太阳,小至微尘,外部环境的引力干扰无法屏蔽。于是,G成为人类认识最早但测量精度最差的一个常数。我们确切地知道光速c是299792458m/s,普朗克常数h是6.62607015×10-34J⋅s,但G的有效数字只有4位。
万有引力定律问世后,当时的科学家更希望利用它得到地球的质量,进而计算得到其它天体的质量。
硬核知识
小球受到来自大山的引力和地球的重力的共同作用。这两个力都可以通过万有引力定律表示,二者的比值可以通过测量球摆的偏角计算出来,这样就把地球的密度和山的密度联系起来。因此只要知道山的体积和密度,再测量出球摆的偏角,就能推算出地球的平均密度。
据此算出的G
与现代仪器测量的数据相比
只有20%的误差,
G终于有了一个比较靠谱的数值。
G不是测出来了吗?为什么还说难测呢?
榭赫伦实验需要精确测量山的体积和密度,测量误差导致不可能得到高精度的G值。
卡文迪许的父母均出身于英国伯爵的贵族世家,他继承了百万英镑的遗产,是当时英国的巨富。财富终会散去,但他在科学上的贡献却永远载入史册:
还有
还有个问题,为什么物体之间会有万有引力?
个问题,为什么物体之间会有万有引力?
卡文迪许
分离氢气的第一人
氧气和氢气合成水的第一人
发现硝酸的第一人
第一个测量出地球密度的人
在介绍卡文迪许实验之前,我将对他进行一个专访。
狗仔也不好当。我们还是回到实验
刚才你不是说引力很小吗?那这个扭转的角度应该也很小,怎么测呢?
这个实验的精髓就在于将难以测量的“引力”转换为“角度变化”,再把“角度变化”放大为容易测量的“位置变化”。
还有
还有个问题,为什么物体之间会有万有引力?
个问题,为什么物体之间会有万有引力?
天平上装了一面小镜子,一束光射向镜子,经镜子反射后射向远处的刻度尺。当镜子与天平一起发生很小的扭转时,刻度尺上的光斑会发生较大的移动(学名“光杠杆”,利用了杠杆原理,放大、放大、再放大)。通过测定光斑的移动距离,就可以测定扭转的角度,计算出大球与小球之间的引力大小,进而得到G。
后人根据他的实验结果算出地球质量和G值,G为6.754×10-11N/kg²⋅m²。
从那时起,几乎所有对 G的测量,都采用卡文迪许扭秤实验的原理。在1930年代,G的测量值是6.67×10-11N/kg²⋅m²,随后在1940年代被改进到6.673×10-11N/kg²⋅m²。不确定性从0.1%到0.04%再一路降低到1990年代的0.012%。
对于这种差异,
科学家没有给出确切的解释,
他们对于G的探索
还在继续。
万有引力的介绍到此就告一段落。我们根据万有引力定律计算出地球卫星的最小速度。但如何能把一个小球扔出那么高的速度?在牛顿时代,这一切都还是梦。直到工业时代的到来,一个又一个的火箭天才登上历史的舞台,梦想才终于照进现实。我们将会和他们陆续见面。
还有
还有个问题,为什么物体之间会有万有引力?
个问题,为什么物体之间会有万有引力?
考试不考的冷知识
在测量G的过程中,无心插柳地诞生了一个地理学的副产品—等高线。
为了测量榭赫伦山的体积,科考队测量了几百组数据,每组数据都包括横坐标、纵坐标和海拔高度,这些数字又多又乱。科考队中负责计算的数学家赫顿把坐标写在一张纸上,把海拔高度相等的点连接在一起,这座山的整体形状就显现出来!就这样,他发明了等高线。
赫顿的地图已经遗失,一位英国艺术家Karen Rann根据赫顿原始数据的重置版本,用模型重现了榭赫伦山。
(图片来源:Karen Rann)
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