原文以Battle between quantum and thermodynamic laws heats up为标题

发布在2017年3月29日的《自然》新闻上

原文作者：Davide Castelvecchi

物理学家试图为量子尺度的物理过程重建热量和能量定律。

量子热力学这个年轻的领域正在迅速发展。它试图协调量子理论和具有200年历史的热力学，同时也引起了热议。

许多物理学家希望从量子力学定律出发重建热力学，以解决长期以来备受争议的难题。当然，这一研究也具有应用意义：量子热力学有助于判断有关热和效率的概念对微小的电子元件、乃至原子尺寸的机器是否适用。

尽管研究方法大量涌现——其中很大一部分都在今年三月于英国牛津举行的第五届量子热力学大会上向世人展示过——但这一领域仍然一如既往地充满争议。归根结底，问题在于宏观大尺度下支配热和能的基本法则是否也决定着纳米尺度系统中的行为，抑或需要引入新的法则。

人们的兴趣正在飙升：据牛津大学的物理学家，本次量子热力学大会的联合组织者Vlatko Vedral介绍，今年有超过100位科学家参加了大会，相较于往年增长了一倍。

另一位联合组织者，新加坡南洋理工大学的理论物理学家Felix Binder表示，这样的大会将各个分支领域的研究者聚到了一起，这些领域都有着不同的技术术语表述。他说：“（大会）消除了许多不同研究方法之间的障碍。”

但一些物理学家，比如德国奥格斯堡大学的Peter Hänggi则告诫一些研究实为误入歧途。他说：“量子热力学领域生长迅速，但也有很多胡说八道的内容被写成了论文，而且被人们谈论着。”

自从热力学三定律相继于十九世纪至二十世纪早期被定义下来，物理学家们一直为它们的意义争论不休。这三定律分别指出：能量既不能凭空产生也不能凭空消失；一个孤立体系中的混乱度，或熵，总是不会减少的；绝对零度是不可达到的。

然而热力学又是自相矛盾的。第二定律的争议尤甚，该律为热量转化为功（比如蒸汽机中发生的过程）的效率设定了一个极限。热力学第二定律指出，混乱度的产生是不可逆转的，但一些物理学家指出，在微观尺度下，这种说法似乎与力学定律相矛盾——无论是牛顿力学还是量子力学。这些研究者称，力学定律规定所有过程都是可逆的。

蒸汽机将热能转化为功；量子级机械服从的规律要如何能做到同样的事情，物理学家就此争论不休。

Walter Scriptunas II 

研究者们已经为解决这个难题提出了不同的方法，但没有一个能让所有人都满意。正如西班牙光电科学研究所（ICFO）的Christian Gogolin所说：“这个问题总是有点不清不楚。”

Gogolin的研究方向是统计力学（该学科将温度和热等物理量视作大量粒子组成的系统的平均特性），以及发展统计力学的量子版本。一些物理学家坚称，这种统计力学方法意味着熵和热等物理量取决于观察者所掌握的信息。尤其地，一个全知的“神”一般的存在可以知道所有粒子的位置和运动，并计算出它们的演变，这种有序程度是由观测者确定的。

由于很多物理学家都开始将信息看作可量化、具有物理意义的事物, 这一方法在近年来得到了复兴。

在由相对少量的粒子组成，并服从量子定律的系统中，统计力学甚至更加晦涩不清。举例来说，如果向无序发展的趋势是一个纯统计现象，那么在原则上，它或许就是不适用于单个分子的。然而在过去十年中，理论物理学家已经提出，即使在仅有少数组分时，量子系统也还是会倾向于达到并保持平衡态——即极大无序态。针对真空中少量被激光束缚的原子的实验证实了这一观点。

在一篇2011年发表在《自然》上的理论文章中，Vedral和他的合作者表明，量子关联（相距遥远的粒子共享一个“纠缠”量子态的能力）可以被用来产生机械能。

不久前，物理学家对热力学第三定律的研究也取得了进展。在3月14日的《自然-通讯》上，伦敦大学学院的Lluis Masanes和Jonathan Oppenheim表明量子力学定律限制了从一个物体中获取热量的速度，并表明绝对零度要花费无限的时间才能达到（ncomms14538）。他们的工作似乎证实了热力学第三定律来自量子力学的观点。

牛津大学的理论物理学家Chiara Marletto和David Deutsch则提出了一个更为激进的想法：一套所有物理理论都必需满足的原理，一个包括量子力学在内的法则都需服从的“万物理论”。在一篇2016年的预印论文中，Marletto勾勒了这套元理论将会如何依据物理转化必须遵守的定律，重新定义热力学概念。

无论这些争论的结果如何，它们都有可能会对未来的技术产生潜在影响。物理学家已经制造出了“量子热机”——一种能在量子尺度上将热转变为功的引擎。量子计算机等应用也正在从理论迈向现实世界，因此，在微小尺度上理解热力学是至关重要的。

2011年《自然》论文的合作者，瑞士联邦理工学院的Renato Renner表示：“你不仅需要把算法设计得更快，它还得是热力学上最优化的。”ⓝ

点击“阅读原文”阅读英文原文                                Nature|doi:10.1038/543597a

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编辑：PXL

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