الاختلافات فوق البنفسجية في فيزياء الكم

اقرأ في هذا المقال


يعتبر الاختلاف فوق البنفسجي هو حالة ينقسم فيها جزء متكامل، مثل مخطط فاينمان، بسبب تداخل كائنات بطاقة غير محدودة أو على نحو مكافئ، وبسبب عمليات فيزيائية على مسافات متناهية الصغر.

الاختلافات فوق البنفسجية

  • نظرًا لأن العملية اللانهائية غير مادية، غالبًا ما تحتاج الاختلافات فوق البنفسجية عمليات خاصة لتدمير التأثيرات غير المادية المتأصلة في الأشكال المضطربة.
  • على وجه الخصوص، غالبًا ما يمكن التخلص من الاختلافات في الأشعة فوق البنفسجية من خلال التنظيم وإعادة التطبيع، ويُعرف الحل الصحيح للتباعد فوق البنفسجي بإكمال الأشعة فوق البنفسجية، وإذا كان لا يمكن التخلص منها، فإنها تنبه إلى أن النظرية ليست مضطربة بشكل جيد بمسافات قصيرة جدا.
  • يأتي الاسم من أقدم مثال على مثل هذا الاختلاف، وهي مشكلة الأشعة فوق البنفسجية الكبرى، التي حدثت لأول مرة في فهم إشعاع الجسم الأسود، ووفقًا للفيزياء الكلاسيكية في نهاية القرن التاسع عشر أن ارتفاع كمية الإشعاع في شكل ضوء يخرج عند أي طول موجي معين مع انخفاض الطول الموجي.
  • على وجه الخصوص يجب أن يكون هناك المزيد من الضوء فوق البنفسجي الذي يخرج من مشعاع الجسم الأسود أكثر من ضوء الأشعة تحت الحمراء.
  • أظهرت القياسات عكس ذلك، مع إطلاق أقصى طاقة عند أطوال موجية متوسطة، مما يشير إلى فشل الميكانيكا الكلاسيكية، حيث أدت هذه المشكلة في النهاية إلى تطوير ميكانيكا الكم.
  • دفع الحل الناجح للكارثة فوق البنفسجية الأصلية إلى السعي للبحث عن حلول لمشاكل أخرى من الاختلاف فوق البنفسجي، وتم التعامل مع العقدة المماثلة في الكهرومغناطيسية عن طريق ريتشارد فاينمان عن طريق تطبيق نظرية المجال الكمي بواسطة استخدام مجموعات إعادة التطبيع.
  • مما عمل على الإنشاء الناجح للديناميكا الكهربية الكمية (QED)، وإنشاء تكنولوجيا حققت النموذج القياسي لفيزياء الجسيمات، وتظل الاختلافات فوق البنفسجية ميزة أساسية في البحث عن نظريات فيزيائية جديدة، مثل التناظر الفائق.

المصدر: Buidling Blocks Of Creation, The: From Microfermis To Megaparsecs، Stuart RabyUse of Services for Family Planning and Infertility, United States, 1982، Gerry E. HendershotOpen Quantum Physics and Environmental Heat Conversion into Usable Energy، Eliade Stefanescu‏A Modern Theory of Random Variation: With Applications in Stochastic، Patrick Muldowney‏


شارك المقالة: