2015年8月23日,被誉为“中国科幻第一人”的刘慈欣凭借科幻小说《三体》获得“雨果奖”最佳长篇小说奖,这是亚洲人首次获得该奖,也是中国科幻第一次获得世界级的认可。
在小说里,三体叛军通过“三体”游戏向社会传播三体文化,游戏玩家们则通过建立各种模型来躲避乱纪元、预测恒纪元的到来。
游戏第一关,一个文明在“三日凌空”中毁灭,玩家哥白尼成功揭示出宇宙的基本结构;游戏第二关,另一个文明毁灭,它最终证明了三体问题无解,人们放弃了徒劳的努力,并确定全新的走向。至此,游戏的终极目标发生变化,调整为飞向宇宙,寻找新的家园。
《三体》三部曲中有无数让人脑洞大开的经典创意,它们的创作基础就是天体力学中基本的三体模型。那么,究竟什么是三体?
1900年,数学家希尔伯特在一次演讲中提出了23个困难的数学问题以及两个典型例子,第一个是费尔马猜想,第二个就是N体问题的特例——三体问题。对于20世纪数学的整体发展,这两个例子所起的作用远远大于23个问题中的任何一个。最终,费尔马猜想在1994年被美国的怀尔斯解决,而三体问题却一直没有找到答案。
三体问题是天体力学中的基本模型,即探究三个质量、初始位置和初始速度都为任意的可视为质点的天体,在相互之间万有引力的作用下的运动规律。
如图1所示,它们有无数种可能的运动轨迹。最简单的例子就是太阳系中太阳、地球和月球的运动。
在一般的三体问题中,每一个天体在其他两个天体的万有引力作用下,其运动方程都可以表示成6个一阶的常微分方程。因此,一般三体问题的运动方程为十八阶方程,必须获得18个积分才能得到完全解。然而,现阶段还只能得到三体问题的10个初积分,远远不足以解决问题。
我们常说的“三体问题无解”,准确地说是无解析解,即三体问题没有规律性答案,不能用解析式表达,只能算数值解,因此无法得出精确值。然而对于三体问题的数值解,时间会无限放大初始的微小误差,因此数值法几乎无法预测当时间趋于无穷时,三体轨道的最终命运。而这种对于轨道长时间行为的不确定性,就被称为“混沌”现象。
三个物体在空间中的分布有无穷多种情况,由于混沌现象的存在,通常情况下三体问题的解是非周期性的。
图1
寻找三体问题的通解是枉费力气,但在特殊条件下,一些特解是存在的。然而,必须找到合适的初始条件(位置、速度等),才能使系统在运动一段时间后回到初始状态,即进行周期性的运动。
要发现三体问题的周期性特解绝非易事——自该问题被确认至2013年的300多年中,人们只找到了3族周期性特解。
法国数学家、物理学家约瑟夫·拉格朗日和瑞士数学家、物理学家莱昂哈德·欧拉在18世纪得到了一些结果;20世纪70年代,美国数学家罗杰·布鲁克和法国天文学家米歇尔·赫农借助计算机又得到了更多的结果;1993年,美国数学家、物理学家克里斯·摩尔发现一种奇特现象——特解中3个天体的运动似在一条“8”字形的轨道上互相追逐。
上述所有这些被发现的特解可被归结为下面3族:拉格朗日-欧拉族、布鲁克-赫农族和“8”字形族。
此图为艺术家描绘的从“三星系统”中一颗行星的卫星上看到的情景,这种恒星系统处于极不稳定的混沌运动状态
1772年,拉格朗日在“平面限制性三体问题”条件下找到了5个特解,也就是著名的拉格朗日点。在该点上,小天体在两个大天体的引力作用下能基本保持静止。
比如上面这张图中,地球和太阳的连线上有L1、L2、L3三个拉格朗日点,而在地球轨道上则有L4、L5两个点,它们和太阳、地球构成等边三角形。
L1、L2、L3是不稳定的,如果小天体离开这三个点,就会越跑越远,无法在稳定的轨道上运行,而L4、L5是稳定的。L4、L5的稳定解在太阳系里确实存在实例,如木星的L4和L5点上各有一群小行星,就是著名的特洛伊群和希腊群小行星。
特洛伊群和希腊群小行星
拉格朗日点在深空探测中具有很高的科研价值,主要体现在两个方面:科学观测的极佳位置和深空探测的中转站。
位于L4和L5的航天器能与两个天体保持相对静止,有利于一些长期的科学观测。而共线拉格朗日点存在稳定流形与不稳定流形,使得航天器在其上运动时,可不需耗费任何能量地趋近或远离周期轨道,这一点能为设计行星间的转移轨道提供巨大帮助。
布鲁克-赫农族的解比较复杂,两个天体在里面横冲直撞,第三个天体在它们外围作环绕运动。
目前三体问题的研究主要集中在“限制性三体问题”上
直到2013年,塞尔维亚物理学家米洛万·舒瓦科夫和迪米特拉·什诺维奇发现了新的13族特解。他们在著名学术期刊《物理评论快报》上发表论文,描述寻找特解的方法:用计算机模拟,先从一个已知的特解开始,然后不断对它的初始条件进行微小调整,直到新的运动模式被发现。这13族特解非常复杂,在抽象空间“形状球”中,就像一个松散的线团。
三体问题特解的族数扩充到了16族,这一新发现令科学界欢欣鼓舞,其成果加深了人们对天体运动的了解,促进了天体力学和数学物理的进一步发展,尤其是对人们研究太空火箭轨道和双星演化很有帮助。