¿Por qué cualquier físico debería saber, hasta cierto punto, física experimental? [cerrado]

He estado tratando de diseñar una lista con las razones por las que un físico teórico adecuado debería comprender los métodos y la dificultad de hacer física experimental . Hasta ahora solo he pensado en dos puntos:

  • Saber cómo una teoría puede o no ser verificada;
  • Ser capaz de leer artículos basados ​​en datos experimentales;

Pero eso es más o menos lo que puedo pensar. No me malinterpreten, creo que la física experimental es muy difícil de trabajar y no estoy tratando de disminuirla con mi lista ridículamente corta. Realmente no puedo pensar en ninguna otra razón. ¿Puede alguien ayudarme?

¿Qué quiere decir con un " físico teórico apropiado "?
@MattReece En el sentido de que, en última instancia, la física, como todas las ciencias, debe ser sobre el mundo real. Claro que todos tenemos un sentido de la belleza y la elegancia y nos gusta transponer eso a nuestras teorías, pero lo que realmente debería importar es si esas teorías pueden o no explicar el universo, como tal, pueden ser falsificables. Entonces, un físico teórico "adecuado" siempre debe tener eso en la parte posterior de su cabeza o simplemente mora en lo fantástico, y para mí eso no es hacer ciencia.

Respuestas (6)

Como teórico, a uno le gusta inventar nuevas ideas sobre cómo podrían funcionar las cosas. Un componente crucial para la construcción de teorías es buscar la conexión con los experimentos: una teoría no tiene sentido físico cuando no podemos probarla, porque entonces no se puede refutar. Un teórico debería ser capaz de presentar pruebas experimentales para sus teorías . Esto requiere una buena comprensión de lo que los experimentadores (no) son capaces de hacer.

El ejemplo perfecto aquí es Einstein (¿no es así siempre?), quien ideó una serie de predicciones comprobables experimentalmente de su teoría de la relatividad general (las de la relatividad especial eran bastante obvias, por lo que no tuvo que trabajar demasiado). en ese). La más famosa de ellas es la predicción de la desviación correcta de la luz, confirmada por Eddington y algunos otros durante un eclipse solar.

Un ejemplo notoriamente malo en este aspecto es la teoría de cuerdas. Hasta ahora ha resultado imposible encontrar una manera de probar la teoría de cuerdas, y esto es considerado por muchos como un problema serio (aunque puede que no tenga que ver con la falta de comprensión de la física experimental por parte de los teóricos).

+1 Buenos ejemplos. Su punto era básicamente lo que quise decir con mi primer punto.
Hago una excepción con su " Hasta ahora ha resultado imposible encontrar una manera de probar la teoría de cuerdas " . La teoría de cuerdas no se desarrolla en el vacío, como un juguete matemático. Se está probando su consistencia con la teoría cuántica de campos, el modelo estándar, las teorías gravitacionales. Es una teoría de orden superior cuyo campo de pruebas experimentales son las teorías inferiores que han sido validadas hasta la fecha. Predice supersimetría, y esto queda por probar. El modelo de grandes dimensiones extra no ha sido validado a las energías del LHC, pero era un modelo de cadena que se puede comprobar para su validación.
@annav Todas las "predicciones" (realmente posdicciones) de la teoría de cuerdas que se pueden validar ahora se heredan de sus predecesores. Hacer eso bien es un requisito mínimo para una nueva teoría candidata, y es un triunfo matemático que ninguna otra teoría candidata ha logrado aún, pero no hace que la teoría de cuerdas sea validada experimentalmente. La teoría de cuerdas es una teoría científica porque podría ser falsificada si es incorrecta, pero hasta ahora no se ha enfrentado a una prueba en la que un resultado negativo no pueda descartarse diciendo: "Bueno, no hemos llegado a la escala en la que ese aparece todavía" .
Creo que anna v presenta un punto adicional muy importante en su respuesta (ahora no estoy hablando de la discusión de cadenas). El punto es que el teórico debe comprender cuál es la mayor parte de los datos duros y cómo se obtuvieron. De lo contrario, el teórico nunca comprenderá los posibles "puntos ciegos" de cualquier teoría o una interpretación diferente de un experimento que pueda explotarse en la formulación de uno nuevo. Es decir, si solo conoce la descripción formal y no los hechos, no puede volver a describir los hechos.
@dmckee Tal vez no estoy entendiendo bien tu argumento. ¿Está diciendo que si la teoría de cuerdas hubiera sido postulada antes que las teorías con las que armoniza, estaríamos científicamente justificados para descartar esas teorías como infalsables? Si la teoría de cuerdas predice (¿postdice?) los mismos resultados que otras teorías, entonces debe ser tan falsable como esas teorías. Si, además, es más elegante, más simple o más autosuficiente, uno pensaría que sería la teoría preferida, por la navaja de Occam.
@Aaron La teoría de cuerdas es falsable en principio, pero aún no se ha enfrentado a una prueba experimental que podría haberla falsificado. La invariancia de Lorentz y las simetrías de las interacciones electrodébil y fuerte ya estaban bien establecidas como características del universo cuando se reunió la teoría de cuerdas, por lo que ninguna teoría que no las incluyera podría haber despegado. La nueva predicción de la teoría de Sting no se ha observado, pero eso no es probatorio porque es posible que no hayamos alcanzado la escala de energía necesaria. La teoría de cuerdas es comprobable, pero no probada.
@dmckee ¿No es una falacia lógica juzgar una teoría de manera diferente dependiendo de cuándo se descubrió/inventó en relación con otras teorías? Si se inventó antes de QED, GR, el modelo estándar, ¿diría que se probó y validó y rechazaría las teorías más nuevas como redundantes? ¿No es lógicamente inconsistente sostener que la teoría de cuerdas armoniza con teorías anteriores y no está probada? Demasiada discusión aquí sería inapropiada, pero este punto va directamente a la corrección de esta respuesta.
@Aaron Se prueban esas simetrías preexistentes. Multa. Nadie está discutiendo sobre eso. Pero reescribirlos no agrega nada nuevo a la suma del conocimiento humano. Las matemáticas en sí añaden algo a las matemáticas, pero en este punto no hay ninguna razón experimental para preferir la teoría de cuerdas al revoltijo de teorías existentes. Hay razones filosóficas: la teoría es magnífica y unificada. Pero eso no son datos. Y la nueva predicción no ha sido probada . O más bien, la teoría ha fallado la prueba en los rangos de energía accesibles.
@dmckee Gracias por su paciencia. Esa explicación ayudó bastante. Este problema es uno sobre el que me he preguntado a menudo cuando encuentro comentarios como los OP sobre la teoría de cuerdas.

Porque de lo contrario eres un matemático.

El objetivo de la Física es describir la naturaleza usando el lenguaje de las matemáticas, pero la única forma de mantenerse en contacto con la naturaleza es interactuar con ella a través de experimentos y observaciones.

Si pierde por completo la capacidad de comprender cómo se inicia y se desarrolla un proceso, cuánto puede verse influenciado por factores externos, cómo extraer datos significativos para comprenderlo y reproducirlo; entonces solo estás jugando con números. Puedes encontrar cosas interesantes pero ya no estás haciendo Física.

Además, hoy en día, muchas teorías se prueban con simulaciones computacionales que comparten muchas de las técnicas que los experimentadores conocen desde hace mucho tiempo, especialmente en el análisis de datos. Ensuciarse las manos de vez en cuando lo convertirá en un físico mucho mejor, no solo cuando se trata de diseñar una prueba experimental para su trabajo: de hecho, esta sería una tarea fácil si hubiera mantenido su modelo lo suficientemente cerca de la naturaleza.

+1 para la comparación de simulación por computadora, ¡pero sería bueno si pudiera dar más detalles sobre esto!
@Phonon Eso es bastante básico: si obtiene un modelo complejo no integrable para algo, puede probar su validez solo con la ayuda de una computadora. Esto significa configurar una palabra virtual que respete las reglas de su modelo y compararlo con el mundo real. Es por eso que la física contemporánea está tan hambrienta de poder de cómputo: tendemos a simular todo para ver si tenemos todos los aspectos de un sistema.
Gracias por la respuesta, es posible que hayas entendido mal mi pregunta, sé perfectamente qué son las simulaciones por computadora, por eso me gustó que lo hayas mencionado en tu respuesta, lo que preguntaba estaba bastante relacionado con lo que es PML, es decir ¿De qué manera un experto en el desarrollo de simulaciones por computadora puede beneficiarse de una posible experiencia previa en física experimental? El punto es que la mayoría de los expertos en este campo que conozco son todos físicos teóricos, que confían en la corrección de la teoría existente en base a la cual escriben simuladores, y no en "resultados experimentales".
En el tipo de simulaciones que tiene en mente, toma una teoría consolidada y la aplica a condiciones de contorno complejas. Sin embargo, en otras situaciones, la teoría en sí misma es el objeto de investigación, aquí intenta mantener las condiciones de contorno lo más simples posible y, por supuesto, debe comparar con datos experimentales. El ejemplo más concreto que puedo traer es de la física nuclear: donde uno puede querer probar cómo un modelo novedoso es capaz de predecir el comportamiento y las propiedades del núcleo.
Buen ejemplo y punto hecho, creo que podría agregar un par de ejemplos como este a su publicación, hará que sea una lectura mucho más agradable, estoy seguro;)

Para mí, un experimentador, la cantidad de personas con inclinaciones teóricas que he observado aquí, que se tambalean con conceptos que deberían ser filosofía y que miran el ombligo sobre el colapso de la función de onda , me asombra.

Ordenaría un curso de física de partículas, esto le dará una intuición de lo que significa moverse en las dimensiones de la mecánica cuántica, una conexión con la realidad y los números duros. Sin un mapa claro de los números reales que hemos dominado que describen la naturaleza, un teórico es solo un matemático, en lo que respecta a la intuición. Es por eso que tenemos personas que piensan que han encontrado la "composición", o una nueva forma de ver la naturaleza: porque ignoran la mayor parte de los datos duros que se han acumulado a lo largo de los años y deben incorporarse en cualquier orden superior. teoría.

En este sentido, el fuerte apoyo de la teoría de cuerdas por parte de muchos físicos se debe a que tiene la estructura de grupo y ecuación para incorporar todas las medidas obtenidas con tanto esfuerzo en las últimas décadas en un marco coherente. Por otro lado, tal vez esto es lo que ha hecho pensar a los teóricos que simplemente pueden pensar y crear teorías físicas, porque la teoría de cuerdas es una teoría validada por teorías que han sido validadas por datos. Esperemos que haya más predicciones que supersimetría, aunque si se encuentra, será lo suficientemente grande, y se ofrecerán grandes modelos de dimensiones adicionales para probar en la próxima generación de mediciones en el LHC y posiblemente en el ILC.

Algunos casos con ejemplos de mi campo (solo porque lo conozco mejor), pero son aplicables a otros:

  • Sea consciente de los observables. Proporcionan puntos de partida y finalización para una teoría.
    • Un ejemplo, si está modelando la estructura 3D de las proteínas, puede estar interesado en generar mapas de contacto (básicamente, todos los pares de átomos que están cerca uno del otro) porque hay evidencia experimental para ellos; o utilizarlos como entrada. Necesita conocer las limitaciones de estos datos para ver si las diferencias entre su teoría y el experimento son significativas. También debe ser consciente de las diferencias entre, por ejemplo, las plantas y los humanos a nivel de proteínas, lo que funciona bien en uno puede no funcionar bien en el otro.
  • Algunas partes de su teoría pueden ser muy difíciles de describir analíticamente. Pero uno puede, por ejemplo, tratar de aplicar Machine Learning a los datos y simplemente usarlos. Esto significa que debe conocer sus limitaciones, así como qué aspectos se pueden mejorar en un lapso de tiempo factible (pequeñas mejoras tecnológicas, diferentes configuraciones, etc.).
    • Un flujo de electrones que golpea una proteína tenderá a fragmentarla, y algunos puntos son más débiles que otros. Esto puede resolverse teóricamente mediante algunas simulaciones de Monte Carlo y la teoría de la perturbación, pero en la práctica es imposible (o al menos, lo ha sido hasta ahora). Pero hay miles de máquinas que generan literalmente gigabytes de datos cada hora. Uno podría reunir suficiente de esto para obtener un buen modelo. Y no se necesitaba ni una sola función de onda.
    • En el aparato anterior, se puede obtener menos ruido y mejor resolución simplemente aumentando el tiempo de integración. Esto significa que obtenemos menos muestras, pero van a ser más precisas. Si su aplicación en particular se beneficiaría de una mayor precisión, sabe que puede obtener algunos pliegues con las máquinas actuales. Por otro lado, otras fuentes de ruido no se pueden mejorar fácilmente y hay que encontrar la manera de tratar con ellas.

Quiero agregar que en el segundo caso, dependiendo del algoritmo ML utilizado, uno puede hacer una interpretación física de los parámetros. Algo similar al modelo de gota líquida para las masas nucleares: es solo un ajuste de muchos parámetros, pero curiosamente, para algunos de ellos que pueden (al menos parcialmente) modelarse teóricamente, los valores están en el mismo rango.

Aquí hay una razón que aún no se ha tocado (pero a la que se alude en su pregunta): poder formar nuevas teorías.

Muchas de las teorías más interesantes de la física provienen de alguien que lee sobre un experimento y trata de explicar los resultados. No tendríamos relatividad si Einstein no hubiera leído sobre el experimento de Michelson-Morley y hubiera dicho "hmm... supongamos que no hay errores, algo gracioso está pasando aquí".

Todavía hay muchos experimentos publicados con resultados inesperados con explicaciones incompletas o poco convincentes. Sí, muchos de ellos pertenecen a campos menos glamurosos, como la mecánica de fluidos, la acústica o la dinámica de multitudes. Pero de vez en cuando sacamos teorías interesantes de ellos y de vez en cuando dos campos aparentemente no relacionados producen una sola teoría unificadora.

Que yo sepa, es controvertido, en el mejor de los casos, si el experimento de Michelson-Morley influyó en Einstein ( en.wikipedia.org/wiki/Michelson%E2%80%93Morley_experiment )

No sé si ayuda, pero tal vez desglosar lo que se puede verificar en cuáles son las cantidades medibles podría ser de alguna ayuda. Quizás también dentro de qué límites son válidas las cantidades del modelo.

Debo admitir que, como físico fracasado (creo que en todos los niveles), la física teórica es quizás más matemática aplicada en el sentido de que los conceptos matemáticos se aplican para abordar problemas físicos, mientras que los matemáticos están más preocupados por desarrollar conceptos matemáticos. Por supuesto, eso no significa que algunos conceptos nazcan en manos de físicos teóricos y sean retomados por matemáticos e investigados con mayor profundidad. Ambos grupos son necesarios e importantes.

Debo admitir que para mí, mirarse el ombligo (que creo que es un poco duro) como patear los neumáticos en QM (problema de medición, etc.) son esenciales para comprender realmente los límites del modelo. Es solo tratando de ir más allá de los límites actuales de nuestra comprensión que progresamos.

Por mi parte, debo admitir que todavía tengo reservas sobre la teoría de la perturbación (a mí todavía me parece como tratar de encajar una clavija cuadrada en un agujero redondo quitando pedacitos; encaja, pero es correcto). Pero, eso podría ser porque entiendo muy poco.

¿Por qué cualquier físico debería saber, hasta cierto punto, física experimental? [cerrado]
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