《教練的大腦》
這一本書其實是一本關於大腦結構與功能的科普書
教練“Coach” 的定義是協助客戶找到內在價值, 賦能激勵, 以及打造新行為, 並協助客戶解決自身的問題. 但是由於很多時候我們的思維深受大腦活躍狀況的影響, 因此本書的前面一半 (也是我讀的最痛苦的一半), 作者為我們介紹了大腦不同區塊的功能, 因此在與客戶的互動過程中, 對於他的一些反應, 思路, 與情緒, 就可以有更深一層的理解, 同時也讓教練本身可以更高效地利用特定的溝通技巧來協助對方. 例如, 在與客戶討論如何建構一個新習慣時, 如果預先知道大腦哪一些部位會對於新習觀產生影響之後, 就可以基於這些信息來確認制定課程的方向
我們很快地認識一下大腦的區域與其功能:
1. 前額葉皮層:是腦部的命令與控制中心, 負責注意, 處理外部信息, 是大腦最高層級的認知部位. 在進化過程中, 屬於最後發展出來的部分 (靈長腦). 這個部位涉及: 執行, 計畫, 決策, 串連思想與行為的一至性與調節社會行為. 而在壓力之下, 這個區域的運作會大打折扣
2. 基底核: 負責認知與情感, 多巴胺是這個部位最重要的訊息傳導物質. 正向的行為成功以及健康的生活 (飲食與睡眠) 有利於多巴胺水平的提高, 對於行為改變有正向的效果
3. 紋狀體和伏隔核: 紋狀體可以說是大腦皮質與基底核的中繼站, 將皮質接收到的訊息往內傳導到基底核, 而伏隔核則是與快樂, 獎賞, 衝動與安慰的效果有關. 教練可以在與客戶溝通的過程中, 給予適當的回饋, 激發他的動機, 並且瞭解他的價值觀, 透過正確的目標建立方式 (SMART) 讓他維持鬥志
4. 島葉皮層: 左右腦各有一個島葉, 負責控制內臟與軀幹的感覺. 島葉又與杏仁和緊密連結, 負責影響人類的情感, 知覺, 意識, 管理認知功能與人際關係. 根據科學研究發現, 有冥想習慣的人右島葉會較厚, 專注力也更強.
5. 杏仁核: 為邊緣系統的一部分, 與情緒的產生有著重要的關係, 在面對”戰或逃” 的威脅時會特別活躍, 而在極度專注時會穩定的運作. 因此教練對於客戶創建積極體驗, 與克服對某件事的恐懼感方面需要特別的注意
6. 前扣帶皮層: 負責處理衝突與檢測錯誤. 前扣帶皮層會將錯誤與獎勵結合, 並開發出有價值的選項. 在人們極度疲勞時, 前扣帶皮層功能會下降. 因此教練應該要不斷觀察客戶的疲勞程度與壓力控管技巧, 以幫助他們可以在正確的時機做出正確的判斷
7. 下丘腦: 下丘腦是人體內分泌的中央控制塔台, 在動物的實驗中, 激活了白老鼠的下丘腦, 令牠們的平均壽命增加了20%. 反過來說, 假如焦慮, 壓力, 不良習慣, 與睡眠障礙都會抑制下丘腦的運作. 因此客戶在生活中的其他層面也是教練需要關注的重點
8. 海馬體: 整合信息, 儲存短期記憶. 與杏仁和共同為邊緣系統的一部分. 在憂鬱症與老年癡呆症患者的大腦中發現海馬體嫉妒的萎縮, 而近年發現, 學習, 有氧運動與冥想都可以有效地增強海馬體的功能與體積 (反之, 過高的血清皮質醇的濃度則對海馬體有害)
接下來是相關的賀爾蒙:
1. 皮質醇: 又稱可體松, 大家應該對他耳熟能詳了. 皮質醇在面對威脅時會釋放, 其功能在利用血糖, 提升血壓與心率, 降低疼痛感. 一般來說, 皮質醇水平在清晨接進清醒時會逐漸升高, 在晚上睡眠時會降到最低. 但是假如客戶長期處於高壓的狀態之下, 則會導致皮質醇高居不下, 近一步產生心理與生理的傷害. 教練應該需要與客戶仔細討論壓力源, 以漸少皮質醇的反應. 有新研究發現, “笑” 是一項降低皮質醇最有效的武器
2. 多巴胺: 主導思維與行為, 情感, 與獎賞. 而一般對於某件事物的成癮, 也與多巴胺有關. 由於多巴胺的釋放會讓人在即刻體驗到愉悅感, 因此在面對某些決定時, 大腦會驅使人們做出短期就可以立即獲得好處的決定. 而打造一項新習慣時, 可以將客戶喜歡的行為放在要建構的新習慣之後, 當作一個獎勵, 那麼這個新習慣的執行就會讓客戶更加的有動力, 這一點在 “原子習慣” 一書裡面也有提到
3. 催產素: 會讓人產生幸福感與信任感. 由腦下垂體分泌, 可以降低血壓與焦慮, 增加積極的社交行為 (與皮質醇是反向效果). 催產素有抑制杏仁核活躍的效果, 並可以預測威脅, 調節恐懼. 在和諧的人際關係中, 可以提高催產素的水平, 近而提升彼此的信任感 (反之亦然). 所以創造一次令人愉悅的交談, 可以大大提升彼此的合作默契, 我們也可以與客戶思考, 如何實際應用在工作與家庭之中
4. 腎上腺素: “戰鬥與逃跑”反應的主導者, 與皮質醇不同的是, 腎上腺素是速效激素, 強烈影響交感神經的運作. 腎上腺上的釋放會讓人產生鬥志, 燃起動機, 與皮質醇不同. 我們應當與客戶討論, 如何看待一的壓力, 如果把它視為一個挑戰, 那麼腎上腺素水平會提升, 但是假如把它視為一個威脅, 皮質醇水平則會變高
5. 血清素: 由色胺酸組成的神經傳導物質, 是讓人類產生幸福感的最主要賀爾蒙. “感恩”是一個提升血清素最好的方式, 而教練可以帶著客戶來探討未來理想的生活場景, 以增強他們對於幸福的渴望
6. γ-氨基丁酸與谷氨酸:γ-氨基丁酸可以使人平靜, 幫助睡眠; 而谷氨酸則會讓人產生興奮, 並參與記憶與學習的過程. 研究發現, 在壓力極大的人們大腦中, 由於高濃度的皮質醇水平, 谷氨酸也會跟著提升, 而γ-氨基丁酸跟著下降, γ-氨基丁酸不足也與物質濫用和憂鬱症的形成有關
我們的大腦細胞神經元具有可塑性, 根據我們的思考, 決策與行為, 會強化或是弱化某一些神經連結. 例如, 有些讓你不順心的事情, 越是放在心裡, 越會揮之不去, 因為反覆回想這一件事會強化跟這一件事相關的神經連結, 連帶讓大腦相關的區域與賀爾蒙開始運作; 反過來說, 如果我們可以對一件正面的事物不斷地重複思考, 也會提升我們對於這一件事情的主導. 王導電影 “一代宗師”的台詞:念念不忘, 必有迴響就是最好的說明. 除了思考模式, 舉止, 習慣,以及環境都會影響神經通路與突觸的變化. 所以我們對於客戶的行為改變, 不能只停留在口頭上的曉以大義, 必須要與他外在面對的整體一起考慮
在1960年, 腦科學家米勒提出了“工作記憶”的概念: 人類的大哪只能同時控制7個加減2的任務同時執行, 因為海馬體的短期記憶容量有限. 因此假如在學習新事物/行為時, 給予太多任務, 不但會讓人記不住, 反而會引發客戶的過度焦慮與分心, 另一方面, 如果我們無法專注, 近一步會影響我們的工作記憶. 也就是說如果我們急於求成, 一下子跟客戶訂定太多計劃, 或是給予過多的指導, 反而容易導致他們不擔心的沒學到, 舊的也忘光光. 所以計畫的擬定與執行的節奏非常重要
在本書中, 作者提及關於教練技術 “Coaching Skill”方面提出了幾個最重要的部分, 我也覺得很受用:
意志力: 意志力雖然會因為客觀因素所影響, 但是可以被增強的. 我們可以在客戶狀況好的時候給他一個挑戰, 有效提升他的自信心, 有助於強化意志力
習慣: 請客戶分享覺得過去阻礙他們成長的幾個習慣, 以了解困擾他們行為改變的障礙在哪裡? 然後, 利用可行的方法逐步打造新的習慣, 並且妥善利用刺激控制的技巧
樂觀: 鼓勵客戶以積極視角自我的改變, 但是提醒他們有可能因為過度樂觀所忽略的細節
目標:探索價值觀, 建立具體的目標, 透過GROW溝通技巧, 以打造SMART的步驟
正念: 關注當下, 以第三者的視角來看待自己的問題, 客觀的分析狀況. 正念引導可以提升專注力, 減輕壓力, 並獲得更好情緒掌控能力 (練習冥想)
心流: 幫助客戶認識 ”心流”, 並探索他們可以觸發心流狀態的事物
動機: 在TTM模型裡面, 一在強調了動機的重要性, 而科學家也發現, 激發客戶的動機可以大大提升他們多巴胺的釋放. 因此在建立任何新習慣之前, 花時間探索動機是一件非常必要的課題
這本書裡其他的章節, 討論了如何將上述一些重要概念串聯運用, 同時也說明了大腦不同的區塊是如何的相互合作會是對抗.. 這本書好的地方是把大腦的功能性解剖與教練工作連結在一起, 讓我可以有另一個層面的了解. 缺點是裡面舉例的很多心理學實驗, 要不是只是提到名字, 要不是只有簡單的描述, 讓我沒辦法100%的知道這些實驗的全貌, 比起理論,這些實驗才是最有意思的! 算是我認為這本書美中不足的一點
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過53萬的網紅映像授業 Try IT(トライイット),也在其Youtube影片中提到,■■■■■■■■■■■■■■■ 【Try IT 視聴者必見】 ★参加者満足度98.6%!無料の「中学生・高校生対象オンラインセミナー」受付中! 「いま取り組むべき受験勉強法」や「効率的に点数を上げるテスト勉強の仕方」、「モチベーションの上げ方」まで、超・実践的な学習法をあなたに徹底解説します! 今月...
平均原子量定義 在 Eddie Tam 譚新強 Facebook 的精選貼文
譚新強:Galileo的教誨:人類非宇宙中心點
文章日期:2021年5月21日
【明報專訊】人類非常自以為是,一切以自己為中心的動物。自古以來,不止大部分人都以為大地是平或者是方的,他們更以為天上的星星、月亮和太陽,都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略(Galileo Galilei)以望遠鏡觀察得來科學證據,支持哥白尼(Nicolaus Copernicus)的太陽中心論,他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。
即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明,例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等,都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律(Law of Accelerating Returns),認為重要科技發明的速度不斷提升,很快就將達到人網合一的所謂「奇點」(Singularity)!
客觀點來看,這些科技發展雖重要,尤其互聯網和手機,令到日常生活更方便和豐富,但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要?有人曾問過李光耀,什麼是偉大發明?他的答案是對新加坡而言,最重要的發明是空調!他認為在熱帶地區,如沒有空調,工作效率非常低,經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑,小小一台冷氣機,怎可能那麼偉大?但事實擺在眼前,新加坡是熱帶國家中,極少數(差不多唯一)能達到發達國家水平的國家之一,成功原素當然不止空調這麼簡單,但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調,肯定對提升政府效率有極大幫助。
近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性,不幸客觀結論就必然是頗為失望,甚至驚訝。因為不論美國或中國,過去20年的勞動生產率(labour productivity)增長都不斷放緩(見圖1及圖2),就如數以萬億美元計的IT投資,每人手中一台超級電腦,都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人,再加5G,所有工廠都應變得更自動化,需要的工人極少,理論上人均生產效率必定急速提升。
這麼多「超偉大」發明,怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團?我認為可探討3個可能性。
(1)從1970年代開始,個人電腦(PC)開始崛起和普及,企業投入大量資源,期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期,效果一直是失望的,在互聯網普及前,大部分電腦幾乎可算是獨立的,主要用途只包括文書處理(word processing)、電子試算表(spreadsheet)和簡單資料庫(database)等,即使有通訊功能,也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下,大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機,對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及,企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展,提供了創立大量新企業的機會(但即使如此,上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩)。
同一道理,過去30年的新科技發展,將有重新提升生產力效率的一天,可能只是時辰未到。我贊同有此可能性,但到底現代科技,缺乏什麼催化劑,防止它們完全體現潛能?我也沒有準確答案,部分可能是投放的量未足夠,例如5G,大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別,但事實上在美國和中國的用戶體驗極差,平均速度提升50%不到,某些情况和地區,甚至比4G更慢,亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」,據說在中國的流行5G App是Speedtest,就是用來測試通訊速度!現時平均每個基站服務約7000用户,當然寄望繼續增加密度,到了某個水平,希望能較成功體現5G功能。除此,高頻率的mmWave網絡仍在起步階段,高頻率才可真正大幅提升速度,但不幸物理上,mmWave穿透力更差,要實現IoT夢想,實時遙控高速機器,進行精細手術和應用於交通系統等,仍面對極大挑戰。
(2)人均生產效率增長放緩,有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處,除經濟增長外,亦有助改善人類健康、延長壽命,以及提升快樂感?有可能,事實上在過去200多年,全球人類壽命的確上升很多,從不到30歲升至現在的70多歲;但大部分應該是公共衛生的改善,尤其自來水的普及,農業進步導致營養改良,以及接生技術和環境改善,大幅減低嬰兒夭折率等,而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然,近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象,跟科技發展更沒有一個必然關係,去多幾次日本就一定開心啲?著名人類學家Steven Pinker認為,原始的hunter-gatherers,以狩獵為生,不用花太多時間工作和計劃生活,平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等,全年忙碌,亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨,不止需要計劃一年,未上幼稚園,已需要開始計劃人生,每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。
有人企圖解釋,可能分母也有問題。人均生產力增長減速,或者是因為現代經濟高度自動化,需要工作的人愈來愈少,即是失業,underemployment和不需工作的人愈來愈多,所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題,首先在這次COVID大流行前,以美國為例,失業率跌至3.5%的50年新低,何來工作人數在減少?近月隨着美國疫情減退,失業率又再急速下降,所以此論點不成立。
有人指出,雖然表面失業率低,但有不少人不再尋找長工,只做點「零工」(gig),或只領救濟,所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過,但我懷疑近年underemployment的情况,是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會,鄉下的「閒人」更多,城市化才是提升人均生產力的最重要元素。
總括來說,我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響,但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。
人類發展漸近兩科學極限
(3)我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展,從古至今,尤其從工業革命開始,都可說是建築在耗用地球資源身上,尤其倚賴化石能源,最初是最髒的煤炭,後來是更好用但更有限的石油,再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放,帶來嚴重氣候變化問題,如不能在極有限時間內解決,足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難!
樂觀來看,這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛(electric vehicle, EV)、儲能、碳捕獲(carbon capture),以至「地球工程」(geoengineering)技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學(organic chemistry)的環境,最方便的能源必然是與炭相關的,石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃,人類必須在2050年前達到碳中和,談何容易?去年因疫情,全球碳排放確下降了約6.5%,接近但仍不到每年遞減7%的目標,今年美、中等經濟重開,有可能達標嗎?
另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破,毫無疑問是二十世紀初,愛恩斯坦的狹義和廣義相對論,和稍後由玻爾(Niels Bohr)、海森堡(Werner Heisenberg)和薛丁格(Erwin Schrodinger)等人所發展的量子力學(quantum mechanics)。兩套理論非常偉大,亦有極大實用性,核能和核武正是它們的結合,是禍是福,見仁見智。但不幸過去60年,理論物理已可說碰到了堅硬牆壁,相對論與量子力學有非常根本性,甚至哲學性矛盾,聰明如愛恩斯坦,窮人生最後30年努力,也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論,例如超弦理論(Superstring Theory),但全都是紙上談兵,毫無實驗證明,所以於事無補。
物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律(Moore's Law),雖並非一條真正永恒不變的物理定律,但在過去50年,一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展,雖仍在進步,但速度早已放緩,最初摩爾定律預期每9至I2個月,芯片密度即可翻一倍,近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾(Intel),已停滯於14nm兩年以上,只有台積電和三星能繼續推前,能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm,無疑必將接近物理極限,再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」(tunneling effect),極難控制芯片性能。
在應用層面上,影響也必極大。單是AI無人駕駛,已是個極重要的科技夢想,亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克(Elon Musk)教主是個頂級銷售員,他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI(Artificial Narrow Intelligence)應用,只需GPU或ASIC夠快,加上視覺數據,必可在短期內成功。按馬斯克的說法,年輕一代不需要學駕駛汽車,法律甚至將禁止人類開車,所有汽車變成AI無人駕駛的EV。
無人駕駛為極複雜AI難題
事實上,無人駕駛是個極複雜的AI難題,最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla,大部分其他公司都碰到同樣問題,不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門,Alphabet的Waymo,近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV,但並無太多AI功能。
我一向認為無人駕駛沒那麼簡單,應屬於AGI(Artificial General Intelligence)問題,即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢,但複雜度遠比芯片高,人腦neurons(神經元)數量超過1000億,synapses(突觸)數量更超過125萬億,更加是三維物體,連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識(conciousness)非常關鍵,遠比現時最先進二維為主,7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術,能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為,AGI需要whole brain simulation,或甚至不可以矽為基礎原料,改以用所謂wet ware,不知是否想以基因工程技術,在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統?聽起來,比Frankenstein(科學怪人)更恐怖!
我沒有答案,只想提醒大家不要過度自以為是,人類始終是渺小的,我們對宇宙的認知非常有限!
(中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益)
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098
平均原子量定義 在 Facebook 的精選貼文
【新文章】一天真的剛好24小時嗎?
上一篇文章《為什麼一天有24小時?》引起了幾位讀者朋友對1秒的現代科學定義的討論,我覺得是非常好的現象,說明很多朋友都覺得科學是有趣的,會在讀完文章後繼續思考,而不是把我說的照單全收。其中余承翰和Milka Wong分別對埃及的講解和中國的情況作出補充,非常感謝。朋友Lezhi Lo更不吝分享了他製作的精美圖解,解釋了使用銫-133作為現代計時基準的物理學上的考慮。非常感謝Lezhi的補充,他的圖解比我的文章更直觀也更易明白。
不過除了物理學上的原因,還有最後一個非常重要的理由,就是銫-133的基態超精細結構躍遷頻率剛剛好等於以往天文學上測量到的曆書秒(ephemeris second),或即現代的原子時,即以天文考量而把一天切割成 24 x 60 x 60 = 86,400 等份。這個做法對日常生活影響最小,因此亦最能為社會所接受。
有見及此,我希望把這討論延伸,講講天文學上關於一天的長度的幾種不同定義。
試想像我們是活在古代的天文學家,我們可以如何定義一天的長度呢?最簡單的做法,就是每天晚上觀察天上的星星東升西落,然後計算在下一個晚上需要多少時間才能看見一模一樣的星空。這樣做的好處是換日期的時間在午夜,不會對日間活動的人類造成混淆。這樣定義的一天叫做恆星日或回歸日(sidereal day)。
然而,我們會發現一個問題:雖然星空和太陽一樣,每日都會東升西落一次,但星空的運轉速率比太陽快一點點,只需要23小時56分鐘4秒就完成一圈,而太陽卻需要24小時。這是因為地球在自轉的同時亦在環繞太陽公轉,因此如上圖所示地球需要比星空轉一圈再轉多一點點才能再次對準太陽。這樣就有麻煩了,半年後,午夜零時豈不是會發生在正午?
因此,我們就想出了另外一個方法定義一天的長度:太陽每天正午時分都必定位於南北指向的子午線之上(「子午」就是這個意思),因此只需要把連續兩個正午之間的時間間隔定義為一天就好了!這樣做的話能確保正午都發生在太陽穿越子午線的一刻,不會導致日夜顛倒。這樣定義的方法叫做太陽日(solar day),長度當然是剛剛好24小時,因為這根本就是定義24小時的方法啊。
然而,我們還有一個問題。如果地球環繞太陽的軌道是正圓形的話還可以,但是地球軌道其實是橢圓形的。這就出現了另一個問題:地球公轉的速率每天都不一樣,使得每個太陽日的長度都不一樣!如果硬要以太陽日為定義24小時的方法,難道1秒的長度要變得每天都不一樣嗎?
最後,我們想到了一個方法,就是把一天的長度與每天的實際太陽日長度脫鈎,轉移使用一年下來的每一天太陽日的平均長度:這叫做平太陽日(mean solar day)。我們更進一步直接定義一個平太陽日為86,400秒,再把換天的時刻定為日落後、日出前這段夜晚時間的正中間,這就解決了大部分日常生活所需的問題了。亦因為這樣的定義,正午都不會是發生在剛剛好12時正的,有時會比12時早、有時比12時遲。
然而,跟據現代科學使用銫-133定義出來的1秒,長度其實並不剛剛等於用平太陽日切割出來的1秒。這是因為潮汐作用使地球轉得越來越慢。現在一個平太陽日太約等於86,400.002個銫-133定出來的秒。所以我們可能會以為,一年下來會累積365 x 0.002 = 0.73秒,即差不多一秒!這樣的話豈非每隔年就必須加入潤秒嗎?可是我們知道加入潤秒其實並不常見,加入的時間亦絕非週期性。為什麼呢?
這是因為地球並非只有自轉、公轉、潮汐作用等會影響太陽日的長度。地殼活動、季候風、洋流等等都會影響地球的轉速,而且還未考慮歲差——自轉軸因太陽和其他行星重力造成的進動和章動等影響。因此每天的長度其實是混沌的,非常難以用理論準確預測,只能透過實際測量得知。總言之,上述各種貢獻相加,令我們並不需要隔年就添加潤秒。
討論了秒、分、時、天的定義,下次我們再討論有關定義月和年的問題。
延伸閱讀:
有關潤秒可參考NASA的講解:https://www.nasa.gov/feature/goddard/nasa-explains-why-june-30-will-get-extra-second
港大物理系課程Nature of the Universe網上講義:https://www.lcsd.gov.hk/CE/Museum/Space/archive/EducationResource/Universe/framed_e/index.html
封面圖片:NASA
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・化学基礎 酸化と還元
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・化学基礎 金属の酸化還元
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平均原子量定義 在 原子量的定義 - 閒聊板 | Dcard 的推薦與評價
準備高中家教時有的一個小小疑惑,如果是以碳原子量12.000u當標準訂氧, ... 所以原子量的定義是用12.000當標準去找比值再用同位素做加權平均得平均 ... ... <看更多>
平均原子量定義 在 [高中] 請教一個原子量的問題- 看板Chemistry 的推薦與評價
「Cu的平均原子量為63.546
,故原子量為63.546的銅原子不存在」
想請問這句話的意思是否為:
原子量為其平均原子量之原子不存在?
有沒有可能有這樣的狀況:
3種同位素以10佔1/3,20佔1/3,30佔1/3的方式
其平均算出來是20,跟其中一種同位素相同。
想法:
1. 同位素數值不會差這麼大,故計算不會得到這種結果?
2.與加權平均有關?
麻煩各位了,被這樣一問突然回答不出來,感謝!
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.83.102.118
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Chemistry/M.1473472921.A.6FD.html
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