图:美联社,1972(时年 42 岁)/ Wikimedia Commons / 公有领域
利昂·库珀
Leon N. Cooper1930–2024 · 生于美国纽约布朗克斯 · 美国
二十六岁时证明:填满的费米海之上,再微弱的吸引也一定能把两个电子绑成一对
诺贝尔物理学奖 1972 与巴丁、施里弗共同提出超导的 BCS 理论
「我想我可以代理论科学界的同行说这句话——置身于这样一座不可思议的建筑之中,我们最终的、也最温暖的快乐来自那个领悟:我们造出来的东西不只是有用,它确实是一种很美的、围起一片空间的方式。」
—— 1972 年 12 月 11 日诺贝尔演讲《超导理论中的微观量子干涉效应》结语(译自英文原文)
困扰物理学四十六年的零电阻之谜,第一块砖是一个二十六岁的年轻人放下的。他此前没做过一天固体物理——博士论文写的是 μ 子原子。被借调到这个题目上一年多之后,他证明了一件此前没人相信的事:在填满的费米海之上,两个电子之间哪怕只有微乎其微的吸引,也必定会结成束缚对。
从布朗克斯到费米海
库珀生于布朗克斯的移民家庭,父亲从白俄罗斯来,母亲从波兰来。他七岁丧母,家里的姓氏在父亲再婚时由 Kupchick 改成了 Cooper。他念的是布朗克斯科学高中——校友共得过九项诺贝尔奖、其中七项是物理学奖,比世界上任何一所中学都多——然后一路读完哥伦比亚,1954 年在塞伯手下拿到博士学位,做的是 μ 子原子与原子核的电荷半径。
在普林斯顿高等研究院待了一年后,1955 年巴丁把他要到了伊利诺伊。巴丁要的不是一个懂金属的人,恰恰相反:他判断超导这个题目缺的是量子场论那套多体技术,而库珀正是从核物理那边带着这套工具过来的。库珀后来说,他到伊利诺伊时对超导几乎一无所知。
1956 年那篇两页纸的论文
问题的症结在于尺度。超导的转变温度只有几开尔文,对应的能量比金属里电子的典型能量小了四五个数量级。任何常规的微扰展开,第一项就把这点效应淹了。
库珀把问题简化到了极致:不去管几万亿个电子,只看费米海之上多出来的两个。真空里,微弱的吸引不足以束缚两个自由粒子——这是标准结论。但费米海堵住了所有低能状态,可用的态被压到费米面附近薄薄一层里,配对问题实际上从三维降成了准一维。而在一维,任意小的吸引都有束缚解。
结论干脆得让人不安:只要有吸引,就一定成对,不存在阈值。更要命的是束缚能的形式——它是 ,一个在 处所有导数都为零的函数。微扰论永远算不出它。四十年的集体失败就此有了解释:不是人不够聪明,是工具在原理上照不到这个地方。
论文两页,1956 年 11 月见刊,只署他一个人的名字。
二十六岁之后
第二年,巴丁、库珀与施里弗的完整理论发表,配对的图像被推广到全体电子。1972 年三人同赴斯德哥尔摩,库珀四十二岁。
「库珀对」这个词此后进了每一本固体物理教科书,也进了中子星、原子核、冷原子气体的文献里——凡是费米子在某种吸引下集体配对的地方,人们都借用他的名字。要提醒的是那个流行的图像是错的:库珀对不是两个电子挨在一起的小分子。它的尺度在铝里约 1.6 微米,而电子的平均间距只有 0.2 纳米;一个对所占的体积里挤着上百万个别的对的成员。配对发生在动量空间,正因为重叠得如此厉害,所有的对才不得不共享同一个相位。
换一个大脑
1958 年他去了布朗大学,此后六十六年没再挪窝。但他把研究方向整个换掉了。
1973 年,他在布朗创办神经科学中心并任首任主任,班底从应用数学、生物医学、语言学和物理系拼起来。1982 年,他与两位博士生比嫩施托克、门罗提出 BCM 理论——最早用数学写出「突触怎么改变才能产生学习与记忆」的模型之一。它的核心是一条会滑动的阈值:神经元太活跃就自动抬高改变的门槛。这一条让赫布式的「用进废退」不至于正反馈到失控,也让一群神经元能自发长出对特定朝向的选择性,与猫视皮层的实验对得上。1975 年他还与人合办了神经网络公司 Nestor,后来把学习算法做进了英特尔的芯片。
一个人在二十几岁解释了超导,又在四十几岁转去问大脑怎么记事——这两件事之间隔着的,其实是同一个问题:一大群简单的单元,如何自发地组织成一个有秩序的整体。
讲台
库珀在布朗教了五十六年书,以课堂上的花样出名。他曾与人合开一门面向新生的物理导论,整门课围绕话剧《哥本哈根》展开,物理讲解、历史背景与戏剧演绎轮流上场。学生记得的则是一个仪式:他每天走进教室,先在黑板左上角写下薛定谔方程。
2014 年他停止授课,研究没停。2024 年 10 月 23 日在普罗维登斯家中去世,享年九十四岁。
代表方程
库珀对的束缚能
是费米面处的电子态密度, 是那点微弱吸引的强度。要紧的不是这个数有多小,而是它长成什么样:把 按 展成幂级数,每一项都恒等于零。也就是说,无论微扰论算到第几阶,都根本看不见这个束缚态。四十年里一流的人前赴后继地失败,原因就写在这个指数里——他们用的工具在原理上就照不到这个地方。
BCM 突触修改规则
他后半生的方程。 是神经元此刻的输出, 是第 条输入, 在 高于阈值 时为正(连接增强)、低于时为负(连接削弱)。妙处在阈值本身会滑动: 取该神经元近期输出的平方平均——最近太活跃,门槛就自动抬高;太安静,门槛就降下来。没有这条滑动,「用进废退」会正反馈到失控;有了它,一群神经元能自己长出对特定朝向的选择性。
伟大发现
出处
正文所据的原始文献与可靠二手材料。带链接的可直接查看原文。