《沙龙的映射》

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桌,空气是旧书、咖啡和雪茄气息的混合体。

    约有十几个人分坐在沙发和扶手椅上,年龄从二十出头到三十岁不等。

    卢恩热情向大家介绍我,称呼我为“在数学和密码学上极具天赋的朋友”。

     “卢恩小姐,这位就是您提起的诺伊曼小姐吧?” 年轻男人金发梳理得一丝不苟,气质温文儒雅。

    他微笑向我们走来,左手中指上的银戒在反射着柔和的灯光。

     卢恩点头。

    “露娜,看,那位就是海因茨·海德里希博士,我父亲经常夸赞的助教。

    ” 他拥有与莱因哈德相似的金发和挺拔鼻梁。

     他的蓝眼如同秋日的长空,带着温和的学者式的审视;而莱因哈德的目光如同坚冰下的暗流,带着锐利的冷意。

     “数学是许多学科的基石。

    ”我微微颔首致意。

     沙龙的话题如同流淌的溪水,不断变换着河道。

    起初是围绕量子力学中不确定性原理的论文,随后转向工业界在合成燃料技术上的新突破。

    我沉默地听着,像一块海绵吸收着信息,我在这方面的知识了解并不多,这也是扩充自己知识的好机会。

    他们使用的语言、思考的维度,与中学课堂截然不同,更像是一场思维的盛宴。

     讨论到合成燃料涉及的催化机制时,化学系的学生正在阐述催化剂的效率问题,提到了反应速率和能量分布的实验数据。

     “在特定温度和压力下,反应物分子在催化剂表面的能量分布,决定了反应路径的选择性和最终产率。

    ”他总结。

     海因茨点了点头“是的,但这其中的能量分布并非均匀,我们通常用玻尔兹曼分布来近似描述,但这只是一个统计上的宏观表现,具体到微观层面……” “那本质上是一个概率问题,”我忍不住开口,”分子具有足够能量跨越能垒的概率。

    催化剂的作用是降低了活化能的能垒,改变了能量分布的形态,从而提高了有效碰撞的概率。

    ” “概率……没错,可以这么理解。

    但如何量化这种分布形态的改变对最终反应速率的影响呢?我们通常用阿伦尼乌斯公式……” “阿伦尼乌斯公式本身是指数形式的,”我脑海中构建着模型,“k=Aexp(-Ea/RT)。

    催化剂降低了活化能Ea,体现在指数项上,对反应速率k产生非线性的巨大影响。

    如果我们把分子能量分布看作一个连续的概率密度函数,催化剂的作用相当于对这个函数进行‘平移’和‘形变’