순수한 과학의 열정을 가지고 물리학자를 꿈꾼 유카와 히데키의 회고록. 이야기에서 솔직함이 묻어난다. 낯선 일본의 양식이나 책들이 많이 등장하고, 여기에 따르는 주석도 많아서 읽는데 버벅거렸다. 아인슈타인과 플랑크를 동시대에서 같이 살았다는 점이 신기하다. 어째서 요즘은 그런 뛰어난 몇 명의 물리학자들이 주목을 받는 일이 노벨상을 제외하고 별로 없는 것일까?

나그네어느물리학자의회상 카테고리 인문 > 인문고전문고 > 인문고전문고기타 지은이 유카와 히데키 (지식을만드는지식, 2010년) 상세보기

Goldstar FG 8002 정보를 찾다가 Goldstar(금성사)만 치면 LG전자 홈페이지가 나오길래, 열심히 뒤져 보았지만 생활가전 분야밖에 없었다. TV/AV 오디오 부분 혹시 밑에 있나 찾아보았지만 역시나 허사였다. 금성사에서 갈라져 나온 LG 케이블의 바뀐 이름 LS 전선과는 분야가 거리가 멀어 보였다.
그러면 혹시 LG정밀과 관련된 LG 이노텍(금성알프스전자 주식회사-> LG전자부품 -> LG포스타주식회사와 합병 후 LGC&D주식회사 -> LG정밀주식회사와 합병후 이름이 LG이노텍으로 바뀜)을 찾아봤지만 LED, PCB 등을 다루고 있었지 계측기 분야는 없었다.
계속 찾다가 LG정밀 계측기사업부를 인수한 곳은 EZ Digital이란 곳이라는 걸 알게되었다.(회사 개요에서 그 사실을 확인할 수 있다.) EZ TMI라는 곳도 나오는데 아무래도 같은 계열사인 것 같다. 함수발생기(펑션 제너레이터), 오실로스코프 등 계측기 정보를 얻을 수 있다.

Lawrence Berkely National Laboratory의 물리 분과 Particle Data Group (PDG)에서 채용공고를 메일로 보내왔습니다. 실험실은 미국 에너지부(U.S. Department of Energy)의 지원을 받고 있으며, 캘리포니아 대학(University of California)의 관리를 받고 있습니다. 실험실 출신 과학자 중 11명이 노벨상을 받았다고 합니다. 

채용 공고의 내용을 인용하여 아래에 첨부합니다.

Dear Colleague,

We would very much appreciate if you would draw the attention of suitable
candidates to the position described below, which is career or career-track.
The position is half PDG and half research.

Thank you!

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LAWRENCE BERKELEY NATIONAL LABORATORY -- PHYSICS DIVISION

Particle Physicist position -- Job no. 24879

The Physics Division at Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) has a
position for an experienced physicist. The position involves working
half-time with the Particle Data Group (PDG) and half-time conducting
particle physics or cosmology research in Physics Division programs, see
http://www.lbl.gov/LBL-Programs/physics/

The position may be either a term or career position, depending on
seniority. A term appointment would have the expectation of conversion to a
career position (contingent upon demonstrated effectiveness in PDG and
research).

The applicant will be expected to play an important role in the Physics
Division's research program. An outstanding capability in experimental or
theoretical research is required. In either case, experience working with
particle physics data is required. The candidate should be qualified to take
a leadership role in the PDG at a future time.

The applicant must have sufficient experience (equivalent to at least four
years of postdoctoral work) in particle physics to have a very broad
overview of the field, a critical eye for both scientific and editorial
work, and an ability to organize and summarize information. Excellent
writing and editing skills are needed. The individual must be able to work
effectively in a team environment.

All applications must be submitted online. Questions (but not applications)
may be sent to Juerg Beringer at JBeringer@lbl.gov; please refer to Job
#24879 in the email

How To Apply

A letter of application, a curriculum vitae, and the names and email
addresses of five potential references should be submitted through the
following website:

http://pdg.lbl.gov/job2010/

Two of the references should be international (not US).

To ensure full consideration, applications should be received by December 1,
2010. You must also send an additional copy of your CV statement of
research, interests, and publication list to:

PDG-Research2010@lbl.gov

Berkeley Lab is an affirmative action/equal opportunity employer committed
to the development of a diverse workforce.

We are located in the hills above the UC Berkeley Campus. We offer
competitive salaries and an outstanding benefits package. For further
information on the Lab and benefits please visit our website at www.lbl.gov.

GREAT DISCOVERIES의 첫 번째 시리즈 아인슈타인의 우주이다. 아인슈타인의 일대기와 그가 이룬 업적과 성취, 그리고 생활사 등이 시간 순서대로 나와 있다. 광전효과와 상대론 같은 그의 업적 외에도, 그의 가족사와 왜 그가 스위스 시민권자가 되고 미국으로 나치를 피해 도망왔는지 등을 알 수 있었다.

물리학에는 위대한 발자취를 남겼지만, 그런 그가 대학에 다닐 때에는 교수들과 사이가 안 좋아서 특허국에 친구의 도움으로 취직했다는 것은 다소 의외였다. 특히 실험과목에서 주어진 매뉴얼을 불태우고 나름의 방법대로 하다가 손을 다친 이야기에서, 그가 무모한 면도 있지만 용기 있다는 인상을 느꼈다. 하지만 특허국에서 작성한 그의 논문이 이렇게 유명하게 될 줄 그의 주변사람들은 잘 모르지 않았을까 싶다.

아인슈타인의 우주 카테고리 과학 지은이 미치오 카쿠 (승산, 2007년) 상세보기

물리학자 리처드 파인만의 강연을 실은 책이다. 자신의 과학, 정치, 종교 뿐만 아니라 삶에 대한 것 까지 자신의 의견을 남김없이 말하고 있다. 이미 리처드 파인만에 관한 책도 많이 나와 있고, 그의 강의 자료도 책으로 번역되어서 한국에 출판되었다. 스트레인지 뷰티에서도 겔만과 파인만의 이야기가 나오던 기억이 난다. 강연 내용을 담았기 때문에 책은 얇은 편이다.

물리학자 머리 겔만의 이야기를 다루고 있다. 그는 쿼크라는 이름을 만들고, 팔중도(Eightfold way) 개념을 제안한 것으로 유명하다. 책의 전반부에서는 겔만의 이름에 대해서 다루는 데, Gell-Mann으로 하이픈을 사이에 넣어서 다른 사람들과 이름이 구별된다는 이야기였다. 그의 학창시절과 친구들의 이야기도 소개가 되는데, 옳지 않은 것은 꼭 지적하고 여러 차례 월반도 했다고 한다.

25살에 교수가 되다니, 정말 대단한 것 같다. 그는 리처드 파인만처럼 유머나 임기응변이 능하지 않고, 결정적으로 글쓰기에 매우 약했다고 한다. 그래서 노벨상을 마흔의 나이에 받았을 때, 기념 강연을 하고 그 강연 노트를 기념집에 제출을 해야 되는데 쓰지 못해서 머리 겔만의 강연만 공란으로 남겨두고 발간했다고 한다. 비교적 현대 과학자의 전기라 그런지, 생소했다. 훌륭한 과학자가 되려면 예리하게 틀린 부분을 찾고 고쳐나가는 자세가 필요하다는 것을 느꼈다.  

스트레인지 뷰티 카테고리 시/에세이 지은이 조지 존슨 (승산, 2004년) 상세보기

볼츠만의 원자와 분자에 관한 가정에서 열물리학과 통계물리학의 역사적 발전을 다루고 있는 책이다. 볼츠만은 볼츠만 분포, 볼츠만 상수, 슈테판-볼츠만 법칙 등 물리에 다양한 발자취를 남겼다. 루드비히 볼츠만은 과거의 고전 물리학을 답습하지 않고, 통계적인 개념을 이용해서 기체 분자의 운동을 가우스 분포를 통해 바라보는 관점을 제시했다느 점에서, 통계 물리의 새로운 지평을 열었다고 볼 수 있다. 

볼츠만은 헬름홀츠와 맥스웰과도 교류했는데, 비사교적인 인물이라서 그런지 의견을 표현할 때도 직설적이고 후에는 자신의 가족과 고립하여 연구에 몰두했던 것으로 나와 있다. 볼츠만이 결혼하고 가족을 이루는 모습에서, 그의 개인적인 인생은 어떠했는지 알 수 있었다. 열역학에서 H라는 기호가 E를 잘못 읽은 데에서 비롯한 뒷 이야기가 신기했다. 

엔트로피는 정보 이론의 아버지 클라우드 섀넌에 의해 정보를 측정하는 양으로 새롭게 해석되어서, 블랙홀과 엔트로피를 연관지은 베켄슈타인-호킹 엔트로피에 의하면 어떤 정보를 담을 수 있는 한계는 부피가 아니라 면적에 비례한다는 재미있는 이론들이 많다. 관심 있게 통계 물리를 공부하던 때에, 배우는 방향과 부합하는 책이라서 더 유익했다. 

볼츠만의 원자 카테고리 과학 지은이 데이비드 린들리 (승산, 2003년) 상세보기

2006년에 나온 Not even wrong의 번역서이다. 이 책의 제목은 책을 읽다가 보면 중간에 설명이 나온다. 뭐가 틀린 말일 때는 wrong이라고 하지만, 아주 엉터리라서 '틀렸다'라고조차 하지않는(not even wrong) 의미이다. 양자장론과 초끈이론을 둘러싼 물리학자들의 이야기가 매우 흥미롭다. 제일 재미있게 읽었던 부분은 미국, 구소련(러시아), 유럽의 가속기 개발 경쟁이었다. 가속기 개발 경쟁을 둘러 싸고 우라늄 농축 때문에 국방부에서나 과학재단에서의 투자를 많이 받았다가, 이제는 미국에서 세수의 적자 때문에 제일 먼저 입자 물리학 가속기의 지원 예산을 감축하자, 가속기 건설이 중단되었다는 이야기는 정말 안타까웠다.

시간의 방향성(흐름)이라는 네이버캐스트 오늘의과학을 읽었습니다. 중간에 보니 Partiy transformation을 뉴턴 방정식에 적용해서 설명해 주시고 계시더라고요. 미분방정식 부분을 공부할 때 나온 Parity 보존 연산자(preserving operator)에 대한 이야기를 들은 터라 더욱 신기했습니다. 

Recently, I read article titled Know When to Stop Designing, Quantitatively. Because first half of article was about mainly information theory which I recently studied in thermal physics, It was very intersting that he is applying this theory into the efficiency issue of user interface.

Introduction of mathematical concepts behind Information theory

These three statements which is belived as a truth about Christmas day.

1. Christmas day falls on a some day of the year.
2. Christmas day falls in the second half of the year.
3. Christmas day falls on the 25th of a month.

Because all days are fall on a some day of the year, the first statement has no new information. The second statement contains more information than first one, at a minimum we know which half of the year the holiday is. The last statement is even more particular and has the most information content.

We can see that more probable statement have less information, If we calculate the probability of the above three statements, the first one will be 1 because it is always true. The second one will be 1/2, and the last one will be 12/365 if we assume that the year is not leap year.

If we add the information above, that can be measured by multiplying two probabilties. Because the first statement has no information, it will be same probability if we multiplying the probability of statements 1 and 2, or 1 and 3. But If we multiplying the probability of statements 2 and 3, the probability will be 6/365.

The probability of two independent true statements are the product of each probabilities. It is obvious to presume that information content can be added. Claude Shannon which is called the father of information theory proposed the definition of information.

Information content  can be calculated using the Q=-k \rm{log} P where P is the probability of the statement and k is some positive constant. Suppose we select \rm{log}_{2}and k =1, then Q is determined in bits.

If we assume W is the number of cases probable, and the probabiltiy of one specific case will be 1/W. So, we can also define the Information content Q = -k log P = -k log (1/W) = -k log (W^(-1)) = -k(-1) log W = k log W.

Various language and Information capacity

In accordance with his calculation, English have approximately 5 bit choice assuming total number of letters is 32. 5 bit choice. Hiragana in Japanese have 76 letters including dakuten and yoon. Katakana has the same number of letters which Hiragana have. and if we use 6 punctuation marks likewise. The number of cases will be 158(76+76+6), and information in bit will be about 7.3 bits. It became Hiragana and Katakana have more information capacity than English letters by 46%. This is not exact, The percentage should be more than that, because I didn't consider Kanji.

In Korean language, one character will be combined using initial, vowel, and final from Jamo in Hangul. The possible number of characters by combinations of Jamo will be 11970. Some of them will be not used in common. Though I ignore 3700 cases of them, the number of bit choice will be more than 13 bit.

There is essential limit of this discussion, because I assume that every language can equally express something or some concept. But it is not true in reality. When we need to introduce new idea that never exists in some cultural envirionment, we have to make additional explanations about that.

It is meaningful in some of senses that the information capacity of one language can be calculated and compared using information as a physical quantity. And it is fun, too.