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今天送出人民邮电出版社提供的三本优质科普读物《月球简史》
本书综合了天文、地理、地质、遥感等知识，介绍了月球上的地形地貌以及月球起源的理论。 本书以精美的插图和详细的解释，为读者提供了真实的信息，展示了几个世纪以来人类如何揭开月球的奥秘，并期待为人类的生存建立一个永久的月球基地。 这将拉开人类向太空进军的序幕。
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作者：克里斯·肯佩斯 & 范·萨维奇
翻译：没什么
审稿人： 楼楼
如果你和准备科学考试的中学生交谈，他们会这样说：他们更害怕物理，更容易接受生物。 但研究人员常常持有相反的观点。 他们普遍认为物理学很简单，因为在物理学中可以提出非常完整且具有很强预测能力的理论。 这些理论涵盖了从微观粒子的存在到恒星对光的弯曲的一切。 然而，生物学很难想出如此优雅的理论和数学公式。 因此，一些著名的思想家认为，细胞和丛林比遥远的、不可观测的黑洞更难理解。
但也许没有简单或困难的科目，只有简单或困难的问题。 生物学看起来如此困难，因为它由一系列非常困难的问题组成。 物理学看起来很简单，因为通过众多才华横溢的思想家的努力，物理学问题已被简化为一系列可回答的问题。
有趣的是，正是我们与生物学的密切联系使得它如此具有挑战性。 你可以问自己：谁比你的恋人或同事更容易理解？ 我们与生物学、心理学和社会科学的密切关系使我们能够利用已有的知识深度来探索这些现象。 因此，我们提出非常详细的问题，并对看似神秘或矛盾的答案感到惊讶。
走在森林里，我们可以看到形状奇特的枫叶。 这可能会让我们想知道为什么枫叶有裂片，为什么它们在秋天会变红，什么昆虫生活在落叶中，它们如何分解和滋养土壤。 尽管我们提出这些问题很自然，但它们很复杂。 相比之下，广阔的冰冷真空空间和肉眼看不见的微小夸克对我们来说是如此陌生，以至于一开始，仅仅证明它们的存在就足以让我们感到自豪。
过于熟悉有时会阻碍我们对物理的理解。 行星如何运动是人类最古老的痴迷之一，这个问题出现在许多不同的神话中。 然而，由于人类的坚持，本轮理论长期错误地将地球置于宇宙中心——这个错误持续了大约2000年。 直到这个问题被抽象为牛顿教义中关于力、质量和引力的问题，行星的运动才变得容易预测和理解。
对于物理学家来说，许多问题仍然难以回答。 如果物理学专注于预测下一次可能影响地球通信的太阳耀斑何时发生，那么它将被视为一门更加复杂和困难的学科。 为什么？ 因为试图模拟太阳表面的动力学——包括所有的引力、电磁、热和核过程——是极其棘手的。 至于行星的运动，我们可以通过忽略其他天体的影响来对其轨道给出足够好的描述。 但如果我们真的想研究细节，我们很快就会发现我们甚至无法准确预测三颗质量相等的恒星的运动。 同样，在混沌理论中，我们知道我们只能粗略地估计两个摆耦合在一起时的位置，但无法准确说出每个摆的位置。
也许我们提出的生物学问题太难了。 我们怎样才能挽救一个人的生命？ 为什么这只蓝罐鸟比另一只颜色稍深？ 但仅仅因为我们对生物学有更多要求并不意味着我们不能提出稍微简单的问题。 事实上，利用“简单”的物理学可以帮助我们找到这些问题的答案。 物理学家特别擅长发现存在于各种系统中并且可以用相同机制解释的普遍的、大规模的现象。
以生物规模的概念为例。 这个概念源于早期的观察，即哺乳动物的代谢率与体型呈非线性关系，并且可以通过幂律来预测。 幂律是一种数学关系，它告诉我们当系统规模增加（即增加某个数字的倍数，通常是 10 的倍数）时，我们关心的特征会发生多大的变化。 因此，当一个有机体的重量增加1000倍时，生物尺度原理准确预测其代谢率将增加100倍。
但是，如何将相同的数学原理应用于像两个物体之间的引力以及不同栖息地中物种形成的混沌过程这样简单的事情呢？ 在物理学中，幂律指的是在所有尺度上运行的相同机制和对称性。 从生物学角度来看，我们自己的研究以及韦斯特、布朗和奈奎斯特的研究表明，起作用的基本机制是血管网络的结构和流动。 事实证明，血管往往能够有效地跨越全身，为有机体的所有细胞输送资源，同时减轻心脏的压力。 这种简单的观点催生了越来越多的成功理论，这些理论利用优化生物结构的概念来预测诸如森林中树木分布有多大、我们需要多少睡眠、肿瘤生长速度以及细菌如何生长等现象。 树的最大和最小尺寸、最大高度。
然而，生物学也产生了其自身独特的问题。 例如，正如我们在圣达菲研究所的同事 Fleck 和 Krakauer 所展示的那样，智能体（例如灵长类动物、神经元和粘菌）的信息处理和决策能力导致系统不同于纯粹的物理系统。 独特的反馈类型、适应性和因果关系。 生物系统的额外复杂性是否可以用信息论等物理学启发的观点来解释还有待检验。 也许生物学和复杂系统的研究有一天会遇到难以克服的困难，或者也许对这些难题的巧妙重构将解决当前的挑战。 这可能提供一条通向更简单答案的道路，就像查尔斯·达尔文那样，他从自然选择和变异的角度重新构建了有关生命起源和多样性的问题。
系统的复杂性表现在两个方面：
1）科学描述要求详细、精确； 2）在一个给定的现象中，大量的机制混合在一起。
物理学家菲利普·安德森 (Philip Anderson) 在其 1972 年的文章“更多即是不同”中强调了试图将一切简化到微观水平的局限性。 相反，他专注于不同尺度的自然现象的复杂性，例如从量子力学转向化学。 然而，读者经常错过他关于有效理论的观点，该理论应该基于解释系统基本原理的基石，无论该基石描述的是大规模还是中尺度现象。
根据后一种观点，我们不知道黑洞是否比森林更简单。 除非我们有一个普遍有效的理论来解释森林的存在，或者直到我们能够观察到黑洞坍缩和消失的最详细的动态，否则我们不太可能知道答案。 如果不彻底定义不同系统中不同问题的类型，就不可能对相对复杂性做出任何结论。 某些类型的问题可能超出了我们的认知范围，但这更多地与我们提出的问题有关，而不是系统本身。
所以物理学可能很难，生物学可能很简单。 难度更多地取决于所提出的问题，而不是哪个领域。 在复杂系统科学中，通常使用两种方法来进行研究：一种方法是先解决简单的问题，然后利用我们的结果找到一些基本原理，当涉及更详细的问题和理论时，这些基本原理往往很有用。 从简单的问题开始寻找答案，然后慢慢转向更困难的问题。 或者，在相反的方向上，研究不同学科现象之间奇怪的相似性可能会导致我们发现全新的机制和原理。 我们的同事约翰·米勒（John Miller）引用了诺贝尔奖获得者物理学家默里·盖尔曼（Murray Gell-mann）的著作《粗略审视整体》中的话。 这些粗糙的外表——被对物理学的不熟悉所掩盖，被对生物学的熟悉所掩盖——应该会在未来几年为科学带来更多的见解和简化。
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