В этих лекциях я хочу рассказать о наиболее изученном разделе физики – взаимодействии электронов со светом. Большая часть знакомых вам явлений основана на взаимодействии электронов со светом – например, вся химия и биология. Эта теория не охватывает только гравитационные и ядерные явления; все остальное в ней содержится.
На первой лекции мы обнаружили, что у нас нет наглядного механизма для описания даже такого простейшего явления, как частичное отражение света от стекла. Кроме того, мы не можем предсказать, отразится ли данный фотон, или пройдет сквозь стекло. Все, что мы можем сделать – посчитать вероятность конкретного события – отражения света в данном случае. (Она равна примерно 4 %, когда свет прямо падает на одиночную поверхность стекла; при наклонном падении вероятность отражения возрастает.)
Если мы имеем дело с вероятностями в обычных условиях, выполняются следующие «правила соединения»: 1) если событие может произойти взаимоисключающими способами, мы складываем вероятности всех различных способов; 2) если событие происходит поэтапно или в результате ряда независимых событий, мы перемножаем вероятности всех этапов (или событий).
В фантастическом и удивительном мире квантовой физики вероятности вычисляются как квадраты длин стрелок. Там, где в обычных условиях мы сложили бы вероятности, мы неожиданно для себя «складываем» стрелки; там, где умножили бы вероятности – «перемножаем» стрелки. Необычные ответы, получаемые при вычислении вероятностей таким способом, прекрасно соответствуют результатам эксперимента. Мне как раз очень нравится, что мы должны прибегать к таким необычным правилам и странным рассуждениям, чтобы понять Природу, и я всегда с удовольствием рассказываю об этом. За этим анализом Природы нет никакого скрытого механизма, «колесиков и шестеренок». Если вы хотите понять Ее, вы должны принять это.
Прежде чем перейти к основной части этой лекции, хочу показать вам еще один пример поведения света. Я расскажу об очень слабом свете одного цвета, который распространяется из источника S в детектор D (см. рис. 49) в виде одиночных фотонов. Поместим экран между источником и детектором и проделаем в нем два очень маленьких отверстия в точках А и В, находящихся на расстоянии в несколько миллиметров друг от друга. (Если расстояние между источником и детектором 100 сантиметров, размер дырочек должен быть меньше, чем десятая доля миллиметра.) Пусть точка А лежит на одной прямой с точками S и D, а точка В – несколько в стороне от А, не на этой прямой.
![](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfIAAAExCAYAAACH7SDKAAAACXBIWXMAAA7YAAAO5AF0u+hZ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)
Рис. 49. Через каждое из двух маленьких отверстий (в точках A и В экрана, расположенного между источником S и детектором D, в случае, если открыто только одно) проходит примерно одинаковое количество света (в данном случае 1 %). Когда открыты оба отверстия, происходит «интерференция». Детектор щелкает от 0 до 4 % случаев в зависимости от расстояния между А и В (см. рис. 51, а).