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科学家终于完成了薛定谔有100年历史的颜色理论

已有 552 次阅读 2026-6-7 18:30 |个人分类:新观察|系统分类:海外观察

科学家终于完成了薛定谔有100年历史的颜色理论

据美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory. "Scientists finally complete Schrödinger’s 100-year-old color theory." ScienceDaily, 7 June 2026. www.sciencedaily.com/releases/2026/06/260606015140.htm)2026年6月7日提供的消息,研究人员终于解决了一个有100年历史的颜色理论中的一个关键问题,表明我们在颜色中感知到的品质是颜色空间本身数学的内在特征。这一发现加深了我们对人类视觉的理解,并可能带来更精确的色彩技术和可视化。

一个关于人类如何感知颜色的百年之谜终于通过一项数学突破得到了解决,该突破揭示了颜色隐藏的几何结构。由于对人类如何感知颜色差异的新研究,埃尔温·薛定谔(Erwin Schrödinger)的一个百年想法向前迈出了重要一步。

洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家Roxana Bujack领导的一个团队使用几何学建立了基于色调、饱和度和亮度的颜色感知的数学定义。他们在可视化科学会议上发表的研究结果正式化了薛定谔的颜色模型,并表明这些熟悉的颜色特性是建立在颜色感知本身的结构中的。

Bujack说:“我们的结论是,这些颜色品质不是来自额外的外部结构,如文化或学习经历,而是反映了颜色度量本身的内在属性。这个度量对感知到的颜色距离进行了几何编码,即观察者看到的两种颜色的不同程度。”

完成薛定谔的颜色谜题

通过更严格地定义这些感知属性,研究人员为薛定谔长期以来对颜色封闭数学模型的愿景提供了一个缺失的部分。目标是仅使用最高颜色相似性的几何属性来定义色调、饱和度和亮度。

人类的色觉基于三种类型的视锥细胞,它们以红色、蓝色和绿色为中心。这为颜色空间提供了三维空间,使科学家能够用数学方法组织和比较颜色。

19世纪,数学家伯恩哈德·黎曼Bernhard Riemann提出,感知颜色空间不是平的或直的,而是弯曲的。在20世纪20年代,薛定谔基于这一理念,在黎曼颜色感知模型中定义了色调、饱和度和亮度,使用了一种描述人们如何感知颜色差异的度量。

弥补百年数学鸿沟

薛定谔的定义塑造了色彩科学大约100年。但是,当洛斯阿拉莫斯团队正在开发科学可视化算法时,他们发现该模型背后的数学存在重要弱点。

最大的问题涉及中性轴,即从黑色到白色的灰色线。薛定谔对色调、饱和度和亮度的定义取决于颜色相对于该轴的位置,但他从未正式定义过该轴本身。

这一遗漏造成了严重的差距。如果没有对中性轴的精确定义,整个构建在形式上是不完整的。该团队最重要的进展是找到了一种仅使用颜色度量的几何形状来定义中性轴的方法。

为了实现这一目标,研究人员必须超越传统的黎曼模型。这一转变代表了可视化科学的一个重大数学进步。

颜色变化的更好模型

该团队还纠正了旧框架中的另外两个重要问题。其中一个涉及Bezold-Brucke效应,这是一种光强度变化会使颜色看起来色调发生变化的现象。研究人员通过在他们的颜色感知几何模型中使用最短路径而不是依赖于简单的直线来解决这个问题。他们还使用非黎曼空间中的最短路径来解释颜色感知中的收益递减,这是旧方法没有完全捕捉到的另一个效应。

为什么颜色感知很重要

该研究在Eurographics可视化会议(Eurographics Conference on Visualization)上进行了展示,并建立在洛斯阿拉莫斯更广泛的色彩感知项目的基础上。该项目还产生了突破性的成果,2022年已经在《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)发表(http://doi.org/10.1073/pnas.2119753119)。

更精确的颜色感知模型在依赖于精确颜色的领域具有广泛的价值,包括摄影、视频、可视化和相关技术。它还可以改善科学家创建和解释视觉数据的方式。

科学可视化在帮助研究人员理解复杂信息方面发挥着重要作用。更好的颜色模型可以支持包括国家安全科学在内的许多领域的更有效分析。该团队的工作现在为非黎曼空间中的未来颜色建模提供了基础。

这项工作得到了洛斯阿拉莫斯实验室指导研究与开发计划(Laboratory Directed Research and Development program at Los Alamos)和美国国家核安全局高级模拟与计算计划(National Nuclear Security Administration's Advanced Simulation and Computing program)的支持。

上述介绍仅供参考。欲了解更多信息敬请注意浏览原文或相关报道(https://www.lanl.gov/media/news/0129-color-perception)。



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