Спецвыпуск "Молодежь и наука"

От сложного - к простому и понятному

Предыстория этого интервью оказалась иллюстративной. Изначально, чтобы представить работу молодого физика-теоретика, были составлены едва ли не философские вопросы о пути в науку, смысле знаний. А в ходе беседы оказалось - для интересного собеседника журналистские витиеватости излишни. Итак, на очень простые вопросы отвечает старший научный сотрудник Лаборатории теоретической физики Андрей ПИКЕЛЬНЕР - окончил МГУ, кандидат физико-математических наук, три года проработал в Институте теоретической физики Гамбургского университета; неоднократно получал стипендии ЛТФ, различных научных фондов.

- Андрей, как у теоретиков происходит профессиональный рост, что является мерилом?

- Это можно определить довольно просто - когда понятно большинство статей, которые читаешь по своей тематике. Значит, ты в ней хорошо разбираешься. (Я про себя, например, такое сказать не могу.) Ведь если все понятно - можно сделать, условно говоря, за пять минут. Если не понятно - можно сидеть годами, копаться и не получить результат. Так же можно оценить статьи - кто-то пишет много и часто, кто-то редко, но зато хорошо. Понимание, мне кажется, самое главное.

- В этом смысле что дает учеба в высшем учебном заведении? Как можно качественно оценить полученные навыки?

- Очевидно, качественный переход зависит от способности читать специализированную литературу, сначала учебную, потом по тематике. У меня, например, к концу обучения появилась способность читать оригинальные статьи в научных журналах. То есть можно было спокойно, и главное с интересом, читать не только про исследования прошлых лет, но и про исследования, которые ведутся прямо сейчас. Иными словами, быть в тренде. Для меня по окончании университета это было самым важным. И, на мой взгляд, это главное, что дает учеба в вузе.

- Как у вас возник интерес к физике, что привело в науку?

- В свое время я довольно много читал книги и статьи, некоторые даже выпущенные у нас, в ОИЯИ. Сейчас очень популярны книги в жанре нон-фикшн. А тогда выпускалась литература не то чтобы научно-популярная, для массового читателя, а скорее для профессионалов, но работающих в другой области. Авторы рассказывали про организацию работы физиков, перспективы, коллаборации, большие детекторы. Это все казалось очень интересным. Физику частиц исследуют на установках, где используются разнообразные технологии, причем все это неразрывно связано с информационными технологиями, плюс сложная теория. Сложность, можно сказать, создавала привлекательный образ, хотелось в этом разбираться и участвовать. Сейчас у меня несколько другое понимание. Сложность - это то самое, что следует элиминировать, исключить. Потому что цель исследований - получить данные из наиболее простого, наиболее чистого, совершенно понятного эксперимента. И соответствующий им теоретический результат должен быть наиболее простой.

- Можете привести пример?

- Конечно. Почему ученые гонятся за большими энергиями в ускорителях? Чтобы найти все более и более тяжелые частицы. Вторая цель, если мы посмотрим за развитием ускорителей за последние 60 лет, - увидеть более чистые сигналы, которые проще и достовернее посчитать. То есть перейти в область, где теория лучше совпадает с экспериментом. Плюс максимальное упрощение системы, которую мы изучаем. Так, например, строили электрон-позитронный коллайдер - решили упростить все до минимума. Электрон и позитрон совершенно бесструктурные. И точность, с которой совпадает эксперимент с теорией, достигла невероятного уровня. Или какие-то новые материалы, которые с обывательской точки зрения выглядят очень экзотично, а на самом деле поддаются хорошему теоретическому описанию. Поэтому я сейчас ко всем усложнениям, которые меня поначалу очаровывали, - отношусь с точностью до наоборот.

- Расскажите о своем научном направлении.

- Я занимаюсь техникой вычисления диаграмм Фейнмана и их приложениями. Простые диаграммы можно изобразить, как говорится, на пальцах - это, например рассеяние частиц. Они в принципе наглядные. А реальные, необходимые для расчетов, выглядят намного сложнее, например, содержат замкнутые петли, для которых нужно вычислять очень сложные интегралы. По сути это отдельная наука. Теории, которые мы создаем и хотим использовать, изначально довольно сложные, содержат много параметров: масс, импульсов взаимодействующих частиц. А чем больше параметров, тем сложнее вычисления. И сами эти вычисления содержат, к сожалению, множество операций. Говорят, например, "мы должны просуммировать по всем промежуточным состояниям", то есть учесть все, что не зафиксировано какими-то внешними требованиями к вычисляемой величине, но при этом вполне разрешено в том порядке точности, в котором мы работаем.

Чем более тонкие эффекты мы учитываем, тем многомернее интеграл - двадцатикратный, тридцатикратный. И не всегда понятно, как делать не то что численные расчеты, а даже как сделать аналитические оценки, хотя бы разложить в каком-то пределе. Это интегралы не из учебников или справочников, они содержит сложные для вычисления особенности, расходимости. И не всегда результаты наших вычислений можно представить как новый, чуть более точный результат для какого-то процесса рассеяния на ускорителе - из-за сложности реальных вычислений выражение может быть представлено в таком пределе, что изначальную задачу и не узнать. Вполне нормально в расчетах пользоваться пределами бесконечных величин или наоборот, подставлять нулевые массы и энергии, добавлять или убирать новые частицы, предполагать бесконечное число цветов кварков вместо обычных трех...

- Где применяются такие вычисления?

- Изначально планировались для физики частиц, чтобы описывать процесс какого-нибудь рассеяния, которое можно наблюдать в эксперименте. Позже оказалось, что в той же физике частиц многие величины являются не константами или параметрами, которые, как мы привыкли считать, можно подставить из эксперимента или каких-то общих соображений. Оказалось, что они тоже изменяются, эволюционируют. Их динамика так же описывается диаграммами Фейнмана, только они уже не выглядят как рассеяние. Очень важно и применение в статистической физике, в моделях, описывающих критическое поведение. И, в принципе, для любого движения частиц, которые можно описать теорией поля, но не в вакуумной трубе ускорителя, а, скажем, в твердых телах. Например, последние применения как раз касаются исследования графена - тоже движение частиц, взаимодействие, описываемое квантовой теорией поля. Чтобы получить более точные предсказания, используются такого вида вычисления.

- Как и почему вы решили заниматься именно этими вычислениями?

- В экспериментальных работах я встречался с необходимостью оперировать величинами, которые являются результатом вычислений диаграмм Фейнмана. Причем не тех, которые мы можем представить как рассеяние, а других, довольно странных и, я бы сказал, туманных, потому что ими пользовались как черным ящиком. Появился интерес разобраться, что там и как. Я начал свою деятельность в коллаборации с Александром Бедняковым. И первый раз погрузился в среду теоретической физики на 60-летнем юбилее директора ЛТФ Дмитрия Игоревича Казакова. Для меня это была первая конференция по той области теоретической физики, которой я хотел заниматься и сейчас занимаюсь. Там я, конечно, вдохновился множеством докладов, и понял, что частично понимаю, о чем говорят ученые, потому что уже читал их статьи. И это оказалось не просто интересным, а прямым попаданием в точку. Позже познакомился с некоторыми докладчиками, встречался с ними на других конференциях, и там они уже мои доклады слушали. Это было начало моего вхождения в теоретическую физику. Потом учился в аспирантуре, моя дипломная работа была выполнена уже по этой тематике.

- Вам случилось поработать в Германии. Есть отличие в отношении к ученым со стороны социума?

- В первый раз я побывал в Карлсруэ, известном институте KIT, признанном центре теоретической физики. И три года работал в Гамбургском университете по контракту, можно сказать, только что вернулся. То, что я заметил в отношении к ученым, связано с простым фактором - там значительно меньше людей с высшим образованием. Поэтому ценится сам факт, что люди затратили время и средства на образование.

- Там и образование, наверное, другое?

- Судя по тому, что наши коллеги, соотечественники, довольно быстро сориентировались в местном преподавании, уровень образования соответствует российскому.

- Вопрос, который я не могу не задать, - о молодежи в Институте, в частности в ЛТФ. Вы ощущаете разрыв поколений, как говорят, демографическую яму, отсутствие сотрудников среднего возраста?

- Я себя ощущал на краю этой ямы. Когда начал работать, долгое время был чуть ли не самым молодым аспирантом в лаборатории. А сейчас молодежи много, так что, видимо, если яма все-таки существует, то я уже на другом ее краю. Хотя непрерывного набора, когда каждый год приходит по несколько человек, мне кажется, нет.

- И напоследок вопрос о научных планах, желаниях, может, мечтах.

- Я бы хотел что-нибудь посчитать для экспериментов на LHC. Мне кажется, то что мы считали, не совсем похоже на то, что реально необходимо экспериментаторам, особенно сейчас, после стольких лет его успешной работы. Думаю, наш теоретический вклад недостаточен. Казалось бы, супер эффективно работающая машина, такие результаты подарила. И хочется, чтобы не только я лично, но и лаборатория были более вовлеченными в процесс.

- То есть вам хотелось бы присоединиться к обработке полученных данных?

- Скорее нет, кроме обработки самих данных, необходимы еще расчеты того, с чем эти данные сравнивать. Они бывают настолько трудоемки, что над ними работают, можно сказать, свои маленькие коллаборации, а уж несколько независимых групп точно. LHC работал довольно долго, еще и подготовительный период был большой. Теоретическое предсказание величин, которые можно там померить, за это время сильно улучшилось. Точность можно получить на порядок выше. Это не загадка - вдруг что-то новое найдется. Это возможность перейти от поисковых экспериментов к прецизионным исследованиям, подкрепленным теорией на соответствующем уровне точности. Мы сейчас не очень вовлечены в такого типа расчеты, а ускоритель подарил нам огромный объем новых данных, поэтому обидно не приложить руку к расчетам не на будущее, а к тем, которые нужны уже сейчас.