शोधकर्ताहरूले लगभग एक शताब्दी अघि भौतिकशास्त्री इर्विन श्रोडिङगरले प्रस्ताव गरेको रंग धारणाको सिद्धान्तलाई परिष्कृत र गणितीय रूपमा सिद्ध गरेका छन्। लस अलामोस राष्ट्रिय प्रयोगशालामा वैज्ञानिक रोक्सेन बुजाकको नेतृत्वमा अनुसन्धान टोलीले रंग, संतृप्ति र चमक रङ स्पेसको ज्यामितीय संरचनाबाट प्राप्त गर्न सकिन्छ भनेर प्रदर्शन गर्यो। यो काम जर्नल प्रोसिडिङ्स अफ द नेसनल एकेडेमी अफ साइन्सेज (PNAS) मा प्रकाशित भएको थियो।
1920 मा विकसित Schrödinger को सिद्धान्त, बर्नहार्ड Riemann को ज्यामिति को भावना मा, कथित रंग को ठाउँ घुमाउरो हुन सक्छ भन्ने विचार मा आधारित छ। किनभने मानव दृष्टि तीन प्रकारका शंकु कक्षहरूमा आधारित हुन्छ जुन रातो, हरियो र नीलो प्रकाशमा संवेदनशील हुन्छन्, रङलाई तीन आयामहरूमा वर्णन गरिएको छ। श्रोडिङगरले तर्क गरे कि रंगका आधारभूत विशेषताहरू – रंग, संतृप्ति र चमक – यस ठाउँको आन्तरिक ज्यामितिद्वारा निर्धारण गरिन्छ।
यद्यपि, उनको मोडेलमा गणितीय त्रुटिहरू छन्। विशेष गरी, तथाकथित तटस्थ अक्ष आधिकारिक रूपमा परिभाषित गरिएको छैन – कालो देखि सेतो सम्म एक खैरो रेखा, अन्य रंग को स्थिति संगत संकेत गरिएको छ। यस अक्षको स्पष्ट परिभाषा बिना, सम्पूर्ण संरचना अपूर्ण रहन्छ।
लस एलामोस टोलीले कलरिमिटरको ज्यामितीय गुणहरूबाट मात्र तटस्थ अक्ष प्राप्त गर्न सक्षम थियो, एउटा प्रणाली जसले दुई फरक रङहरू कसरी बुझिन्छ भनेर वर्णन गर्दछ।
“हामी निष्कर्षमा पुग्छौं कि रंग, संतृप्तता, र चमक बाह्य संरचनाहरू होइनन्-सांस्कृतिक वा सिकेका। तिनीहरूले रंग मापनको आन्तरिक गुणहरू प्रतिबिम्बित गर्दछ,” रोक्साना बुझाक टिप्पणी गर्छिन्।
थप रूपमा, शोधकर्ताहरूले शास्त्रीय मोडेलको दुई अतिरिक्त ज्ञात सीमाहरूलाई पनि सम्बोधन गरे। तिनीहरूले बेजोल्ड-ब्रुक प्रभावलाई ध्यानमा राखे, जसमा चमकमा परिवर्तनले रंगमा परिवर्तन ल्याउन सक्छ। रैखिक रंग परिवर्तन मान्नुको सट्टा, वैज्ञानिकहरूले घुमाउरो ठाउँमा सबैभन्दा छोटो मार्ग गणना गरे। एउटै दृष्टिकोणले “रिटर्न घट्दै” को प्रभावलाई व्याख्या गर्न सक्छ – एक अवस्था जसमा रङहरू बीचको बढ्दो भिन्नतालाई कम र कम ध्यान दिनु पर्छ।
यी समस्याहरू समाधान गर्न, शोधकर्ताहरूले परम्परागत रिमेनियन ज्यामितिभन्दा बाहिर जानुपर्छ र थप सामान्य गणितीय मोडेल प्रयोग गर्नुपर्छ। तिनीहरू भन्छन् कि यो श्रोडिङगरको अवधारणालाई पूर्णता दिनको लागि महत्त्वपूर्ण कदम हो।
रंग धारणा को एक सही गणितीय मोडेल ठूलो व्यावहारिक महत्व छ। फोटोग्राफी र भिडियो टेक्नोलोजीदेखि ठूला डाटा विश्लेषण र कम्प्युटर मोडलिङसम्म वैज्ञानिक दृश्यावलोकनका लागि यो आवश्यक छ। सुधारिएको रङ मोडेलहरूले जटिल डेटाको अधिक सटीक व्याख्यालाई सक्षम पार्छ र राष्ट्रिय सुरक्षा अनुसन्धानमा प्रयोग हुनेहरू सहित थप शक्तिशाली दृश्य उपकरणहरू सिर्जना गर्दछ।
पहिले यो थाहा थियो किन हामीले अहिलेसम्म एलियनहरूबाट संकेतहरू प्राप्त गरेका छैनौं।
