admin 这三位科学家都有不止一个国籍，而且其中有两位科学家具有以色列国籍。马丁·卡普拉斯出生在奥地利，拥有奥地利和美国双国籍；迈克尔·莱维特出生在南非，具有美国、英国和以色列三国国籍；阿里耶·瓦谢勒出生在以色列，拥有以色列和美国两国国籍。并且，这三位科学家都具有犹太血统。这一期的以色列名人堂，让我们听听他们的故事。
从纳粹幸存者到诺贝尔奖得主
马丁·卡普拉斯于1930年出生在奥地利的犹太家庭，在1938年3月德奥合并前夕一家人逃离奥地利，经过在瑞士、法国等周转最终成功移民到美国。在维也纳，他的家族非常有名，被视为“成功的世俗犹太知识分子家庭”。他的祖父约翰·保罗·卡普拉斯曾经是维也纳大学非常知名的精神病学教授。
1950年，年仅20岁的马丁·卡普拉斯就拿到了哈佛大学的学士学位，之后，在加州理工学院继续深造。1953年，仅仅只用3年时间就完成了博士学位，其导师是1954年的诺贝尔奖化学奖得主莱纳斯·鲍林。莱纳斯·鲍林曾经称赞马丁·卡普拉斯是他“最杰出的学生”。之后他在牛津大学做过美国国家科学基金会博士后研究员，并且在伊利诺伊大学和哥伦比亚大学任教。自1967年起，他在哈佛大学任教。
马丁·卡普拉斯致力于物理化学下属的多个分支领域，包括化学动力学，量子化学，以及最瞩目的分子动力学模拟，并且提出了有关耦合常数和二面角之间关系的卡普拉斯方程（Karplus equation）。
出身南非，却拥有三国国籍
迈克尔·莱维特于1947年出生在南非的行政首都比勒陀利亚（Pretoria）。他的父亲是立陶宛人，母亲是捷克人。他在比勒陀利亚完成了小学和中学的学习，在他15岁的时候，全家移居到英国。在1967年，也是年仅20岁的他就拿到了伦敦国王学院的物理学学士学位。
1967年的时候，迈克尔·莱维特来到以色列，并且在以色列找到了自己的真爱——一名以色列女艺术家。随后他和妻子一起回英国继续学习，并且在英国有了3个孩子。在1979年，他再次来到以色列并且开始在以色列的魏茨曼研究院开始研究生物分子的电脑构型，并且在研究期间认识了亚利耶•瓦谢尔。他在1980年的时候获得以色列国籍，而且曾在1985年在以色列国防军服役6个星期。自1987年开始，他在美国斯坦福大学结构生物学担任教授，同时也是美国国家科学院院士。
能得诺贝尔奖，也能上战场
亚利耶•瓦谢尔于1940年出生在Sde Nahum基布兹，那时还不存在以色列这个国家，巴勒斯坦这块土地仍然处于英国的托管之下。亚利耶•瓦谢尔显示在以色列军队服役，之后在1966年，他在海法理工大学（Technion）完成了化学学士学位。之后在以色列的魏茨曼研究院继续深造，并于1967年获得硕士学位，并且在1969年拿到了化学物理学的博士学位。拿到博士学位后，他开始在哈佛大学做博士后一直到1972年。在1972-1976年之间，他回到魏茨曼研究院做分子生物学方面的研究，自1976年，他开始在南加州大学化学系任教。
每个以色列人都要服3年兵役，并且服完3年兵役之后每年也要视情况继续服役1个月。于是1967年就变成亚利耶•瓦谢尔忙碌的一年，既要拿学位又要参加第三次中东战争。而且，在1973年，他从美国回到以色列之后，又参加了1973年的赎罪日战争，并且在以色列国防军获得上尉（相当于美军陆军上尉）的军衔。
开创化学史的新篇章
在了解完三位科学家的传奇人生之后，我们来关注一下他们此次获奖的研究成果。目前，化学研究已经不仅仅是用烧杯试管酒精灯做实验了，随着各种化学理论的不断完善，化学研究已经到达更加深入的层面了，比如研究化学变化中分子的变化。其中，传统的方法是用塑料小球和小棍来模拟分子形状，通过经典物理学的方法来为大分子构建模型，但是这种方法不能模拟化学反应。化学家也可以采用量子物理学方法来计算化学反应过程，但是这种方法计算量过大，只能适用于小分子，对大分子，特别是蛋白质和酶参与的化学反应就无能为力了。而卡普拉斯、莱维特和瓦谢勒研究的开创性在于，他们设计出了多尺度的模型，让量子物理学的方法能够和经典物理学方法相结合，共同处理大分子的化学变化过程。
另外，由于化学反应发生的速度堪比光速：刹那间，电子就从一个原子核跳到另一个原子核。以前，对化学反应的每个步骤进行追踪几乎是不可能完成的任务，而在由这三位科学家研发出的多尺度模型的辅助下，化学家们可以让计算机做“做帮手”来揭示化学过程。例如，在模拟药物如何同身体内的目标蛋白耦合时，计算机会对目标蛋白中与药物相互作用的原子执行量子理论计算；同时使用经典物理学来模拟其余的大蛋白，从而精确掌握药物发生作用的全过程。
诺贝尔化学奖评选委员会在当天发表的声明中提出：现在，对化学家来说，计算机是同试管一样重要的工具，计算机对真实生命的模拟已为化学领域大部分研究成果的取得立下了“汗马功劳”。实际上，通过模拟，化学家能更快获得比传统实验更精准的预测结果。这项技术已经应用于废气净化及植物的光合作用的研究中，并可用于优化汽车催化剂、药物和太阳能电池的设计，相信未来会有更广泛的应用。
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