A. Journal and Important
Conference Papers
B. Conference Talks and Videos
C. Books Published and in Preparation
Challenging
Modern Physics: Chaotic Wave Theory of Fractal Continuum
Challenging
Modern Neuroscience: Lessons from
Acupuncture and TCM
Foundations of
Acupuncture: Chaotic Wave Theory of Fractal Continuum
西方神經科學之三大支柱為
(一) 交互抑制理論，(二) 神經元學說，及(三) 神經傳導學說。 而三者均值得商榷。 例如，在人體神經肌肉協調、動物排尿電生理研究中均未能符合交互抑制理論。我們反而証實協同(synergic) 才是正確。而且儲尿是交感、副交感神經協和(cooperative)而非拮抗作用方能正確闡釋。另外，在針灸實驗中，我們經由針刺心包經之內關穴，發現血壓可上升或下降，以及何時上升何時下降。 並由中樞及周圍神經系統之反應，發現神經元及其傳導學說無法解釋其作用。 但若將傳統中醫之網狀經絡系統，配合胚胎發生學、及通信網絡理論，便可對經絡實質、針灸機制及其治病機理提出完整理論。因此，傳統中醫 (traditional Chinese medicine) 可由針灸實驗而建立以分形連續體渾沌波理論 (chaotic wave theory of fractal continuum)為基礎之動態醫學 (dynamical medicine)。其結果發表於：
S. Chang, M. J. Chiang, S. J. Li, S. J. Hu, H. Y.
Cheng, S. H. Hsieh, C. L. Cheng, 2009,“The
Cooperative Phenomenon of Autonomic Nervous System in Urine Storage for Wistar
Rats.”The Chinese Journal of Physiology.
S. Chang, 2010, “Physiological Rhythms, Dynamical
Diseases and Acupuncture.” The Chinese Journal of Physiology.
S. Chang, 2010, “The Rationale behind a Reticular
Meridian Model for Chinese Acupuncture.”IEEE Conference.
4. S. Chang, 2011, “Dynamical System
Perspective on the Theoretical Foundation of Traditional Chinese Medicine”
IEEE Conference.
利用分形連續體渾沌波理論，我認為血壓實是一隨機場 (random field)，隨時隨地均動態變化，以當今血壓量取法，會產生極大誤差。況且人體的血液是一個如何分配的問題，而非關壓力的問題。我詳細比較中西醫對此問題的看法，並引用著作目錄(53, 59) 中的數據，確認中醫之針灸療法較西醫方法更為合理, 其結果發表於：
S. Chang, 2011, “
Hypertension: A Comparative Review Based on Fractal Wave Theory of Continuum.”Adaptive Medicine, Vol. 3, No. 2, pp.91-98.
由於醫學涵蓋哲學、藝術及科學。而眾所皆知中西哲學不同、藝術亦不同。 在我已証實中醫較西醫更接近事實之後，並重新評價西醫背後之西方近代科學。例如，我已利用分形布朗運動，提出一個不需能量量子化之黑體輻射公式，以一統原子、分子、量子學說，之後再証明分形布朗運動實為渾沌波而非原子之說法，以證偽西方近代原子、分子觀及量子學說。另外，針對量子光學之侷限，提出一超越量子極限之不確定原理，與先前之新黑體輻射公式结合，証明我所提出的分形連續體渾沌波理論，而非原子學說或量子論，才可完整解釋光學原理。其結果發表於：
1. S. Chang, 2011, “Fractional Brownian motion and Blackbody Radiation.” The
Chin. J. of Physics.
2. S. Chang, 2011, “Fractional
Brownian Motion and Its Increments as Undulatory Models”
IEEE.
3. S. Chang, 2011, “FBM in Biomedical Signal Processing, Physiology, and
Modern Physics” IEEE.