8、自由意志、物理学与人类智慧:一个观点

自由意志、物理学与人类智慧:一个观点

1. 科学的基本挑战

科学的目标是理解世界。科学家们不仅研究自然界的不同对象,还研究人类自身,包括我们的生物学和思维方式。科学是一个不断发展的体系,每年都有新的发现和新的挑战。诺贝尔奖授予那些解决这些挑战的人。然而,除了这些“常规”的科学挑战之外,还有一些基本挑战,这些挑战涉及当前理论中的一些根本缺陷。例如,如何调和自由意志与物理方程的决定性特征?额外空间维度在量子物理学中的一致性所需要的物理意义是什么?为什么人类通常比模拟大脑的神经网络更聪明?

1.1 科学的本质

科学是关于研究世界,尤其是研究自然界的不同对象。物理学、化学、生物学、地球科学和天文学等学科都在探索各自领域的现象。我们人类不仅研究自己的生物学,还研究我们的思考和推理方式。科学的进步依赖于对这些现象的深刻理解,而不仅仅是通过数学公式来预测。

2. 物理学中的基本挑战

物理学是科学的核心之一,它的理论通常能够精确地预测现象的发生。然而,许多物理学家并不总是对他们的理论完全满意,即使这些理论能够完美预测现象。这是因为物理学不仅仅是方程的集合,还包括对现象的深刻理解。例如,广义相对论的历史表明,爱因斯坦不仅提出了方程,还提供了实验验证的近似解,而希尔伯特仅限于推导方程。

2.1 物理学的确定性和不确定性

在量子物理学之前,世界的描述是完全确定性的。量子物理学引入了额外的不确定性层次:即根据量子物理学,状态并不能唯一预测未来测量的结果,但它确实可以唯一预测不同未来测量结果的概率。许多物理方程已经在多个例子上以高精度得到证实。然而,它们的确定性本质与我们直觉上的理解相矛盾,即我们拥有自由意志,能够

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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