物理学上四大神兽之拉普拉斯妖是指什么

本文介绍了物理学上的四大神兽:薛定谔的猫、芝诺的乌龟、麦克斯韦的妖精和拉普拉斯妖。这四大神兽代表了物理学中的一些难以理解的概念和思想实验。

物理四神兽

物理学上有四大神兽,薛定谔的猫,芝诺的乌龟,麦克斯韦的妖精和拉普拉斯妖。这四大神兽都是难以理解,且有着深刻内涵的假设。

物理四神兽-薛定谔的猫

“薛定谔的猫”是由奥地利物理学家薛定谔于1935年提出的有关猫生死叠加的著名思想实验,是把微观领域的量子行为扩展到宏观世界的推演。这里必须要认识量子行为的一个现象——观测。微观物质有不同的存在形式,即粒子和波。通常,微观物质以波的叠加混沌态存在;一旦观测后,它们立刻选择成为粒子。实验是这样的,在一个盒子里有一只猫,以及少量放射性物质。之后,有50%的概率放射性物质将会衰变并释放出毒气杀死这只猫,同时有50%的概率放射性物质不会衰变而猫将活下来 [1]。
根据经典物理学,在盒子里必将发生这两个结果之一,而外部观测者只有打开盒子才能知道里面的结果。在量子的世界里,当盒子处于关闭状态,整个系统则一直保持不确定性的波态,即猫生死叠加。猫到底是死是活必须在盒子打开后,外部观测者观测时,物质以粒子形式表现后才能确定。这项实验旨在论证量子力学对微观粒子世界超乎常理的认识和理解,可这使微观不确定原理变成了宏观不确定原理,客观规律不以人的意志为转移,猫既活又死违背了逻辑思维。

物理四神兽-麦克斯韦妖

麦克斯韦妖(Maxwell's demon),是在物理学中假想的妖,能探测并控制单个分子的运动,于1871年由英国物理学家詹姆斯·麦克斯韦为了说明违反热力学第二定律的可能性而设想的。
当时麦克斯韦意识到自然界存在着与熵增加相拮抗的能量控制机制。但他无法清晰地说明这种机制。他只能诙谐地假定一种“妖”,能够按照某种秩序和规则把作随机热运动的微粒分配到一定的相格里。麦克斯韦妖是耗散结构的一个雏形。
可以简单的这样描述,一个绝热容器被分成相等的两格,中间是由“妖”控制的一扇小“门”,容器中的空气分子作无规则热运动时会向门上撞击,“门”可以选择性的将速度较快的分子放入一格,而较慢的分子放入另一格,这样,其中的一格就会比另外一格温度高,可以利用此温差,驱动热机做功。这是第二类永动机的一个范例。
在1981年,Bennett的论文表明,麦克斯韦妖控制“门”使分子从一格进入另一格中的耗散过程,并不是发生在衡量过程中,而是发生在妖的对上个分子判断“记忆”的去除过程,且这个过程是逻辑不可逆的。

物理四神兽-拉普拉斯妖

拉普拉斯妖是一种关于宇宙学说的科学假设。

拉普拉斯图片

拉普拉斯妖是在1814年由法国的一名数学家名为皮耶尔·西蒙·拉普拉斯的人提出的。拉普拉斯在青年的时候就已经在数学方面显示出他的天赋,18岁时就去了巴黎从事数学工作。当时想向法国的知名学者达朗贝尔求教,但是被拒绝了。之后,他向达朗贝尔寄出了一封力学论文,被达朗贝尔所认同。

后来,拉普拉斯在法国科学院里担任院士,研究出一系列关于天体学的问题,在研究这些问题的时候他创造了一些数学方法,像是以他的名字命名的拉普拉斯变换,拉普拉斯定理以及拉普拉斯方程。这些方法在科学界的很多技术方面得到了应用。

拉普拉斯妖出现的这个假设的大致意思就是:把宇宙现在的状态视为未来的因和过去的果,那么如果有一名智者能够知道宇宙过去得到的这些结果的公式,包括宇宙里最大的物体和最小的粒子运动的一条简单公式,那么这个智者根据这些进行数据分析,就能够推测出未来的因。这个智者就指的拉普拉斯妖。

但是拉普拉斯提出的这个假设是在十九世纪的时候,那时没有近代量子力学的出现,而近代量子力学的出现使得拉普拉斯妖的理论基础受到质疑和反驳。

物理四神兽-芝诺的龟

古希腊神话中,有个特别能跑的英雄叫“阿喀琉斯”,他和一只乌龟约定赛跑,这只乌龟就是传说中和兔子赛跑的乌龟。

        然而古希腊哲学家芝诺有一个很著名的论证:跑的最快的阿喀琉斯永远追不上跑的最慢的乌龟。他的论证如下:因为开始时间阿喀琉斯是在乌龟的后面,所以阿喀琉斯要追上乌龟,他必须先要到达乌龟的出发点;而当阿喀琉斯到达乌龟出发点时,乌龟必定又已到达更前面的一点。如此无限地重复下去,就是进行无穷多次,阿喀琉斯总是追不上乌龟。

        这里的“无限”和“无穷多次”是什么意思?这就需要提到“芝诺钟”,也叫“芝诺时”:阿喀琉斯把每次到达乌龟上次所在的位置,作为一个重复的过程,这个重复的过程测得的时间称作芝诺时,以t’表示。

如上图所示,阿喀琉斯和乌龟在开始时相距为L,速度分别为v1和v2,并且v1 > v2。如果用普通的钟计算,则阿喀琉斯将在  t = L/(v1-v2) 时赶上乌龟,当  t > L/(v1-v2) 时,阿喀琉斯就超过乌龟了。图中左边的数字表示的是芝诺时 t':

        当 t'=1 时,阿喀琉斯到达乌龟在 t'= 0时的出发点;

        当 t'=2 时,阿喀琉斯到达乌龟在 t'= 1时的出发点;所以一般地,

        当 t'=n 时,阿喀琉斯到达乌龟在 t'= n-1时的出发点。

        显然,只有当 t'→∞时,阿喀琉斯才能追上乌龟,对于任何有限的t',阿喀琉斯总是落在乌龟的后面。所以芝诺断言:“阿喀琉斯永远追不上乌龟”。这里“永远”的含义是是  t'→∞,即芝诺时间的无限。

        芝诺悖论在于以为 t'→∞无限是无穷无尽的时间,它认为t'→∞之后就没有时间了,故t'→∞相当于永远。实际上这个“无限”是指从t'到t之间,有无限个时间点,或者说时间是流动的,t'→∞后就收敛到t这个点了。芝诺认为,不管时间 t'如何变化,只要还没到达 t 这个时间点,阿喀琉斯就追不上乌龟。

        芝诺悖论,是来源于芝诺时的局限性,它不能度量t之后的现象。

        启示:时间与时间的度量不同,一种时间的度量达到无限之后,还是可以有时间的;反之,一种时间的度量达到无限,从其他的度量看,可能是有限的。

<think>好的,我现在需要回答用户关于拉普拉斯坐标的定义和用途的问题。首先,我需要确认用户提到的“拉普拉斯坐标”具体的是什么。因为根据提供的引用内容,里面提到了拉普拉斯算子(Laplace Operator)和拉普拉斯变换,但没有直接提到“拉普拉斯坐标”。不过,在计算机图形学或几何处理中,确实有“拉普拉斯坐标”这一概念,通常用于网格处理。这可能超出了用户提供的引用范围,但需要结合已有的信息和可能的扩展来回答。 首先,根据引用[1]和[2],拉普拉斯算子是一个二阶微分算子,用于描述标量场的二阶导数之和。这在数学和物理中有广泛应用,比如电势、热传导等。而用户现在问的是“拉普拉斯坐标”,这可能是基于拉普拉斯算子的某种坐标表示,尤其是在几何处理中的应用。 在计算机图形学中,拉普拉斯坐标(也称为微分坐标)用于表示网格顶点的相对位置,通常定义为顶点与其邻域顶点的平均位置的差。这种表示方法在形状编辑、网格变形和压缩中非常有用,因为它捕捉了局部几何细节。 不过,用户提供的引用中没有提到这部分内容,因此可能需要结合现有引用中的拉普拉斯算子定义,并补充相关的知识来解释拉普拉斯坐标。需要明确区分拉普拉斯算子和拉普拉斯坐标,同时出可能的联系,比如拉普拉斯坐标利用了拉普拉斯算子的离散形式。 接下来,结构上应该先给出数学定义,再说明物理或应用中的用途。需要确保使用正确的LaTeX格式,如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。同时,生成相关问题,并正确引用提供的参考文献,如引用[1][2][4]关于拉普拉斯算子的数学定义和适定性,引用[3]关于拉普拉斯变换的背景可能不太相关,但可以忽略。 需要注意用户的引用可能不直接涉及拉普拉斯坐标,因此需要明确说明标准定义,并出在特定领域(如图形学)中的应用,同时引用提供的资料中的相关内容作为基础。 最后,生成的相关问题应围绕拉普拉斯坐标的数学基础、应用场景、与其他概念的关系等方面。</think>### 拉普拉斯坐标的定义与用途 #### 数学定义 拉普拉斯坐标(Laplacian Coordinates)是几何处理中的一种微分表示方法,其核心思想基于**拉普拉斯算子**的离散形式。在三维网格中,顶点$v_i$的拉普拉斯坐标定义为该顶点与其**一阶邻域顶点几何中心**的差值: $$ \delta_i = v_i - \frac{1}{|N(i)|} \sum_{j \in N(i)} v_j $$ 其中,$N(i)$表示顶点$v_i$的邻域顶点集合,$|N(i)|$为邻域顶点数量[^1][^2]。 #### 物理与应用背景 1. **几何细节保留**:拉普拉斯坐标通过捕捉顶点与周围区域的相对位置关系,能够有效编码局部几何特征,常用于网格变形、形状编辑等任务中。 2. **数据压缩**:由于拉普拉斯坐标表示的是相对信息,冗余度较低,可减少存储和传输的数据量。 3. **物理仿真**:在弹性体或布料模拟中,拉普拉斯坐标可用于定义形变约束,保持局部结构的稳定性[^4]。 #### 与拉普拉斯算子的关联 拉普拉斯坐标本质是拉普拉斯算子的离散化版本。连续空间中,拉普拉斯算子$\Delta f = \nabla^2 f$描述标量场$f$的局部曲率;离散网格中,拉普拉斯坐标则通过顶点位置的一阶邻域平均来近似这一概念[^2]。 ```python # 示例:计算三角形网格的拉普拉斯坐标 import numpy as np def compute_laplacian_coordinates(vertices, adjacency_list): laplacian = [] for i in range(len(vertices)): neighbors = adjacency_list[i] if not neighbors: laplacian.append(np.zeros(3)) continue centroid = np.mean(vertices[neighbors], axis=0) delta = vertices[i] - centroid laplacian.append(delta) return np.array(laplacian) ```
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