9、量子物理与时间旅行:信息视角下的探索

量子物理与时间旅行:信息视角下的探索

1. 量子物理作为信息科学

在量子力学的研究中,我们面临着一些概念上的难题。我们期望基于可操作验证的基础来定义所有概念,也就是那些能在实验中直接验证的基础。然而,无限数量的互补可观测量在实验中是无法实现的。因此,我们认为无限数量的互补可观测量的概念,以及间接的连续变量假设,可能只是数学构造,在量子力学的最终表述中或许并无立足之地。

这就引出了第二个问题:如何推导薛定谔方程。如果连续变量在量子力学中缺乏操作和物理意义,那么就无需用连续变量来表达薛定谔方程。实际上,我们应考虑只有有限数量互补可观测量的情况。从实验角度看,任何实验都只会产生有限数量的比特和有限数量的实验结果,基于这些结果只能操作定义有限数量的可观测量,所以这种观点是有实验依据的。

我们的推理方式还为理解量子物理的存在提供了新的可能性,即回答惠勒著名的问题:为什么是量子?当我们将系统与它们携带的信息等同起来时,会发现信息必然是量子化的。我们可以有一个、两个、三个命题等,但像 $\sqrt{2}$ 个命题这样的概念是毫无意义的。所以,由于信息是量子化的,作为信息描述的量子力学也必然是量子化的。

2. 时间旅行的经典悖论与量子力学的突破

经典物理学中,时间旅行与自由意志是相互矛盾的。如果能回到过去,就可以改变过去,从而导致一个不同的现在,这就产生了悖论,比如著名的“回到过去射杀父亲”的场景。出于这类原因,时间旅行在原则上被认为是不可能的。

当然,如果认为宇宙是完全确定的,自由意志只是一种幻觉,那么改变过去(或未来)的可能性就不存在了。但我们从心理上难以接受这种观点,所以我们想探讨是否能从量子力学的角度解决经典物理学中的这些悖

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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