相对论中的火车隧道问题

相对论中的火车隧道问题

问题描述:
和隧道长度一致的火车以一半光速的速度驶向隧道。

1. 隧道角度:
以隧道为参考系,火车在向前高速运动,根据尺缩效应,火车的长度会变短。此时,在隧道两端同时落下两门,可以把火车关在里面。

2. 火车角度:
以火车为参考系,隧道在向后高速运动,根据尺缩效应,隧道的长度会变短。此时,在火车前后端发射两枚火箭,两个火箭都可以成功发射出去。

根据相对论,两个实验都可以成功,如何统一?

3. 关键:隧道同时关门,对于火车并非同时关门;火箭同时发射,对于隧道并非同时发射。

4. 证明:

* 隧道静止情况下,火车向前运动。
在隧道看来门虽然是同时关上的,但是因为火车是通过光的传播得知门关上了,又因为光的传播需要时间,可以得出对火车来讲,隧道远端的关门事件会先被火车观察到,此时隧道近端的门还没有关上。如果隧道远端的门再次打开让火车通过,火车会在驶出隧道之后发现后面的门关上了;如果隧道远端的门不再打开,火车会撞上门停下,运动停止,恢复原有长度。

门打开的情况下,火车看来(隧道变短)整体状态为,火车前部进入隧道,隧道远端门关上;隧道远端门打开,火车前部驶出隧道,隧道后端门关上。

所以,虽然隧道长度比火车还短,但在隧道看来两个门还是可以同时关上。

* 火车静止情况下,隧道向后运动。
在火车看来火箭是同时发射的,但是因为隧道时通过光的传播得知火箭发射,又因为光的传播需要时间,可以得出对隧道来讲,火车后端火箭的发射是先于火车前段的火箭发射的。

隧道看来(火车变短)整体状态为,火车进入隧道但后端火箭还在隧道外面时,后端火箭发射;火车前端火箭驶出隧道时,前端火箭发射。

所以,虽然火车长度比隧道还短,但在火车看来两个火箭还是可以同时发射。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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