23、量子力学中的信息概念:挑战与可能性

量子力学中的信息概念:挑战与可能性

1. 量子态与信息更新

在量子力学的情境中,存在这样一种观点:当从单态转变为测量后的状态(例如从全局状态的单态到|↑⟩A|↓⟩B ,或者等价地,Bob 系统的状态从(1/2)1 变为|↓⟩B ),这并不代表世界或 Bob 系统本身发生了改变,而仅仅是 Alice 信息的更新。Bob 在与 Alice 碰面并得知她的测量结果之前,没有机会更新关于自己系统的信息。不过,两人对系统状态的不同赋值并不意味着他们对世界的认知存在分歧。

2. 对“信息”概念的质疑

2.1 贝尔的问题

在尝试理解量子态时,引入“信息”概念似乎颇具吸引力,它能解决一些棘手问题。然而,John Bell 指出了这一方法的核心问题。他提出两个关键问题:如果是信息,那么是关于什么的信息?以及是谁的信息?其中,第一个问题最为紧迫,它给信息论方法带来了两难困境。

2.2 两难困境

如果量子态代表某人的信息,对于“关于什么的信息”这个问题,似乎只有两种可能的答案:
- 答案(1) :关于实验结果的信息。
- 答案(2) :关于系统在测量前状态的信息。

对于答案(2),这种信息涉及系统在测量前就具有且量子态未描述的属性,也就是隐藏变量。但引入隐藏变量会让情况变得更糟,因为在量子力学中,隐藏变量的行为非常糟糕,具有非局域性和上下文相关性。所以,信息论者选择这个答案是自相矛盾的。

对于答案(1),如果量子态代表的信息是关于实验结果的,那么很难避免陷入工具主义。工具主义认为科学理论不描述不可

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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