颠覆你的世界观-芝诺悖论

      第一次听到芝诺悖论是米老师说的,但是第一次听芝诺悖论是贵婷给我讲的。

      在原本的龟兔赛跑的基础上,从兔子开始追起,兔子永远都追不上乌龟,如何能够做到?原来计算方式是,卡时间。

      假设乌龟在兔子前面100米,兔子在后面追。方便计算,假设兔子的速度是10m/s,乌龟是1m/s;当兔子追完这100米的时候,卡,卡住时间。这10秒钟,乌龟爬了10米。然后兔子继续追这10米,然后兔子追上这10米,乌龟爬了1米。然后兔子追上这1米,乌龟爬了0.1米。兔子追上这0.1米。。。假设这么一直下去,不论乌龟每次爬的距离多短,也都是有一段距离的,而兔子必须超过这个距离,才能继续往下追。于是在微观的世界里,兔子是永远追不上乌龟的。

         乍听下去,非常有道理。但是活在宏观世界中,我们明白只要时间长,兔子就一定能够追上乌龟,什么时间呢,11秒,12秒。在11秒,兔子能跑110米,而乌龟爬11米+100米,而12秒兔子能跑120,而乌龟只能爬12米+原本的100米,在12秒的时候,兔子会超过乌龟。那么怎么能得出兔子永远追不到兔子呢。因为在微观的世界里,12秒这个秒永远到不了。前11秒也许很快就过去了,但是这12秒永远也不去,所以兔子永远也追不上乌龟。

        所以这个悖论在现实生活中,不会存在。因为,不论这1秒钟,是如何分的,如每次1/2,1/4,1/8,1/16这样不停的分下去,看着是能够分到永远,但是这些数加起来其实就只是1秒。很好理解,又不好理解。

        而另一个悖论,

飞矢不动

       设想一支飞行的箭。在每一时刻,它位于空间中的一个特定位置。由于时刻无持续时间,箭在每个时刻都没有时间而只能是静止的。鉴于整个运动期间只包含时刻,而每个时刻又只有静止的箭,所以芝诺断定,飞行的箭总是静止的,它不可能在运动。

      上述结论也适用于时刻有持续时间的情况。对于这种情况,时刻将是时间的最小单元。假设箭在这样一个时刻中运动了,那么它将在这个时刻的开始和结束位于空间的不同位置。这说明时刻具有一个起点和一个终点,从而至少包含两部分。但这明显与时刻是时间是的最小单元这一前提相矛盾。因此,即使时刻有持续时间,飞行的箭也不可能在运动。总之,飞矢不动。

        箭悖论的标准解决方案如下:箭在每个时刻都不动这一事实不能说明它是静止的。运动与时刻里发生什么无关,而是与时刻间发生什么有关。如果一个物体在相邻时刻在相同的位置,那么我们说它是静止的,反之它就是运动的。

       确实,不能因为你卡的每个时间点,我都不动,就不能说我静止的。可能我在每个时间点的间隔动了,而你却不可知。

游行队伍

首先假设在操场上,在一瞬间(一个最小时间单位)里,相对于观众席A,列队B、C将分别各向右和左移动一个距离单位。

◆◆◆◆观众席A

▲▲▲▲队列B

▼▼▼▼队列C

B、C两个列队开始移动,如下图所示相对于观众席A,B和C分别向右和左各移动了一个距离单位。

◆◆◆◆观众席A

▲▲▲▲队列B……向右移动

▼▼▼▼队列C……向左移动

      而此时,对B而言C移动了两个距离单位。也就是,队列既可以在一瞬间(一个最小时间单位)里移动一个距离单位,也可以在半个最小时间单位里移动一个距离单位,这就产生了半个时间单位等于一个时间单位的矛盾。因此队列是移动不了的。

       这个我其实不是很能理解,我知道B,C相对于观众A,一个最小时间单位内,只移动了1个距离的单位。也知道由于BC是分别向左,向右移动一个距离单位,所以B相对于C是向右移动了2个距离单位,而C相对于B是移动了2个距离单位。但是这2个距离单位,不应该说是1个时间单位内,走了2个距离单位,也不能说是半个时间单位内,走了1个距离单位。因为这两个距离单位是B,C都走了的,应该是(B+C)的距离单位/2,求个平均才对。就像B相对于A,也是(B+A)的距离单位/2,而C同理。只是因为A没有动,所以B+A=B。所以(B+C)的距离单位/2,那么也就是1个时间单位内走了1个距离单位。

      我主要不明白,为什么一个时间单位内移动1个距离和一个时间单位内移动半个距离就说明是动不了的?是怎么得出这个结论的?

【无人机】湍流天气下发动机故障时自动着陆的多级适配研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“湍流天气下发动机故障时无人机自动着陆的多级适配研究”展开,提出了一种在极端气象条件下应对无人机动力系统突发故障的自动着陆控制策略。通过构建多级适配控制架构,结合鲁棒控制与自适应算法,提升无人机在湍流干扰下的稳定性和安全性,确保其在发动机部分或完全失效情况下仍能实现平稳着陆。研究采用Matlab进行系统建模与仿真验证,涵盖了飞行动力学模型、故障检测机制、姿态控制律设计及着陆轨迹规划等关键环节,重点解决了强扰动环境下的系统不确定性与控制性能退化问题。; 适合人群:具备一定飞行器控制、自动控制理论基础,熟悉Matlab仿真工具的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合研究无人机容错控制、飞行安全与应急着陆技术的相关从业者。; 使用场景及目标:①研究无人机在突发故障与复杂气象耦合条件下的安全着陆机制;②开发具备高鲁棒性的容错飞控系统;③为无人机适航安全标准提供理论支持与仿真验证手段;④应用于军事侦察、电力巡检、应急救援等高风险作业场景中的自主安全决策系统设计。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解控制算法的实现细节,重点关注多级控制器的设计逻辑与故障切换策略,同时可通过修改湍流强度、故障模式等参数进行仿真对比,以掌握系统在不同工况下的响应特性与适应能力。
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