13、笛卡尔科学中的物质概念解读

笛卡尔科学中的物质概念解读

1. 笛卡尔的科学论证与物质观念背景

笛卡尔在其论述中,常以天文学中从错误或不确定假设得出正确结论的方式为类比,来阐述自己从假设推导物理性质的方法。他试图用“错误”假设(特定几何形状构成物理物体的形式对象)的解释效力来说服同时代人,而非先验证明这一结论。然而,他用微粒论解释物质以取代经院哲学实质形式的纯工具主义论证,却在同时代人中引发了困惑。

笛卡尔早期在《世界》中就尝试为科学解释奠定新的物质形而上学基础。但这一早期尝试受其科学计划影响较大,与后来笛卡尔主义的形而上学有显著差距,尤其缺乏后来用于完全消除物质实质形式的实体/样式本体论。

2. 笛卡尔对物质的新定义

笛卡尔在《世界》中对物质给出了新定义。他设想一种物质,它没有土、火、气等具体形式,也没有热、冷、干、湿等常见性质。这种物质并非哲学家所说的“原初物质”,原初物质被剥离了所有形式和性质,难以清晰理解。而笛卡尔所设想的物质是一种真实、完全坚实的物体,均匀填充巨大空间的长、宽、高。

笛卡尔对物质的这一描述旨在将自己的物质概念与同时代人区分开来。他从否定构成新世界的物质实体的传统属性开始,这种物质既非亚里士多德元素所具有的性质,也不是原初物质类型,而是一种被上帝分割成不同形状和大小部分的、均匀扩展的坚实实体,实际上是经院哲学家可理解物质的具体化。

在《世界》及后续作品中,笛卡尔认为物质的“广延”或占据空间的属性是其真正的形式和本质。但在《世界》中,他在讨论元素时并未使用“样式”这一术语,而是继续使用“性质”和“形式”来描述物质的属性和结构。这表明他此时还未将物质的属性视为“样式”。

3. “身体”与“广延”关系的歧义
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基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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