7、量子世界:光子的奇妙特性与波粒之争

量子世界:光子的奇妙特性与波粒之争

在量子世界里,有许多奇妙的现象挑战着我们的传统认知。就像薛定谔的猫,在未被测量时,它既不是死的也不是活的,而是处于一种不确定的状态。光子也有着类似的特性,在经过分束器后,它既不向右(类比为“死”)也不向上(类比为“活”)。

光子的不确定性与量子随机数生成器

光子的这种不确定性为量子随机数生成器提供了基础。在实际中,真正的随机数很难生成,而量子随机数生成器却能解决这个问题。具体操作如下:
1. 实验设置 :采用特定实验装置,用单光子枪发射光子,有上下两个探测器。
2. 计数规则 :若上探测器有信号(点击),记为“1 比特”;若下探测器有信号,记为“0 比特”。
3. 随机数生成 :随着实验持续进行,就会产生一连串真正随机的 0 和 1。

这种随机数在密码学、计算和通信技术等领域有着重要应用,并且已经成为商业上的热门产品,许多公司都在生产和销售量子随机数生成器。

波粒之争:光子究竟是什么?

长久以来,物理学家们一直在争论光到底是粒子还是波。有人认为波粒二象性是量子理论早期的遗留概念,对此展开了一场讨论:
| 人物 | 观点 |
| ---- | ---- |
| 克里斯 | 质疑波粒二象性的实用性,认为它能否为实际应用提供概念基础存疑。 |
| 理查德 | 提到在分子光谱学中,波和粒子的解释都能观察到相关效应,物理化学家会用这些解释光谱中的分裂现象。 |
| 霍华德 | 指出光学或物质波干涉仪与独立粒子和点击探测器的情况体现了

【无人机】基于改进子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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