20、认知中的量子结构与时间贝尔不等式探索

认知中的量子结构与时间贝尔不等式探索

1. 概念组合与纠缠

在探讨概念的组合时,我们会遇到一些有趣的数学表达。例如,对于“动物行为”这一组合概念,其基态 $p_{The Animal Acts}$ 可以用单位向量表示:
[
|p_{The Animal Acts}\rangle = c_1|p_{HG}\rangle + c_2|p_{BW}\rangle + c_3|p_{HW}\rangle + c_4|p_{BG}\rangle
]
这里,单位向量 $|p_{HG}\rangle$、$|p_{BW}\rangle$、$|p_{HW}\rangle$ 和 $|p_{BG}\rangle$ 分别代表“马咆哮”“熊嘶鸣”“马嘶鸣”和“熊咆哮”的状态。而这个等式一般不是乘积形式,也就不等于张量积 $|p_{Animal}\rangle\otimes|p_{Acts}\rangle$,这正是纠缠存在的数学基础。

纠缠的不可避免性或许能解释学者们在为概念及其组合提出建模方案时遇到的困难。在这些方案中,若想在不引入张量积结构的情况下,用独特的数学结构(如向量)来表示单个概念,会面临诸多挑战。

2. 经典物理与量子物理中可观测量的差异

从代数角度看,经典物理和量子物理的数学形式主义的主要区别在于可观测量的非对易性。
- 经典物理 :在经典物理的通常框架中,可观测量是相空间(或更一般的配置空间)上的函数,具有可交换的逐点积。这是因为经典物理的基本假设是观测对被观测系统的状态没有影响,不会改变系统状态。
- 量子物理 :在量子理论的数学表述中,测量

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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