你相信永生吗?

这学期偶然选了《量子趣谈》这门课程,一次上课时老师给我们放了一个关于“量子自杀”的视频让我兴奋起来。视频放的是一个男人为了将一个喜欢的女人追到手带了一个机器。这个机器就像是后悔药可以让你回到上一个时刻。于是他可以将他原本说错的话改回来直至最后成功。如果就这样无限的回到上一时刻那岂不是代表着这个人永远都不会死!但后来的内容是这个男人每按下一次机器便使上一刻的“他”死亡了,活着的他到了另一个平行宇宙。也就是说他的意识是不会死亡的。这样来看意识便得到了永生。但是这个视频和这个机器都是虚构的不足以证明这一点,于是我回来念念不忘,上网看了一些文章。


以我的学识,我不能判断这些文章的正确性,不过它们确实给我带来了思维碰撞。有一篇文章令我印象十分深刻,文章中说的是美国维克森大学的罗伯特-兰扎教授指出生物中心论认为我们了解的死亡不过是我们的意识创造的一种幻觉。所以他认为是我们的意识创造了宇宙,而不是宇宙创造了意识。他引用著名的双狭缝实验力挺自己的观点,如果科学家观察一个粒子如何穿过一道屏障的两条狭缝,结果发现粒子像子弹一样穿过一条狭缝。如果科学家没有观察,它的行为便像波一样,同时穿过两条狭缝。这说明粒子的行为会因为人的感知和意识发生改变。虽然不能够完全明白,但是我觉得这确实是有点道理的。在现实生活中的确有很多东西是从小就灌输给你的,比如草的颜色是绿色,所以我们所认为的死亡不过是所有人从小就告诉你的我们终将会死亡。而且所有告诉你这件事的人在说这句话时并没有经历过死亡,事实上他们是无从得知死亡究竟是什么样子的。如果抛开这些,你眼睛能看到的所有的死亡只是肉体的消失,因此,永生或许不是不可能的。


课上看到的视频和课后搜索的资料都让我有一段时间期盼着永生真的可能,但是过了那段兴奋期,我又思考了很多。永生固然是很多人所希望的,但并不是每一个人都希望长久的存在在世上。比如冰心就说过这样一句话,“如果今生是有趣的,那么今生足以,如果今生是无趣的,那么我不要来生。”所以就算真的能证明出可以永生,也仍然是有人不想要的,而对于这一部分人“永生”的存在与否对于他们也都没有了意义。我思考后认为追求永生实质上也是人类的一种贪欲。如果你能够将自己的一生通过自己的努力过的足够精彩,那为何还要永生呢?所有的追求永生不过是你的一生不如你期望的一般,所以你希望还有更多的时间去达到目标。更重要的是如果真的有用永生,那“珍惜”一词又还有什么意义呢?


我认为永生的存在与否其实对于我们这些普通人其实也并没有多大的意义了,因为无论如何,我们现在已经被从小灌输了很多思想,形成了我们终究会死亡的观念,而且就算你坚信永生的存在,你每天的日子还是照常过,又有什么区别呢?再想想小时候对于亲人离世的想法,希望他们可以永远在我身边,如果真的有这样的事,那亲人的存在对于我也没有了意义,反正他们永远都在我身边啊。所以,为什么要去相信什么永生呢,不如活在当下,努力将当下的生活过到最好,之前的我看不透,执着于失去的一切。而现在想开了,我们更应该珍惜好现下所拥有的。


原文发布时间为:2017-03-23
本文作者:毛毛
本文来源:九州量子,如需转载请联系原作者。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合群:从事煤气化技术研究的专业士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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