lnwshop logo
  • ตอบกระทู้
  • ตั้งกระทู้ใหม่
QUOTE 

ไอน์สไตน์พิสูจน์ผิด: กลิ้งลูกเต๋าในสุ่มในกลศาสตร์ควอนตัม - หงุดหงิด Labs

hungryfatherlan
hungryfatherlan (Guest)
IP: 115.87.132.x
1 เดือนที่ผ่านมา
เมื่อมันปรากฎความสามารถในการสุ่มของมนุษย์อาจช่วยให้เราเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลศาสตร์ควอนตัมได้ อ่านต่อเพื่อหาวิธีหนึ่งที่ไอสไตน์ผิดและสิ่งที่อาจหมายถึงการคำนวณด้วยควอนตัม
Albert Einstein เคยกล่าวไว้ว่า "พระเจ้าไม่ได้เล่นลูกเต๋ากับจักรวาล" ซึ่งหมายความว่าอนุภาคควอนตัมไม่ได้สุ่มตัวอย่างอย่างเคร่งครัด ตามหลักความ ความสมจริงในท้องถิ่น ไอน์สไตน์เชื่อว่าอนุภาคแต่ละตัวต้องมีค่าที่มีอยู่ก่อนที่จะวัดได้ กล่าวอีกนัยหนึ่งถ้าไม่มีค่าก่อนที่จะมีการวัดการวัดไม่สามารถทำได้ สำหรับผู้ที่ศึกษาในสาขากลศาสตร์ควอนตัม แต่ความสมจริงในท้องถิ่นไม่ได้หลุดออกไปและนักวิทยาศาสตร์พยายามที่จะพิสูจน์ว่านับตั้งแต่ John Stewart Bell ก่อน สร้างทฤษฎีบทของเบลล์ ซึ่งระบุว่า "ไม่มีทฤษฎีทางกายภาพของตัวแปรที่ซ่อนอยู่ในท้องถิ่นใดที่สามารถทำซ้ำทั้งหมดของการคาดการณ์ของกลศาสตร์ควอนตัมได้" โดยทั่วไปหากการทดสอบสามารถพบได้ว่าเป็นการละเมิดทฤษฎีนั้น มันก็จะลบล้างทั้งเบลล์และไอน์สไตน์และหลั่งน้ำตาในแบบที่สุ่มก่อให้เกิดกลไกกลศาสตร์ควอนตัม และเชื่อหรือไม่ว่านักวิทยาศาสตร์ได้ทำการทดลองที่ละเมิดทฤษฎี Bell แล้ว ยิ่งไปกว่านั้นยังใช้ข้อมูลจากมนุษย์กว่า 100,000 คนแสดงให้เห็นว่าการสุ่มแบบมนุษย์เพียงเล็กน้อยคือสิ่งที่จำเป็นสำหรับการเจาะทะลุกำแพงที่เป็นความสมจริงในท้องถิ่น การทดสอบ BIG Bell รับการยกย่องว่าเป็น " การทดสอบ BIG Bell รับทำ SEO" การทดลองใช้การสุ่มแบบมนุษย์เพื่อทดสอบความสมจริงในท้องถิ่นผู้เข้าอบรมมีส่วนร่วมในการศึกษาโดยการเล่นวิดีโอเกมที่สร้างขึ้นโดยนักวิทยาศาสตร์ที่ดำเนินโครงการ ในเกมผู้เล่นอิสระแนะนำลำดับของ 0s และ 1s เป็นแบบสุ่มเท่าที่ทำได้ ลำดับเหล่านี้จะควบคุมการทดลองด้วยการวัดอนุภาคควอนตัมในห้องปฏิบัติการ 12 ห้อง บิตที่สร้างขึ้นโดยผู้เล่นแต่ละคนทำให้นักวิทยาศาสตร์มีการตัดสินใจที่ไม่อาจคาดเดาได้ซึ่งเป็นอิสระในการวัดอนุภาคของพวกเขา ความเป็นอิสระของการตัดสินใจนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งหากไม่มีการทดลองนั้นจะไม่สามารถสรุปข้อสรุปที่ถูกต้องเกี่ยวกับทฤษฎี Bell ได้ โดยการใช้ทฤษฎีดังกล่าวนักทดลองต้องทำการวัดโดยใช้การตัดสินใจของมนุษย์และเมื่อคำนวณ "พารามิเตอร์ระฆัง" (หรือพารามิเตอร์ S), S ต้องไม่มากกว่า 2 ถ้าเป็นเช่นนั้นความไม่เท่าเทียมกันถูกละเมิดและ ปรากฏการณ์ควอนตัมภายในอยู่ในปัจจุบัน การแปล: ถ้า S มีค่ามากกว่า 2 แล้วจะมีองค์ประกอบของความสุ่มภายในกลศาสตร์ควอนตัมดังนั้นความเป็นจริงในท้องถิ่นอาจจะเป็นเรื่องใหญ่ที่จะต้องใช้เท่าที่กลศาสตร์ควอนตัมเป็นห่วงและอาจจำเป็นต้องมีการสุ่มเพื่อทำความเข้าใจกลศาสตร์ควอนตัม Einstein และผลการค้นหาในทำนองเดียวกันการศึกษานี้ต้องการเพียง 30,000 คนเพื่อสร้างข้อมูลที่เชื่อถือได้ แต่มีผู้เข้าร่วมกว่า 100,000 คนเมื่อพิจารณาข้อมูลจากการทดลองพบว่าทฤษฎี Bell ได้รับการละเมิดยืนยันความสำคัญของการสุ่มในกลศาสตร์ควอนตัมและกล่าวถึงทฤษฎีความสมจริงของ Einstein ในท้องถิ่นนอกจากนี้เนื่องจากมนุษย์เป็นส่วนสำคัญในการรวบรวมข้อมูลดังกล่าวนั้นการทำความเข้าใจความสามารถในการสุ่มตัวอย่างของเราเองอาจเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจวิธีการพัฒนาแอ็พพลิเคชันเชิงประยุกต์สำหรับกลศาสตร์ควอนตัม เพิ่มในองค์ประกอบของมนุษย์การพูดคุยเรื่องนี้เกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่างของมนุษย์ทำให้เกิดการศึกษาอีกครั้งหนึ่งซึ่งเป็นผลมาจากกลุ่มในกรุงปารีสที่เรียกว่า Algorithmic Nature Group LAUSE for Natural and Digital Sciences กลุ่มนี้ศึกษามากกว่า 3,400 คนตั้งแต่อายุ 4 ถึง 91 ปีและพบว่า 'ยุคทอง' สำหรับความสามารถในการเลียนแบบการสุ่มหรือเลือกแบบสุ่มคือ 25 ในตอนแรกอาจสรุปได้ว่าข้อสรุปนี้หมายความว่าเราอยู่ในช่วงที่เราไม่ค่อยยอมรับมากที่สุด คำอธิบายที่อายุ 25 ปีความจริงนี้สะท้อนให้เห็นถึงความสามารถในการเข้าใจตัวแปรที่อยู่เบื้องหลังการเกิดขึ้นแบบสุ่มซึ่งช่วยให้เราสามารถป้องกันความเสี่ยงของการเดิมพันของเรากับระบบที่จะเอาชนะได้อย่างมีประสิทธิภาพตัวอย่างเช่นสมมุติว่าคุณกำลังเล่นวิดีโอเกมและต่อสู้ตัวละครเจ้านายที่กำลังจะตายหลายครั้งในกระบวนการนี้ แต่ในที่สุดก็มีความคุ้นเคยพอสมควรกับการต่อสู้เพื่อให้ประสบความสำเร็จอย่างง่ายดาย เจ้านายไม่ได้ทำสิ่งเดียวกันทุกครั้ง แต่มีรูปแบบในการเคลื่อนไหวและการโจมตีที่เพียงพอสำหรับคุณที่จะตอบสนองได้อย่างถูกต้องไม่ว่าเจ้านายจะพยายามทำอะไรก็ตาม เมื่อคุณเข้าใจเจ้านายคุณได้จดจำรูปแบบที่เจ้านายสามารถนำเสนอได้อย่างมีประสิทธิภาพและได้รับความสามารถในการคาดหวังได้พร้อม ๆ กัน และคุณทำได้ดีที่สุดเมื่ออายุ 25 ปีในกรณีนี้ใครจะสงสัยว่าช่วงอายุของ BIG Bell Test อยู่ตรงกลางจำนวนนั้นหรือไม่ก็ตาม แต่ตามที่อาสาสมัครทดลองทุกเพศทุกวัยได้รับอนุญาตให้เข้าร่วม วางทั้งหมดด้วยกัน ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาการศึกษาเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม ได้แสดงให้เห็นว่าการสุ่มสี่สุ่มชื่นเพียงเล็กน้อยคือ "เพียงแค่ส่วนผสมที่เหมาะสมที่จำเป็นในการลดต้นทุนหน่วยความจำสำหรับการสุ่มตัวอย่างแบบจำลองสถิติ" หรืออย่างน้อยก็เป็นสิ่งที่ < strong> ดร Mile Gu ของ Griffith University กล่าวว่า ดังนั้นถ้าสามารถพิสูจน์ได้ว่าการสุ่มตัวอย่างภายในอยู่ในกลศาสตร์ควอนตัมแล้วความรู้นั้นจะมีผลโดยตรงต่อความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการคำนวณควอนตัม ดูเหมือนว่าอุตสาหกรรม 4.0 ได้นำเราไปสู่สถานที่ที่เข้าใจขั้นตอนถัดไปทำให้เราต้องมองเข้าไปด้านในแทนที่จะออกไปข้างนอก ประการแรกเราตระหนักว่าการเรียนรู้วิธีที่เราคิดว่าจะช่วยให้เราสอนเครือข่ายประสาทเพื่อเรียนรู้และตอนนี้เราตระหนักดีว่าความสามารถในการผลิตแบบสุ่มของเราอาจเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจคอมพิวเตอร์ควอนตัมเรามีขีดความสามารถในการสุ่มแบบธรรมชาติและเหนือกว่าสิ่งที่เราสามารถจัดโปรแกรมลงในเครื่องได้ดีเพราะในตอนท้ายของวัน 4.0 Industry ท้าทายให้เราระบุสิ่งเหล่านั้นที่ผู้คนทำดีกว่าเครื่องและหา วิธีการใช้ทักษะเหล่านั้นเพื่อให้การทำงานด้านเทคโนโลยีของเรา (และทำให้เราทำงานที่นั่น)
1
แสดงความคิดเห็นที่ 0-0 จากทั้งหมด 0 ความคิดเห็น
ข้อความ
ชื่อผู้โพส
ข้อมูลสำหรับการติดต่อกลับ (ไม่เปิดเผย เห็นเฉพาะเจ้าของร้าน)
อีเมล
เบอร์มือถือ
  • ตอบกระทู้
 
 
 
 
 
 
 

เข้าสู่ระบบด้วย
เข้าสู่ระบบ
สมัครสมาชิก

ยังไม่มีบัญชีเทพ สร้างบัญชีใหม่ ไม่เกิน 5 นาที
สมัครสมาชิก (ฟรี)

หน้าที่เข้าชม925,341 ครั้ง
ผู้ชมทั้งหมด343,755 ครั้ง
เปิดร้าน1 ต.ค. 2556
ร้านค้าอัพเดท21 ส.ค. 2560

084-655-5388
facebook

Go to Top