量子算法能够利用多项式数量的量子比特探索指数级的多种状态,因而在各类工业和科学应用中前景广阔。量子游走是研究最为深入的量子算法之一 [1]。与经典随机游走一样,其量子变体也被广泛用于增强各种量子计算和模拟 [2,3]。虽然量子游走与经典随机游走有着本质区别,但量子算法接近经典算法还是有一定的限度 [4]。经典随机游走的一个有用特性是它可以用马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 进行有效模拟,因为后续运动仅取决于当前位置,而不取决于之前的历史。这种 MC 性质是一些模拟多体物理系统的算法的核心,其中生成过程近似于局部的。对于同样具有重要量子特性的物理系统,MCMC 的速度是以固有量子模拟的准确性为代价的。高能物理中的部分子簇射就是这样一个物理系统 [ 5 ],其中夸克或胶子辐射出几乎共线的夸克和胶子簇射。真正的量子效应可以近似为 MCMC 的修正 [ 6 ],但无法在经典 MCMC 方法中直接有效实现。考虑以下量子树:每一步,自旋为 1/2 的粒子可以向左移动一个单位或向右移动一个单位。经过 N 步,该系统形成一个二叉树,其中 2 N
本章重点介绍了量子力学的工具和数学。随着这些技术在本书后续章节中的应用,一个重要的反复出现的主题是量子力学不寻常的非经典特性。但量子力学和经典世界到底有什么区别呢?理解这一差异对于学习如何执行经典物理学难以或无法完成的信息处理任务至关重要。本节以对贝尔不等式的讨论作为本章的结尾,贝尔不等式是量子物理学和经典物理学之间本质区别的一个引人注目的例子。当我们谈论一个物体,比如一个人或一本书时,我们假设该物体的物理属性独立于观察而存在。也就是说,测量仅仅是为了揭示这些物理属性。例如,网球的物理属性之一是位置,我们通常使用从球表面散射的光来测量位置。随着量子力学在 20 世纪 20 年代和 30 年代的发展,出现了一种与经典观点截然不同的奇怪观点。如本章前面所述,根据量子力学,未观测粒子不具有独立于观测而存在的物理属性。相反,这些物理属性是系统测量的结果。例如,根据量子力学,量子比特不具有“z 方向自旋 σ z ”和“x 方向自旋 σ x ”的确定属性,每个属性都可以通过执行适当的测量来揭示。相反,量子力学给出了一组规则,这些规则在给定状态向量的情况下,指定当测量可观测的 σ z 或测量可观测的 σ x 时可能出现的测量结果的概率。许多物理学家拒绝接受这种新的自然观。最著名的反对者是阿尔伯特·爱因斯坦。在与鲍里斯·波多尔斯基和内森·罗森合著的著名“EPR 论文”中,爱因斯坦提出了一个思想实验,他认为该实验证明了量子力学不是完整的自然理论。 EPR 论证的本质如下。EPR 对他们所谓的“现实元素”感兴趣。他们认为,任何这样的现实元素都必须在任何完整的物理理论中得到体现。该论证的目标是通过识别量子力学中未包括的现实元素来表明量子力学不是一个完整的物理理论。他们试图做到这一点的方法是引入他们声称的物理属性的充分条件
摘要 ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好,不像是一个在经典计算机中运行的简单程序。它激发了人们的思考,导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的新兴模型与量子神经网络截然不同,并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单一时间演化作为状态量子计算的对应物,这些状态是经典计算的叠加,然后是“小”状态函数约简 (SSFR) 作为量子光学和芝诺效应弱测量的对应物。还将涉及改变时间箭头的“大” SFR (BSFR)。人们可以问,GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变,以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外,我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法,以及它的类似物如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程,并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题,即 GPT 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学,即零能量本体论 (ZEO)。从定量约束(例如计算机的时钟频率作为 EEG 诱导时间量子相干性的模拟)出发,我最终提出了一种实现量子全息术的机制,该机制将比特表示为空穴配对,暗比特表示为磁通管中的暗电子。不幸的是,这种机制对于最近的计算机来说似乎并不合理。我还想问,在 TGD 意义上的量子引力是否能够使地球和太阳的磁体(在 TGD 启发的生物学中至关重要)转变经典计算,从而使统计决定论失效,并类似于定义有意识实体的量子计算的一系列类似物。在磁体的层面上,计算机和生物之间没有本质区别。已报道的最高时钟频率接近 9 GHz,仍然比地球的量子引力康普顿频率 67 GHz 低 1/8 量级,但低于生物体中重要的 THz 频率。也许基本的意识已经可能存在。