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"这不是幻觉,"李默对着电脑屏幕自言自语,"这是真实的观察。
问题是如何用科学语言描述它。
"
深夜的实验室里,只有他的显示器发出幽蓝的光。
屏幕上布满了复杂的数学公式,那是他试图将量子感知转化为严格数学语言的第七次尝试。
张磊端着两杯咖啡走进来:"又熬夜?"
"我必须把这些写下来,"李默接过咖啡,"不仅是为了记录,更是为了理解。
这些基本单元...它们遵循某种数学规律,我能感觉到,但就是无法准确描述。
"
"也许是因为你在用错误的数学工具?"张磊在旁边坐下,"就像用牛顿力学描述量子现象一样,注定会失败。
"
李默眼睛一亮:"你说得对。
我们需要一种新的数学语言。
"
他打开一个新文档,开始重新思考。
传统的数学方程式是线性的、确定性的,而他观察到的量子信息流是多维的、动态的、充满不确定性的。
"看,"他指着屏幕,"如果我们把基本单元的信息处理能力表示为一个张量场,然后加入时间维度的波动..."
他快速写下一串方程:
Ψ(r,t)=∑[αi(t)φi(r)]*exp(-iEit?)*I(r,t)
"这里的I(r,t)代表信息流密度,"他解释道,"它不仅包含能量和动量,还包含信息的处理和传递。
"
张磊皱眉看着方程:"但这还是太简单了,对吧?实际的系统要复杂得多。
"
"是的,"李默叹了口气,"这只描述了单个基本单元的状态。
实际上,它们是一个巨大的网络,每个节点都在不断地相互影响..."
他继续写道:
?Ψm?t=∑[m(t)Ψm]+F(I,E,t)
"这个方程试图描述网络效应,"他说,"m表示单元间的耦合强度,F是一个非线性函数,表示信息场对整个系统的影响。
"
"但是,"张磊指出,"你观察到的不仅仅是这些数学关系,对吧?还有那些...更微妙的东西。
"
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