一个关于相对速度的假想的故事-6

既然已经知道了速度是不能叠加的,同时也知道这个叠加是怎么做到的,那么,我们实际上就知道了光速的来源,也就是这里的虚数单位的来源:

而它的来源则是,

但这是两个速度的比率,而光速则是一个速度,为了让这个比率可以成立,我们就得再添加一个速度,为了简化起见,我们假定,

但这个假定实际上只意味着 是两种单位的比值。但既然是两种单位的比值,我们就让时间单位为1,长度单位就是299792458也就行了,毕竟这个数值是由其它计算或者测量方式获得的,至少在表层上没有什么特别的道理。但是这个做法不严格,严格的做法是,先令,

此时得到,

这样才得到假定的,

这样翻过来倒过去有什么意义?难道不是同义反复吗?显然就是,但正如12m/s是观察者测量的结果,观察者又把这个结果解释成10m/s+2m/s,就是说观察者用自己观察的现象抽象出理论,而我们这里就是把计算得到的结果,返回去定义长度和时间单位的关系。但这个做法并不是任意的,就像299792458m/s并不是任意的,它是观察和计算的结果。那么问题就来到了,为啥会有这个数值?

回顾走到这一步,我们已经知道了,是把正写和倒写统一,且假定了速度可以合成这两种思想最终导致了这个虚数单位的出现,也知道了是因为两种速度具有天壤之别,这个虚数单位才会如此之大。但我们还不知道的是,为什么是这个数值。

这个数值只能从电磁学得到,那就是,

也就是说,它实际上来自于电磁波,它就是电磁波的波速。而能够产生电磁波的最基本物质结构,就是基本电荷,也就是(正负)电子。所以这里的1米和1秒概念也必须来自于基本电荷。比如说对于基本电荷来说,它的长度为L米,它的周期为T秒。那么它就规定了一个最基本的长度和时间的关系,就是,

既然这个长度就是它的长度,周期就是它的周期,那么你就可以认为长度也是单位1,周期也是单位1,也就是说,

把单位拆开,

这就成了米和秒之间的比例关系,而不是电子的长度和周期的比例关系了:1秒就应当被定义为299792458米。我们用单位制和基于单位制的数值来度量时间和长度,而自然本身不依赖于度量,相反度量依赖于自然本身。所以当然是我们把电子的长度和周期都当作单位1来进行比较,进而定义米和秒的关系。至于这两者的关系到底是什么样的,当然我们测量一下就知道了。

其实L和T并不一定是电子的长度和周期,也可能是电子的长度的若干倍或者周期的若干倍,但是对于基于电子的所有的运动学和电学的单位制来说,这并不重要,就直接认为两者都是1就行了。事实上若发现两者还有不是一比一的比例关系,也无所谓,再调节或者不调节都可以,因为毕竟只是相对量而已。假定了一比一的比例关系,加上测量得到的数值(可以测量光速本身也可以分别测量真空磁导率和真空介电常数),最终就定义了米和秒的关系。当然这个数也就是一个纯数,这就意味着,米是一种秒,或者秒是一种米。正如一百万是一种一,一是一种一百万一样,数量的差别并不导致它们是不同的东西,但正是数量的差别才使得它们显示为不同的东西。这体现了量变导致质变的根本原理。换句话说,就是一切皆数,数量的差异导致了同样的东西体现出不同的样子。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/77907.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深度学习激活函数与损失函数全解析:从Sigmoid到交叉熵的数学原理与实践应用

目录 前言一、sigmoid 及导数求导二、tanh 三、ReLU 四、Leaky Relu五、 Prelu六、Softmax七、ELU八、极大似然估计与交叉熵损失函数8.1 极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论8.1.1 伯努利分布8.1.2 二项分布8.1.3 极大似然估计总结 前言 书接上文 PaddlePaddle线性回归详解…

Python内置函数---breakpoint()

用于在代码执行过程中动态设置断点,暂停程序并进入调试模式。 1. 基本语法与功能 breakpoint(*args, kwargs) - 参数:接受任意数量的位置参数和关键字参数,但通常无需传递(默认调用pdb.set_trace())。 - 功能&#x…

从零手写 RPC-version1

一、 前置知识 1. 反射 获取字节码的三种方式 Class.forName("全类名") (全类名,即包名类名)类名.class对象.getClass() (任意对象都可调用,因为该方法来自Object类) 获取成员方法 Method getMethod(St…

ARINC818协议(六)

上图中,红色虚线上面为我们常用的simple mode简单模式,下面和上面的结合在一起,就形成了extended mode扩展模式。 ARINC818协议 container header容器头 ancillary data辅助数据 视频流 ADVB帧映射 FHCP传输协议 R_CTRL:路由控制routing ctr…

PyCharm 链接 Podman Desktop 的 podman-machine-default Linux 虚拟环境

#工作记录 PyCharm Community 连接到Podman Desktop 的 podman-machine-default Linux 虚拟环境详细步骤 1. 准备工作 确保我们已在 Windows 系统中正确安装并启动了 Podman Desktop。 我们将通过 Podman Desktop 提供的名为 podman-machine-default 的 Fedora Linux 41 WSL…

小白自学python第一天

学习python的第一天 一、常用的值类型(先来粗略认识一下~) 类型说明数字(number)包含整型(int)、浮点型(float)、复数(complex)、布尔(boolean&…

初阶数据结构--排序算法(全解析!!!)

排序 1. 排序的概念 排序:所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。 2. 常见的排序算法 3. 实现常见的排序算法 以下排序算法均是以排升序为示例。 3.1 插入排序 基本思想:…

Android studio开发——room功能实现用户之间消息的发送

文章目录 1. Flask-SocketIO 后端代码后端代码 2. Android Studio Java 客户端代码客户端代码 3. 代码说明 SocketIO基础 1. Flask-SocketIO 后端代码 后端代码 from flask import Flask, request from flask_socketio import SocketIO, emit import uuidapp Flask(__name_…

4.LinkedList的模拟实现:

LinkedList的底层是一个不带头的双向链表。 不带头双向链表中的每一个节点有三个域:值域,上一个节点的域,下一个节点的域。 不带头双向链表的实现: public class Mylinkdelist{//定义一个内部类(节点)stat…

Sentinel数据S2_SR_HARMONIZED连续云掩膜+中位数合成

在GEE中实现时,发现简单的QA60是无法去云的,最近S2地表反射率数据集又进行了更新,原有的属性集也进行了变化,现在的SR数据集名称是“S2_SR_HARMONIZED”。那么: 要想得到研究区无云的图像,可以参考执行以下…

理解计算机系统_网络编程(1)

前言 以<深入理解计算机系统>(以下称“本书”)内容为基础&#xff0c;对程序的整个过程进行梳理。本书内容对整个计算机系统做了系统性导引,每部分内容都是单独的一门课.学习深度根据自己需要来定 引入 网络是计算机科学中非常重要的部分,笔者过去看过相关的内…

【2025】Datawhale AI春训营-RNA结构预测(AI+创新药)-Task2笔记

【2025】Datawhale AI春训营-RNA结构预测&#xff08;AI创新药&#xff09;-Task2笔记 本文对Task2提供的进阶代码进行理解。 任务描述 Task2的任务仍然是基于给定的RNA三维骨架结构&#xff0c;生成一个或多个RNA序列&#xff0c;使得这些序列能够折叠并尽可能接近给定的目…

vim 命令复习

命令模式下的命令及快捷键 # dd删除光所在行的内容 # ndd从光标所在行开始向下删除n行 # yy复制光标所在行的内容 # nyy复制光标所在行向下n行的内容 # p将复制的内容粘贴到光标所在行以下&#xff08;小写&#xff09; # P将复制的内容粘贴到光标所在行以上&#xff08;大写&…

哪些心电图表现无缘事业编体检呢?

根据《公务员录用体检通用标准》心血管系统条款及事业单位体检实施细则&#xff0c;心电图不合格主要涉及以下类型及处置方案&#xff1a; 一、心律失常类 早搏&#xff1a;包括房性早搏、室性早搏和交界性早搏。如果每分钟早搏次数较多&#xff08;如超过5次&#xff09;&…

Linux学习——UDP

编程的整体框架 bind&#xff1a;绑定服务器&#xff1a;TCP地址和端口号 receivefrom()&#xff1a;阻塞等待客户端数据 sendto():指定服务器的IP地址和端口号&#xff0c;要发送的数据 无连接尽力传输&#xff0c;UDP:是不可靠传输 实时的音视频传输&#x…

ReAct Agent 实战:基于DeepSeek从0到1实现大模型Agent的探索模式

写在前面:动态思考,边想边做 大型语言模型(LLM)的崛起开启了通用人工智能(AGI)的无限遐想。但要让 LLM 从一个被动的“文本生成器”转变为能够主动解决问题、与环境交互的智能体(Agent),我们需要赋予它思考、行动和学习的能力。ReAct (Reason + Act) 框架正是实现这一…

从物理到预测:数据驱动的深度学习的结构化探索及AI推理

在当今科学探索的时代&#xff0c;理解的前沿不再仅仅存在于我们书写的方程式中&#xff0c;也存在于我们收集的数据和构建的模型中。在物理学和机器学习的交汇处&#xff0c;一个快速发展的领域正在兴起&#xff0c;它不仅观察宇宙&#xff0c;更是在学习宇宙。 AI推理 我们…

结合地理数据处理

CSV 文件不仅可以存储表格数据&#xff0c;还可以与地理空间数据结合&#xff0c;实现更强大的地理处理功能。例如&#xff0c;你可以将 CSV 文件中的坐标数据转换为点要素类&#xff0c;然后进行空间分析。 示例&#xff1a;将 CSV 文件中的坐标数据转换为点要素类 假设我们有…

SpringBoot中6种自定义starter开发方法

在SpringBoot生态中,starter是一种特殊的依赖,它能够自动装配相关组件,简化项目配置。 自定义starter的核心价值在于: • 封装复杂的配置逻辑,实现开箱即用 • 统一技术组件的使用规范,避免"轮子"泛滥 • 提高开发效率,减少重复代码 方法一:基础配置类方式 …

滚珠导轨松动会导致哪些影响?

直线导轨用于高精度或快速直线往复运动场所&#xff0c;且能够担负一定的扭矩&#xff0c;在高负载的情况下实现高精度的直线运动。它主要由导轨和滑块组成&#xff0c;其中导轨作为固定元件&#xff0c;滑块则在其上进行往复直线运动。但是滚珠导轨松动会导致哪些影响&#xf…