热力学第二定律和它的七个变种

合集 - 原教旨主义鲜花(64)

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收起

Madeline 在过了第九章之后感受到想象学之力，于是在 PICO-8 里面搭建了一个小物理系统 . 由于 Madeline 并不是很会物理，所以物理规律可能和现实中不完全相同 .

模型 1

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开，板只能单向通过粒子 .

最终结果：一侧逐渐趋于稳定，一侧逐渐趋于混乱 .

模型 2

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开 . 每个粒子 $i$ 有一个固定的概率 $p_i$（可以看做每个 $p$ 是 $[0,1]$ 内随机的实数），从板的一侧到另一侧的通过概率为 $p_i$，相反方向的过程通过概率为 $1-p_i$ . 外部有能量输入，在空间的某一侧会持续吸收能量 .

最终结果：两侧情况无明显区别 .

模型 3

有恒定实数 $c<1$ .

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开 . 每个粒子 $i$ 有一个固定的概率 $p_i$（可以看做每个 $p$ 是 $[0,c]$ 内随机的实数），从板的一侧到另一侧的通过概率为 $p_i$，相反方向的过程通过概率为 $c-p_i$ . 外部有能量输入，在空间的某一侧会持续吸收能量 .

最终结果：一侧逐渐趋于稳定，一侧逐渐趋于混乱 .

模型 4

有恒定实数 $t_0,t$，其中 $t<1$ .

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开 . 每个粒子 $i$ 有一个固定的概率 $p_i$（可以看做每个 $p$ 是 $[0,1]$ 内随机的实数）. 如果当前时间为 $t_1$，则通过板的概率如下计算：

1. 如果存在整数 $k$ 使得 $t_1\in[kt_0,kt_0+t]$，则从板的一侧到另一侧的通过概率为 $p_i$，相反方向的过程通过概率为 $1-p_i$ .
2. 否则，通过板的概率为 0 .

外部有能量输入，在空间的某一侧会持续吸收能量 .

最终结果：两侧情况无明显区别 .

模型 5

$t_P$ 是普朗克时间 . 有恒定实数 $t_0,t$，其中 $t<3t_P$ .

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开 . 每个粒子 $i$ 有一个固定的概率 $p_i$（可以看做每个 $p$ 是 $[0,1]$ 内随机的实数）. 如果当前时间为 $t_1$，则通过板的概率如下计算：

1. 如果存在整数 $k$ 使得 $t_1\in[kt_0,kt_0+t]$，则从板的一侧到另一侧的通过概率为 $p_i$，相反方向的过程通过概率为 $1-p_i$ .
2. 否则，通过板的概率为 0 .

外部有能量输入，在空间的某一侧会持续吸收能量 .

最终结果：一侧逐渐趋于稳定，一侧逐渐趋于混乱 .

模型 6

取一人工智能 $\mathcal A$，$\mathcal A$ 每秒可以输出一个整数 . 有恒定的足够大的整数 $p$ 和足够大的实数 $C$ . 初始 $c=1$ .

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开 . 每个粒子 $i$ 有一个固定的概率 $p_i$（可以看做每个 $p$ 是 $[0,1]$ 内随机的实数），从板的一侧到另一侧的通过概率为 $p_i$，相反方向的过程通过概率为 $c-p_i$ . 外部有能量输入，在空间的某一侧会持续吸收能量 .

如果 $\mathcal A$ 输出的整数是 $p$ 的倍数，则 $c\gets \frac c2$ . 可以以全局能量减 $C$ 的代价撤销一次操作 .

最终结果：两侧情况无明显区别 .

模型 7

取一人工智能 $\mathcal M$，$\mathcal M$ 每秒可以输出一个整数 . 有恒定的足够大的整数 $p$ 和足够大的实数 $C$ . 初始 $c=1$ .

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开 . 每个粒子 $i$ 有一个固定的概率 $p_i$（可以看做每个 $p$ 是 $[0,1]$ 内随机的实数），从板的一侧到另一侧的通过概率为 $p_i$，相反方向的过程通过概率为 $c-p_i$ . 外部有能量输入，在空间的某一侧会持续吸收能量 .

如果 $\mathcal M$ 输出的整数是 $p$ 的倍数，则 $c\gets \frac c2$ . 可以以全局能量减 $C$ 的代价撤销一次操作 .

最终结果：一侧逐渐趋于稳定，一侧逐渐趋于混乱 .

模型 8

取一人工智能 $\mathcal M$，$\mathcal M$ 每秒可以输出一个整数 . 有恒定的足够大的整数 $p$ 和足够大的实数 $C,T$ . $T\ll C$ . 初始 $c=1$ .

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开 . 每个粒子 $i$ 有一个固定的概率 $p_i$（可以看做每个 $p$ 是 $[0,1]$ 内随机的实数），从板的一侧到另一侧的通过概率为 $p_i$，相反方向的过程通过概率为 $c-p_i$ . 外部有能量输入，在空间的某一侧会持续吸收能量 .

如果 $\mathcal M$ 输出的整数是 $p$ 的倍数，则 $c\gets \frac c2$ . 可以以全局能量减 $C$ 的代价撤销一次操作，可以以全局能量减 $T$ 的代价让每个 $p_i\gets \min\{c,p_i+\frac c5\}$ .

最终结果：一侧逐渐趋于稳定，一侧逐渐趋于混乱 .

Madeline 综合这些结论，最终设计出了最适合粒子能量提升和稳定的系统：

最终模型

$t_P$ 是普朗克时间 . 有恒定实数 $t_0,t$，其中 $t<3t_P$ . 取一人工智能 $\mathcal M$，$\mathcal M$ 每秒可以输出一个整数 . 有恒定的足够大的整数 $p$ 和相对较小的实数 $T$ . 初始 $c=1$ .

一片封闭空间分为两部分，中间有一个板隔开 . 每个粒子 $i$ 有一个固定的概率 $p_i$（可以看做每个 $p$ 是 $[0,1]$ 内随机的实数），如果当前时间为 $t_1$，则通过板的概率如下计算：

1. 如果存在整数 $k$ 使得 $t_1\in[kt_0,kt_0+t]$，则从板的一侧到另一侧的通过概率为 $p_i$，相反方向的过程通过概率为 $1-p_i$ .
2. 否则，通过板的概率为 0 .

外部有能量输入，在空间的某一侧会持续吸收能量 .

如果 $\mathcal M$ 输出的整数是 $p$ 的倍数，则 $c\gets \frac c2$ . 可以以全局能量减 $T$ 的代价让每个 $p_i\gets \min\{c,p_i+\frac c5\}$ .

如果有能量输入需要可以和 Theo 的空间拼一下进行联训 .

最终结果：一侧逐渐趋于稳定，一侧逐渐趋于混乱 两侧情况无明显区别 .

最终还是反应过来，草莓和血其实都是红色的 .