|Spark Light 工作坊|
📍|主題|
▫️ 如何準備學測化學
📍|前情提要|
在必修物理、必修化學、必修生物、必修地科四科中,必修化學算是內容相對較多的一科,因為必修化學其實就是把原本舊課綱基礎化學兩冊的內容濃縮成一冊。講白一點,就是學測的化學範圍很多!所以,看完這篇文案以後,不要再滑...
|Spark Light 工作坊|
📍|主題|
▫️ 如何準備學測化學
📍|前情提要|
在必修物理、必修化學、必修生物、必修地科四科中,必修化學算是內容相對較多的一科,因為必修化學其實就是把原本舊課綱基礎化學兩冊的內容濃縮成一冊。講白一點,就是學測的化學範圍很多!所以,看完這篇文案以後,不要再滑手機了,趕快去讀個化學壓壓驚ㄅ~
📍|學測化學怎麼準備?|
▫️ 四大題型之一:觀念題
學測化學包含四大題型-觀念題、化學計量題、實驗題、混合題。其中,觀念題至少就佔了一半以上的分數,很多吧!不過觀念題的準備原則其實很單純,就是把課本有的觀念全部讀熟!聽起來不難吧,但怎樣才叫讀熟呢?簡單來說,有五大標準-
1. 當你看到課本中一個名詞的時候,你要能自己背出這個名詞的意義跟用處。(ex.布丁葡萄乾模型是湯木森提出的,內容是……。)
2. 能把課本中出現的每一個定律內容背出來,並自己舉例應用。(ex.給呂薩克定律的內容是……,能用在同溫同壓的氣體上。)
3. 能自己背出重要的化學反應式與化學公式。(ex.離子積常數=[H+][OH-];葡萄糖的氧化反應式為……。)
4. 看到一個人名,要能講出這個人做了啥事;看到一個實驗,要能講出這個實驗的原理、步驟、觀察現象與結果。(ex.普魯斯特做了啥?莫斯利做了啥?陰極射線實驗是啥?)
5. 看到課本中的任何一張圖表,要會解釋這個圖表的背後意義。(ex.看到石油分餾塔的圖à想到上層氣體/中層液體/下層固體、每一層大概有哪些產物、進料口與廢物出口哪一個在上面……。)
當然,要能一次做到以上5點難度很高,建議大家可以先從課本或講義中的粗體字下手,因為粗體字的內容通常都是這個章節中最重要、最愛考的觀念!
▫️ 四大題型之二:化學計量題
學測化學的計算題其實不難,可是很容易粗心答錯~因此,平常練習化學計算題時,要注意三個小地方:
1. 單位要看清楚!
舉例來說,題目給的質量是公斤,那在換成莫耳數的時候就要記得先換成公克;題目問的是焦耳,那在帶完H=msT之後就要記得把H從卡換成焦耳;題目問的是幾「千卡」,那在算出來幾卡以後就要記得除以1000。這些小地方非常容易忽略,但卻很容易讓你白白損失兩分!
2. 代公式以前先確定沒用錯!
舉例來說,反應熱=反燃-生燃=生生-反生,但很常有人不小心把前後顛倒過來,或是正負號沒搞清楚;產率的公式必須以每個產物的係數加權,但很常有人直接把每個產物的分子量加起來卻忘記乘上他們的係數。這種錯誤其實很好改善,只要你觀念夠熟,題目練得夠多以後,基本上就不會再錯ㄌ~
3. 計算時要小心!
這個問題其實不只會發生在化學上,只要有計算題的科目都會出現。那要怎麼改善呢?就靠兩大原則啦:
原則一-不要一直看時間。寫計算題的時候不要有壓力!
原則二-驗算。寫完一個算式以後稍微驗算一下,就有可能幫你拿回原本拿不到的2分!
▫️ 四大題型之三:實驗題
學測的化學近年很愛考實驗題(不知道為啥),平均會佔化學10~20%的分數。而在新課綱的學測考題中,實驗題除了會有你做過的實驗以外,還會出現一些你沒看過的實驗!要應付課綱中的實驗考題很簡單,只要你有親自做過每個實驗、理解每一個步驟的意義、知道實驗如何操作以及實驗結果長怎樣的話,就穩了啦(如果你們學校沒做實驗的話,可能就要投靠大滿貫的懷抱ㄌ);那遇到你沒看過的實驗怎麼辦?別緊張,題目一定會給你線索。這些實驗或許你沒看過,但他的背後原理你一定學過,器材你也一定用過,只要將這些經驗跟題目中的線索結合以後,一定找的到答案!
▫️ 四大題型之四:混合題
學測物理常見的非選題型大概有四種:簡答題、推論題、計算題、實驗題。其中,推論題跟實驗題佔的比例最高,而簡答題跟計算題比較少出現。簡答題與推論題的詳細準備方式請參考前一篇文案(物理篇),而計算題與實驗題的準備方式上面都有了,這邊就不廢話啦。
📍|編者|
▫️# 帥編
▫️ 底下留言讓帥編幫你加油!
|#台大 #醫科 #108課綱 #學測 #指考 #110學測|
|#社會組 #自然組 #學習 #讀書 #筆記 #作文|
|#讀書計畫 #生涯 #生涯規劃 #經驗 #探索自我|
|#升學 #衝刺 #化學 #複習 #exam #study #test|
|#experience #mentor #university #plan |
反應常數計算 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
【中鋼AI現場1:1千5百度高熱密閉生產環境如何監控?】高爐AI應用大剖析
中鋼靠間接量測高爐生產數據,一步步打開黑盒子,運用AI即時監控爐況,提早預測異常生產狀況即時應變
文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影/洪政偉
高爐之於鋼廠,是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後,會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦,加入其他次要原料後,就會來到鋼鐵融煉的第一站,高爐。
高爐的作用,就是透過一連串高溫熔融反應,將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易,實際上,高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋,每一座高爐,都集合了非常多系統於一身,包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節,每個系統互相搭配,才能維持高爐穩定運作。
這個系統中,真正煉製鐵之處,就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理,是從上方加入煉鐵原料,以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式,盡量將原料均勻散布其中,再透過周邊的熱風爐,將空氣加熱,從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐,來加熱、還原,將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。
熔煉過程中,中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤,來取代部分焦炭作為還原劑,可降低煉焦爐的負荷,並有利於爐熱調節;而爐內產生的高爐氣,也能在淨化後用來發電,並作為熱風爐及廠內的燃料,來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣,則會分開取出,各自進行下一步的加工或販售。
許雍達指出,這套高爐生產的做法,早從十多年前就持續運作至今,但在過去,高爐內部高溫、密閉且不易觀測,難以得知爐況是否符合預期,「比如原料一層一層加入之後,到底分佈均不均勻?又要如何在爐溫下降之前,提早預測來因應?」
這些問題,隨著IoT與AI技術日漸成熟,中鋼開始蒐集更多生產數據,逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。
落地27項高爐智慧應用,更即時掌握高爐生產動態
中鋼約從3年前開始,致力於研發高爐AI,不只開發高爐爐況監控的相關應用,也開發周邊設備的AI應用,比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等,截至今年初,已經完成27項高爐智慧應用的開發,依據應用的特性與適用場域,分散部署在4座高爐中。
由於高爐本身就像是一個黑盒子,為了掌握高爐的生產狀況,中鋼在高爐上裝設了多種感測器,就是要靠各種生產數據,一步步將盒子打開。
比如說,從高爐上方布料時,雖然是均勻旋轉布料,但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變,為了監控布料狀況並適時調整,中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀,來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上,中鋼也裝測了溫度感測器,透過爐壁溫度變化頻率,來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。
不只如此,為了預測爐熱變化,中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,開發AI預測未來爐熱;也運用爐溫爐壓分布的異常數值,找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警,就是要讓產線人員盡早發現問題,才能提前調整生產參數來因應。
而且,針對所有開發的生產數據監控與AI應用,中鋼開發了綜合爐況評分機制,能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況,為高爐當下的運行表現評分,讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況,「中鋼自己設定的目標,是要隨時大於89分以上,」許雍達說。
克服AI落地挑戰,中鋼導入一站式生產數據監控平臺
中鋼過去開發AI應用時,是由技術人員設法取得生產數據,開發出AI模型,再由IT單位開發成應用程式,個別部署到現場中控室的單機電腦中。
許雍達指出,這個做法面臨了三大挑戰。首先,當時從生產環境蒐集到的資料,位於封閉式的生產系統中,為避免透過外部線路存取資料時,可能帶來的資安風險,「研究人員不能輕易的取得生產數據資料,分析費時費力。」
再加上,每一支開發完成的應用程式,都必須部署到中控室的單機電腦中,透過視窗介面來呈現,在應用程式分散在多臺電腦的情況下,增加了電腦、網路的維護工作。不只如此,隨著蒐集到的資料量更大,AI分析也需要更大量的硬體運算需求,原有的主機資源逐漸不敷使用。
這三大挑戰,讓中鋼在2019年底,率先在二號高爐場域,規劃建置AIoT智慧分析平臺,更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發,利用二號高爐在去年大修的期間,同步導入該場域。
這套AIoT平臺最主要的目的,是要將分散部署在不同電腦的AI應用,整合到同一個Web平臺中,讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站,登入帳密,就能一站式管理高爐所有的生產資訊。
建置過程中,中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板,也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺,供技術人員更方便的分析取用資料,更建置了專屬AI應用的硬體資源,取代分散部署到電腦主機的方法。
許雍達指出,AIoT平臺上線後,中控人員不只能即時查看重要的生產資訊,當高爐發生任何異常狀況,平臺也會自動觸發告警,並顯示操作指引,讓員工可以依照指示排除異常,將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。
比如說,當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊,就能利用過去一段時間的溫度變化,去推測結塊情形的演變,系統也會提供操作指引,來建議員工應使用哪一種應對模式,才不會導致結塊問題更嚴重。
處置完成後,員工也可以直接在介面中回報,將此次事故處理過程提交出去,作為歷史維運紀錄,而且,過去類似事故的處理方法與結果,也會同步附件於操作指引的介面中,提供緊急處理時參閱。
除了上線網頁版的AIoT監控平臺,中鋼也接續打造了行動裝置版本,只要安裝到手機上,具登入權限的中控人員,就能隨時隨地掌握生產即時動態,了解異常狀態資訊。
今年初,二號高爐完成大修,這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃,要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示,更長久的計畫,則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組,並且整合到AIoT平臺來監控運用,「這樣一來,我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據,如果有異況,高爐也能同步調整、配合。」
高爐AI應用大剖析
「高爐出了問題,就得降風停產,如果能見微知著,在發生狀況前預先防範,就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭,一句話點出高爐AI的重要性。
用AI煉鐵,導入27項高爐場域智慧應用,被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中,中鋼不只開發高爐爐況分析監控,也開發周邊設備的AI應用,比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。
其中,高爐本身的爐況監測,更是AI開發的重點任務,因為高爐就像是一個黑盒子,為了掌控高爐的生產狀況,中鋼得在高爐上裝設多種感測器,以AI監控生產數據,才能提前發現問題,並及早因應。
因此,在眾多應用中,中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用,揭密1,500度高熱密閉的生產環境,如何靠AI監控。
1 爐內布料情形監控
技術關鍵 靠掃描感測儀器與熱像儀,偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況,並將資料視覺化
效用 監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期
將原料從爐頂添加到高爐時,過去無法得知實際布料狀況,但現在,中鋼在爐頂布建掃描感測儀器,就能即時偵測原料在高爐內的分佈,同時透過爐內的熱像儀,掃描粉塵、高溫氣體的分佈,就能比對得知目前氣流是否穩定,布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據,以視覺化的方式來呈現。
2 管道流預警AI
技術關鍵 透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值,來預測管道流異常
效用 提早預測管道流異常發生可能性,調整生產參數來因應
一般來說,高爐運作的理想情況,是從下面鼓風,爐氣均勻往上傳遞,將原料還原熔融。但是,若爐氣無法穩定通過爐料,而是累積在某個區塊,就可能因為壓力蓄積過大往上竄出,造成爐頂洩壓閥排放,或造成設備損傷。「氣集中在一個地方,壓力大到一個程度就會往上衝,就好像人打嗝,不能等到衝上來,要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。
為了提早發現管道流的情形,中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點,分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現,若結合兩者數值,發現壓力差超過異常值,或是局部溫度過高,AI判斷為管道流異常可能發生,「系統會發出預警,引導操作人員先降低風壓、風量,」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示,越早預測出管道流異常,就能越早調整生產參數,來避免管道流發生。
3 爐壁厚度監測AI
技術關鍵 透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性,訓練AI靠爐壁溫度變化,判斷爐壁厚薄
效用 預測爐壁冷卻元件受損情形,安排檢修時程
高爐爐壁冷卻元件(冷卻壁)若被蝕破,就可能造成嚴重的生產危機。然而,單從高爐外觀,無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度,中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況,定期檢修,來降低意外風險。
要監測爐壁厚薄,中鋼在爐壁裝設測溫感測器,找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋,一般來說,爐壁變薄後,測得的爐壁溫度會升高,雖然鐵水在壁面結塊或脫落,也會造成可能造成溫度改變,但相較於正常爐壁狀況,溫度變化頻率會較為劇烈。
因此,中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化,結合實際探鑽的厚度訓練AI模型,再套用到高爐其他測溫點位上,來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。
4 爐壁結塊預測AI
技術關鍵 透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形
效用 監測到爐壁溫度變化異常,提早因應避免結塊情形惡化
高爐溫度一旦降低,就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上,若爐壁的結塊大量滑落,導致爐氣異常溢出,就可能發生操作上的危險,「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大,掉落時打到鼓風嘴,導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。
為了維持爐況穩定與操作安全,中鋼開發了爐壁結塊預測AI,當發現溫度變化波動越來越小,就能推測爐壁內部結塊,並提前調整高爐的生產條件,避免結塊情形更嚴重。
許雍達表示,這套AI應用目前部署在三、四號高爐,因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同,更容易發生產生爐壁結塊問題,較有應用AI的急迫性。
5 爐熱溫度預測AI
技術關鍵 量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預測未來爐熱
效用 預測未來2~4小時內的爐熱變化,提前調整生產參數來因應
對於正在生產鐵水的高爐來說,必須維持一定的爐熱,高爐才能穩地熔煉鐵水,若溫度異常大幅下降,就可能造成爐冷危機,需花費許多時間調整加熱,一旦惡化至鐵水凝固無法排出,復原工作會很困難。
「發生一次就是上億的損失,所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。
中鋼在建立爐熱溫度預測AI時,就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化,參考操作條件、鐵渣的化性分析,學習預知未來2~4小時的爐熱趨勢,藉此訓練出爐熱預測的AI,若預測到未來爐熱可能下降,就能即時調整生產參數,微調風溫、噴煤量,來維持爐熱的穩定。
6 鼓風嘴噴煤預警AI
技術關鍵 透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常
效用 自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像,減少人力監控負擔
中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤,來減少原料焦炭的使用,同時,也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過,粉煤噴吹的狀況,過去需要人工監控,透過攝影機將風口影像傳輸到中控室,來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形,而且,需監控的影像還不只一個,光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。
為了減少人力的負擔,中鋼正在運用歷史監測影像,訓練影像辨識AI,來自動監診噴煤槍設備,找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。
7 高爐原料粒徑分析AI
技術關鍵 透過原料粒徑影像資料,訓練AI進行粒徑分析
效用 即時辨識原料粒徑大小與分布,調整入料情形來降低燃料率
將原料送入高爐時,若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均,有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算,高爐燃燒料率每減少1%,每年可以減少上億的燃料經費,因此,中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小,即時計算進入到高爐原料粒徑分布,以及是否混雜到其他原料等情況,再根據分析結果來調整原料分布,有助於穩定爐況、降低燃料率。
附圖:光是二號高爐,中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用,投資的金額雖大,但帶來的效益更可觀,預估每年可以降低成本3,270萬元,減少排放溫室氣體2,217噸。(攝影/洪政偉)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/142938
反應常數計算 在 政經八百 Facebook 的最佳貼文
#政經八百政治標記
〔#兵棋推演怎麼推?〕
看到標題寫著「兵棋推演」,相信壯士們對這個詞都不陌生。
尤其在國際情勢舜變的現在,我們常常可以在媒體中聽到哪個國家又在進行兵棋推演。
但壯士們知道嗎?在你閱讀這篇文的現在,國軍的漢光 36 號電腦兵棋推演正在如火如荼進行喔!今天就跟著政經八百,一起來認識兵棋推演吧!
▌ 兵棋推演的歷史
兵棋推演的歷史悠久,早在 4500 年前就出現了。
最初的兵棋推演,是使用地圖、用泥土捏出地形、用小方塊代表軍隊,並由人工計算出各類戰場上可能發生的狀況,進行模擬演練。
影響戰爭的因素很多,包括政治情勢、天氣、地形等,利用兵棋推演就可以迅速地在戰前演練各種策略,增加戰勝的機率。
▌ 兵棋推演的現今發展
即使經過 4500 年,兵棋推演演變至今,仍是軍事上重要的演練模式。
但隨著科技的進步,已經不用再用泥巴捏地形,而是在電腦上進行兵棋推演,在程式中加入各項變數,快速進行各種情境的模擬演練!
除了能進行軍事演習外,更可以藉由兵棋推演來「找出問題」,檢視各項軍事分析、報告是否正確,做通盤檢驗與檢討。
▌ 兵棋推演的其他發展
兵棋推演除了用在軍事上,也延伸至其他領域,例如:災害應變兵棋推演。
藉由定期的災害兵棋推演,演練災前、災後各項的應變措施,讓災後的反應速度更快、應變更確實,也讓相關人員能更有更扎實的訓練。
▌ 兵棋推演 = cosplay?
兵棋推演又大致上分為討論式兵推及電腦兵推,進行時就像 cosplay 一樣,要扮演成某個國家的決策者或部會,評估當前情況要如何因應。
前者對我國一般而言會分為美、中、台三方互相對抗,會有一個統裁者作為類似上帝的角色負責不斷出狀況,就像飢餓遊戲當中都城瘋狂轟炸彈、派老虎的主導方。
而扮演各國的人要依據該國的立場進行對應的國防、外交、內政等等的反應,要在時間緊迫、資訊不足、情勢混亂、壓力超亂等兵推常數下提出對策。
▌ 你知道嗎?現在正在進行兵推喔!
國軍的漢光 36 號電腦兵棋推演在本月 14 號到 18 號舉行,過往的兵棋推演都有美軍派遣觀摩團來台,並給予意見回饋,今年因疫情緣故則可能有變動。而本次的電腦兵推聽聞也將加入最新武器,成為最新亮點!
▌ 結語
政經八百今天介紹了基本的「兵棋推演」概念,希望壯士們都覺得耳目一新!
在兵棋推演當中,最重要的核心價值在於「找出問題」而非「解決問題」,除了被應用在國家安全上之外,也很常被應用在商業方面。
電影《驚爆十三天》便描述了 1962 年甘迺迪總統運用了兵棋推演的決策模式,成功解除古巴飛彈危機的精彩表現,有興趣的壯士們千萬不要錯過囉!
#政治 #政治學 #台灣 #科普 #科普政治學 #兩岸 #國際 #國際情勢 #中國 #中美關係 #兩岸關係 #台美關係 #政經八百 #懶人包 #大學生 #兵棋推演 #漢光演習
反應常數計算 在 教授鼠鼠這樣想 Facebook 的精選貼文
很多物理學家, 宇宙學家和技術專家們認為, 宇宙 其實是一個巨大的程序,我們就是計算機模擬程序中的產物,過著虛擬生活,當把這當成真實的世界。谷歌的機器智能大師雷·庫茨韋爾也提出一個觀點,我們宇宙也許只是另一個宇宙中的科學實驗而已。宇宙是一個巨大的程序這難道是真的嗎?
宇宙是被設計出來的
一些科學家認為我們的宇宙是被精心設計出來的,自然界中的各種常數,數值等等,都剛剛好的符合形成生命的條件。
如果有一點點的差錯,那麼原子很可能就無法穩定,恆星也就不能形成了。而「多重宇宙理論」認為在宇宙大爆炸中形成了大量宇宙,每個宇宙中的物理法則都是不同的。
有的宇宙會適合生命的居住,有的宇宙不適合生命的存在。可能有的宇宙上的生物更加的智能,已經可以開始模擬宇宙了,我們就是他們的試驗品。
宇宙是超智能生物的實驗
麻省理工學院宇宙學家阿蘭·古斯提出,我們的宇宙也許只是超智能生物的一個實驗而已,就像生物學家在培育微生物群落一樣。
他表示,在理論上我們是無法排除是人為的大爆炸創造出了一個充滿物質和能量的宇宙,並且這些超智能生物無法去摧毀它們所創造的這個宇宙。
而這個宇宙就像是一個超級計算機一樣,微觀粒子就是程序中的字節,一個分子就是一個數據組。然後各種各樣的數據慢慢的組合成了宇宙。
這個程序不斷的自我產生作用,慢慢的形成了自己特有的時空,不受實驗的控制,成為了獨特的程序。在程序的自我生成中,還產生了人類這樣的數據。
人類是計算機模擬出來的
著名的技術工程師馬斯克認為,人類完全就是計算機模擬出來的產物,就像遊戲里的那些人物一樣。我們的大腦會對模擬出的感覺做出相對應的反應。
在人類的世界中,科學家已經開始試圖用計算機來模擬人類社會了,通過計算機來慢慢的分析這些群居等複雜行為是如何演變而來的。我們可能也處在一個巨大的電腦程式當中,有生物在觀察著我們的演變發展
當然宇宙是一個巨大的程序這個理論還是有非常大的局限性,只是我們的科技正好發展到了計算機這一步,人們才會這樣去設想,也許之後還會有更多新的理論出來