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[爆卦]Schrodinger cat是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇Schrodinger cat鄉民發文沒有被收入到精華區：在Schrodinger cat這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 schrodinger產品中有11篇Facebook貼文，粉絲數超過35萬的網紅天下文化，也在其Facebook貼文中提到， 這中間推理過程 #跟看偵探小說一樣精彩，警察破案需要天時、地利、人和，#科學 的發現也一樣。 #洪蘭 教授：「恐龍為什麼會滅絕？ 雖然說是簡史（short history），但是帶給你的知識比正史更多，因為它讓你看到了過程：某個觀念是從哪裡來，現在往哪裡走，更重要的是，如果你不同意，你可以去找證據來...

　同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過2萬的網紅卜星慧，也在其Youtube影片中提到，製作人 :卜星慧 Emily Pu 詞曲 :卜星慧 Emily Pu 編曲 :卜星慧Emily Pu/薛丁格的貓 Schrödinger's Cat 混音工程師 mixing engineer｜陳昶昇 Jason Chen 母帶後期處理：陳昶昇 Jason Chen 影像統籌：戴廷安 Ivan 導...

「schrodinger」的推薦目錄

schrodinger 在 BusinessFocus | 商業、投資、創科平台 Instagram 的最讚貼文

2021-05-10 03:10:00

【@marketfocus.hk】蓋茨離婚後 資產何去何從？一圖睇清蓋茨基金會部分投資領域！ . 微軟（MSFT.US）創辦人蓋茨與梅琳達離婚後，坐擁逾1300億美元的蓋茨財產分配成市場焦點。這名世界排名第四的富豪，雖然成功是始於微軟，但目前在公司的持股僅佔資產19.6％，市值約為260億美元。他的...

schrodinger 在 OneDayMore & Vigi 神淇?美國希塔認證師資 Instagram 的最佳解答

2021-07-11 00:58:38

“共時性，一種有意義的巧合。” 例如你今年突然開始問自己「我是誰？」並且採取了行動，開始閱讀心靈書籍、往內探索更多。也許你無須動身去到遙遠的地方找自己，內在嚮導，就在你靜靜的看著遠方、冥想，突然出現的聲音。讓祂，引領你。 - 以下摘自《科學證實你想的會成真》： 共時性告訴你沒有憑空出現的事，...

schrodinger 在 PanSci 泛科學 Instagram 的最佳貼文

2020-05-10 16:52:06

8/12 是 #薛丁格 的生日，說到薛丁格，大家不一定知道他是誰，但說到他的那隻貓，你或許就有聽過了。 _ #薛丁格的貓 應該算得上是世上數一數二的有名貓貓，但它其實並不是一隻真正的貓，而是一個思想實驗。 而這個思想實驗，與量子力學息息相關。 _ 當年，有支哥本哈根學派主張：粒子的量子態只能以機...

  • 天下文化

    schrodinger 在 天下文化 Facebook 的最讚貼文

    2021-08-13 03:30:42
    有 42 人按讚

    這中間推理過程 #跟看偵探小說一樣精彩，警察破案需要天時、地利、人和，#科學 的發現也一樣。
    #洪蘭 教授：「恐龍為什麼會滅絕？ 雖然說是簡史（short history），但是帶給你的知識比正史更多，因為它讓你看到了過程：某個觀念是從哪裡來，現在往哪裡走，更重要的是，如果你不同意，你可以去找證據來反駁，書中的例子告訴你，#科學正是用這個方式前進的。」
    看全文 https://bookzone.pros.is/3gzy2b

    ➤帶給你的知識比正史更多
    《#萬物簡史》https://bookzone.pros.is/3mgbes

    #天下文化

  • 蔡至誠。PG財經筆記Simple Is The Best

    schrodinger 在 蔡至誠。PG財經筆記Simple Is The Best Facebook 的最佳解答

    2021-07-12 09:03:37
    有 35 人按讚

    博客來電子書改版，買幾本書來試試看，目前ios沒有電腦版的，使用起來感覺還行。

    我在看的書是《薛丁格生命物理學講義：生命是什麼？ 》
    What is Life? with Mind and Matter and Autobiographical Sketches

    作者薛丁格（Erwin Schrodinger）是奧地利物理學家，一八八七年出生於維也納。

    以研究量子理論聞名，並以著名的波動方程式開創了波動力學，因而獲得一九三三年諾貝爾物理學獎。一九六一年卒於維也納。

    本書原本只是一系列通俗科學演講的結集；沒想到這本為非專家所寫的書，最後卻成為發現ＤＮＡ結構、並導致分子生物學誕生的關鍵著作。

    現為薛丁格辭世５５周年，薛丁格這本《薛丁格物理學講義：生命是什麼？》實在有遺傳研究上舉足輕重的地位。

    本書發表年代距今已超過五十年，當年薛丁格雖精準預測遺傳分子的運作過程，但仍因為現代科學的進展而有一些疏漏，本書中文版特別邀請物理學博士李精益副教授全文校訂，中研院史語所王道還研究員與台大物理系高涌泉教授協助審定，並修正原書中由於時代背景造成的少數科學發展錯誤，以使讀者有最詳實明確的理解。

    此外，台大生化所楊啟伸副教授以及台大物理系高涌泉教授皆特別撰寫專文導讀，充分闡述薛丁格的思想梗概，使讀者更能清楚掌握本書脈絡。

    https://www.books.com.tw/products/E050012580

  • Eddie Tam 譚新強

    schrodinger 在 Eddie Tam 譚新強 Facebook 的最佳貼文

    2021-05-21 01:10:34
    有 153 人按讚

    譚新強：Galileo的教誨：人類非宇宙中心點
    文章日期：2021年5月21日

    【明報專訊】人類非常自以為是，一切以自己為中心的動物。自古以來，不止大部分人都以為大地是平或者是方的，他們更以為天上的星星、月亮和太陽，都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略（Galileo Galilei）以望遠鏡觀察得來科學證據，支持哥白尼（Nicolaus Copernicus）的太陽中心論，他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。

    即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明，例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等，都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律（Law of Accelerating Returns），認為重要科技發明的速度不斷提升，很快就將達到人網合一的所謂「奇點」（Singularity）！

    客觀點來看，這些科技發展雖重要，尤其互聯網和手機，令到日常生活更方便和豐富，但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要？有人曾問過李光耀，什麼是偉大發明？他的答案是對新加坡而言，最重要的發明是空調！他認為在熱帶地區，如沒有空調，工作效率非常低，經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑，小小一台冷氣機，怎可能那麼偉大？但事實擺在眼前，新加坡是熱帶國家中，極少數（差不多唯一）能達到發達國家水平的國家之一，成功原素當然不止空調這麼簡單，但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調，肯定對提升政府效率有極大幫助。

    近20年科技無助提升生產效率
    若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性，不幸客觀結論就必然是頗為失望，甚至驚訝。因為不論美國或中國，過去20年的勞動生產率（labour productivity）增長都不斷放緩（見圖1及圖2），就如數以萬億美元計的IT投資，每人手中一台超級電腦，都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人，再加5G，所有工廠都應變得更自動化，需要的工人極少，理論上人均生產效率必定急速提升。

    這麼多「超偉大」發明，怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團？我認為可探討3個可能性。

    （1）從1970年代開始，個人電腦（PC）開始崛起和普及，企業投入大量資源，期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期，效果一直是失望的，在互聯網普及前，大部分電腦幾乎可算是獨立的，主要用途只包括文書處理（word processing）、電子試算表（spreadsheet）和簡單資料庫（database）等，即使有通訊功能，也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下，大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機，對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及，企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展，提供了創立大量新企業的機會（但即使如此，上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩）。

    同一道理，過去30年的新科技發展，將有重新提升生產力效率的一天，可能只是時辰未到。我贊同有此可能性，但到底現代科技，缺乏什麼催化劑，防止它們完全體現潛能？我也沒有準確答案，部分可能是投放的量未足夠，例如5G，大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別，但事實上在美國和中國的用戶體驗極差，平均速度提升50%不到，某些情况和地區，甚至比4G更慢，亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」，據說在中國的流行5G App是Speedtest，就是用來測試通訊速度！現時平均每個基站服務約7000用户，當然寄望繼續增加密度，到了某個水平，希望能較成功體現5G功能。除此，高頻率的mmWave網絡仍在起步階段，高頻率才可真正大幅提升速度，但不幸物理上，mmWave穿透力更差，要實現IoT夢想，實時遙控高速機器，進行精細手術和應用於交通系統等，仍面對極大挑戰。

    （2）人均生產效率增長放緩，有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處，除經濟增長外，亦有助改善人類健康、延長壽命，以及提升快樂感？有可能，事實上在過去200多年，全球人類壽命的確上升很多，從不到30歲升至現在的70多歲；但大部分應該是公共衛生的改善，尤其自來水的普及，農業進步導致營養改良，以及接生技術和環境改善，大幅減低嬰兒夭折率等，而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然，近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象，跟科技發展更沒有一個必然關係，去多幾次日本就一定開心啲？著名人類學家Steven Pinker認為，原始的hunter-gatherers，以狩獵為生，不用花太多時間工作和計劃生活，平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等，全年忙碌，亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨，不止需要計劃一年，未上幼稚園，已需要開始計劃人生，每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。

    有人企圖解釋，可能分母也有問題。人均生產力增長減速，或者是因為現代經濟高度自動化，需要工作的人愈來愈少，即是失業，underemployment和不需工作的人愈來愈多，所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題，首先在這次COVID大流行前，以美國為例，失業率跌至3.5%的50年新低，何來工作人數在減少？近月隨着美國疫情減退，失業率又再急速下降，所以此論點不成立。

    有人指出，雖然表面失業率低，但有不少人不再尋找長工，只做點「零工」（gig），或只領救濟，所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過，但我懷疑近年underemployment的情况，是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會，鄉下的「閒人」更多，城市化才是提升人均生產力的最重要元素。

    總括來說，我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響，但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。

    人類發展漸近兩科學極限
    （3）我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展，從古至今，尤其從工業革命開始，都可說是建築在耗用地球資源身上，尤其倚賴化石能源，最初是最髒的煤炭，後來是更好用但更有限的石油，再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放，帶來嚴重氣候變化問題，如不能在極有限時間內解決，足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難！

    樂觀來看，這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛（electric vehicle, EV）、儲能、碳捕獲（carbon capture），以至「地球工程」（geoengineering）技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學（organic chemistry）的環境，最方便的能源必然是與炭相關的，石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃，人類必須在2050年前達到碳中和，談何容易？去年因疫情，全球碳排放確下降了約6.5%，接近但仍不到每年遞減7%的目標，今年美、中等經濟重開，有可能達標嗎？

    另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破，毫無疑問是二十世紀初，愛恩斯坦的狹義和廣義相對論，和稍後由玻爾（Niels Bohr）、海森堡（Werner Heisenberg）和薛丁格（Erwin Schrodinger）等人所發展的量子力學（quantum mechanics）。兩套理論非常偉大，亦有極大實用性，核能和核武正是它們的結合，是禍是福，見仁見智。但不幸過去60年，理論物理已可說碰到了堅硬牆壁，相對論與量子力學有非常根本性，甚至哲學性矛盾，聰明如愛恩斯坦，窮人生最後30年努力，也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論，例如超弦理論（Superstring Theory），但全都是紙上談兵，毫無實驗證明，所以於事無補。

    物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律（Moore's Law），雖並非一條真正永恒不變的物理定律，但在過去50年，一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展，雖仍在進步，但速度早已放緩，最初摩爾定律預期每9至I2個月，芯片密度即可翻一倍，近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾（Intel），已停滯於14nm兩年以上，只有台積電和三星能繼續推前，能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm，無疑必將接近物理極限，再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」（tunneling effect），極難控制芯片性能。

    在應用層面上，影響也必極大。單是AI無人駕駛，已是個極重要的科技夢想，亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克（Elon Musk）教主是個頂級銷售員，他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence）應用，只需GPU或ASIC夠快，加上視覺數據，必可在短期內成功。按馬斯克的說法，年輕一代不需要學駕駛汽車，法律甚至將禁止人類開車，所有汽車變成AI無人駕駛的EV。

    無人駕駛為極複雜AI難題
    事實上，無人駕駛是個極複雜的AI難題，最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla，大部分其他公司都碰到同樣問題，不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門，Alphabet的Waymo，近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV，但並無太多AI功能。

    我一向認為無人駕駛沒那麼簡單，應屬於AGI（Artificial General Intelligence）問題，即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢，但複雜度遠比芯片高，人腦neurons（神經元）數量超過1000億，synapses（突觸）數量更超過125萬億，更加是三維物體，連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識（conciousness）非常關鍵，遠比現時最先進二維為主，7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術，能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為，AGI需要whole brain simulation，或甚至不可以矽為基礎原料，改以用所謂wet ware，不知是否想以基因工程技術，在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統？聽起來，比Frankenstein（科學怪人）更恐怖！

    我沒有答案，只想提醒大家不要過度自以為是，人類始終是渺小的，我們對宇宙的認知非常有限！

    （中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益）

    中環資產投資行政總裁
    [譚新強 中環新譚]

    https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098

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