所有关于电路

抵抗量子计算的情况

NSASPOOK.

线程启动

NSASPOOK.

加入2009年8月27日
8239年
你好,

这是一个有趣的问题,这可能就是为什么他们需要更多的同行评审。
然而,有时完整性检查有助于使人信服,即使不是证明。这可能就是他们所做的。
例如,如果我们有一个素数发生器并生成一组次次兴奋并选择一个巨大的数字,经典方法会有困难的时间,我们可以使用经典方法测试那个。如果这个巨大的数字失败,它将意味着新方法失败,但如果它足够大,而且它被证明是一个真正的素数,那么新方法就会有优点。当然不是证明,但这方法可能工作的一些指示。相反,在1980年代,我知道一个素数发生器可以产生大量的素数,但只有一个,因为它产生了一个不是真正的素数的素数。
对于裂缝2048 RSA等大的理解问题,似乎很容易验证答案,但具有这种陷阱门要素的普遍问题很少。
BogoSort.

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2011年9月24日加入
622
你怎么知道量子计算机一开始就得到了正确的答案?如果经典计算不可能解决问题,我们是否只相信经验证明的答案?
我们必须等待纸张看,但我的猜测是玩具问题是NP(难以解决,易于验证)。
BogoSort.

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2011年9月24日加入
622
不确定涉及到正弦曲线时的谈论。似乎每次都没有分析恒定频率正弦波的电路,因为您已经理解了该观点。
你试图将QC加速与时域和频域分析相比较,而我想告诉你它们是不同的东西。量子霸权意味着,对于某些类型的问题,量子计算机具有更多的计算能力力量比传统的电脑。“问题的复杂性”的实质是,古典计算机所能解决的问题,是量子计算机所能解决的问题的一个严格的子集。

然而,在傅里叶对偶的情况下,两个域包含的信息量完全相同。两个域都不需要比另一个域更强的计算能力,但即使我们假设其中一个需要,傅里叶变换(及其反变换)是一个多项式时间算法。换句话说,在时间上可以有效解决的问题集合等价于在频率上可以有效解决的问题集合。

我们可以很容易地在时间域和频域之间来回转换,而对于经典计算和量子计算不可能有这样的转换,这个简单的事实应该清楚地表明你犯了一个类别错误。
MrAl

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2014年6月17日加入
8125年
你试图将QC加速与时域和频域分析相比较,而我想告诉你它们是不同的东西。量子霸权意味着,对于某些类型的问题,量子计算机具有更多的计算能力力量比传统的电脑。“问题的复杂性”的实质是,古典计算机所能解决的问题,是量子计算机所能解决的问题的一个严格的子集。

然而,在傅里叶对偶的情况下,两个域包含的信息量完全相同。两个域都不需要比另一个域更强的计算能力,但即使我们假设其中一个需要,傅里叶变换(及其反变换)是一个多项式时间算法。换句话说,在时间上可以有效解决的问题集合等价于在频率上可以有效解决的问题集合。

我们可以很容易地在时间域和频域之间来回转换,而对于经典计算和量子计算不可能有这样的转换,这个简单的事实应该清楚地表明你犯了一个类别错误。
现在我想起来为什么我没有回复你的其他帖子了。你假设得太多,从别人说的话中提取的很少。你又完全误解了我的意思。
MrAl

MrAl

2014年6月17日加入
8125年
好吧,那你要说什么?
如果你真的想理解我的观点,那么你首先应该看看这样一个函数:
y = * sin (wt)

在时域中,我们需要解出每个时间点来看看结果,t=1秒,t=2节,等等,t=1。000001,t=1。000002,等等,理想情况下,分辨率是无穷小。
在频域中,我们只需指定“A”和“W”,我们暗示了所有这些解决方案。

作为一个例子,在时域中如果我们想解出一个简单RC低彼得滤波器的输出来计算每个时间点对输入*罪(wt)我们得到B *罪(wt + ph值)是达到稳定状态后,但这意味着我们必须情节每一点每一个“t”的价值。
在频域中,如果我们想求出输出只要求出B和ph其他的都是隐含的。
所以在时间上的输出应该是B*sin(wt+ph)但是在频域仅仅是(B,ph)
时间规范意味着我们必须从T = 0到T =无穷大的所有时间运行
频率规格告诉我们,输出是振幅B和相pH的正弦态,但我们甚至可能甚至不需要它的相位。

这个例子可能太简单了,不能解释,让我看看我能不能展示一个更好的例子。

(后)
也许这就足够了但我还是会展示另一个。
这足够的原因是因为它确实表明(很少思考)时间解中有时间t,而频率解中没有时间t,因此频率解不需要时间知识,或者更重要的是,不需要任何时间,所以它不需要真正的时间有所有解决方案的所有时间在一个包。
含时间的解意味着需要实际时间来求解所有的时间值。
是的,他们都包含相同的信息,但它们以不同的方式呈现,因此它们在这个词的所有感官中都不完全相同,因此我们可以寻找差异,实际上我们必须找到差异,即使实际的解决方案本身也可能是差异相同的。但节省时间是它的全部,并且一旦QC出现了一个复杂的解决方案,我们就可以“说”,我们有解决方案,但它仍然在盒子里,直到我们提取它,但提取它不被视为部分OT解决方案时间即使它处于现实生活中,因为提取可能仍然比其全部内容的经典方法更快。

实际上,无论如何都不是Quantum计算机频率的所有输入?
我可能在这里暗示了一些不该被暗示的东西,所以这句话确实需要更多的审查。

还要注意,这里显示的时间解不是真正的时间解,它简化为只显示稳态解。这意味着在现实生活中我们必须等待指数逐渐平息,理论上,我们能够说,我们从来没有真正的解决方案在时域t =正因为在附近发生了什么理论指数不真的死去,直到我们达到无穷。
上次编辑:
BogoSort.

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2011年9月24日加入
622
作为一个例子,在时域中如果我们想解出一个简单RC低彼得滤波器的输出来计算每个时间点对输入*罪(wt)我们得到B *罪(wt + ph值)是达到稳定状态后,但这意味着我们必须情节每一点每一个“t”的价值。
在频域中,如果我们想求出输出只要求出B和ph其他的都是隐含的。
所以在时间上的输出应该是B*sin(wt+ph)但是在频域仅仅是(B,ph)
时间规范意味着我们必须从T = 0到T =无穷大的所有时间运行
频率规格告诉我们,输出是振幅B和相pH的正弦态,但我们甚至可能甚至不需要它的相位。
这说不通啊。如果你想通过利用频域来求解输出幅度B,你需要知道滤波器的频率响应,这意味着知道每个频率ω的响应。这和绘制每个值没什么不同t在时域。

让我们明确一点,因为你似乎没有抓住要点。如果我们想在时域严格求解滤波器的输出,我们使用基尔霍夫规则建立一个一阶微分方程,将输出\(\small{v_o(t)})与输入\(\small{v_i(t)})作为时间的函数:

\(小{\ \压裂{d} {dt} v_o (t ) \, + \, \ 压裂{1}{RC} v_o (t ) \, = \, \ 压裂{1}{RC} v_i (t)} \)

解决DE以衰减指数在时间(瞬态响应)和时间的复杂指数(稳态响应)之间的形式提供一般解决方案(稳态响应):

\(\ small {v_o(t)= ke ^ { - t / rc} \,+ \,\ frac {e ^ {j \ omega t}} {j \ omega rc + 1}}} \)

固定输入的各种参数会给我们提供所有时间的输出。

现在我们在频域做同样的事情。利用分压器方程,我们可以将RC低通滤波器的输出(时间)作为其输入的函数:

\ \(小{v_o (t) = v_i (t) \离开(\压裂{Z_C} {Z_R + Z_C} \右)}\)

式中,Z_R、Z_C为电阻阻抗和电容阻抗。由此,我们定义滤波器的传递函数(频率)为输出与输入之比的拉普拉斯变换:

\ \(小H (s) ={\压裂{V_o (s)} {V_i (s)} = \压裂{Z_C} {Z_R + Z_C} = \压裂{\压裂{1}{sC}} {R + \压裂{1}{sC}} = \压裂{\压裂{1}{RC}} {s + \压裂{1}{RC}}} \)

在哪里年代=Σ+jω是一个复数。让σ= 0,制作Hjω的函数,其中ω代表角频率。这个函数的大小给出了滤波器的频率响应:

\(\ small {| h(j \ omega)| = \ frac {1 / rc} {\ sqrt {\ oomga ^ 2 \,+ \,(1 / rc)^ 2}}}

与1 / (RC)滤波器的截止频率。自变量ω的范围是所有频率,即ω∈(-∞,∞)。然后,过滤器输出只是输入(频率)和传递函数的乘积。

注意时间和频率解都有相同的基本形式:一个范围的函数所有时间或所有频率。一个解决方案比另一个需要的信息“更少”是没有意义的。重读前面的句子,然后考虑两种解决方案可以很容易地相互转化而不丢失信息。换句话说,它们是等价的。

这足够的原因是因为它确实表明(很少思考)时间解中有时间t,而频率解中没有时间t,因此频率解不需要时间知识,或者更重要的是,不需要任何时间,所以它不需要真正的时间有所有解决方案的所有时间在一个包。
你似乎正在使用时间这里有两种不同的方式:(1)时间t,是函数的自变量;(2)时间努力,也就是做某事所需的步骤数。无论哪种情况,结果都是一样的。在(1)的意义下,记住频率是时间的倒数;可以说,它们是捆在一起的。但你们在论证中忘记的是频率解的定义是在ω轴上对应的时间解的定义是在t轴。你似乎认为,因为一个正弦信号通过线性滤波器,从另一端出来时是一个正弦信号——也就是,一个单一的实际频率——不知为何,没有必要计算所有其他无限频率的响应。但如果你想知道某个特定频率的响应,你首先需要知道所有频率。

至于在(2)意义上对时间的利用,某些运算确实在一个领域或另一个领域更容易解决。但是很重要的一点是,没有首选的基础。举个例子,虽然时间上的卷积在计算上确实比频率上的乘法运算要难,但的确如此真实,频率的卷积在计算上比乘法更困难。换句话说,两个域中隐含的计算功率相同,这是一个事实不应该令人惊讶,因为它们都包含精确相同的信息。

另一方面,量子至上意味着古典计算和量子计算可以不是有相同的力量。没有意义于哪个时间VS频率分析与古典VS量子计算相当。

实际上,无论如何都不是Quantum计算机频率的所有输入?
不可以。量子计算机使用缠绕的Qubits来进行处理,每个Qubit表示一般化的2状态量子系统(例如,沿空间轴测量的电子旋转)。是什么使它们与古典比特不同是,在测量之前,Qubit可以是其两种可能状态的叠加。

还要注意,这里显示的时间解不是真正的时间解,它简化为只显示稳态解。这意味着在现实生活中我们必须等待指数逐渐平息,理论上,我们能够说,我们从来没有真正的解决方案在时域t =正因为在附近发生了什么理论指数不真的死去,直到我们达到无穷。
再次,没有。一旦我们知道瞬态响应的指数 - 我上面所显示的指数 - 那么你就可以随时了解其价值t.你不需要“等待”任何事情。
MrAl

MrAl

2014年6月17日加入
8125年
这说不通啊。如果你想通过利用频域来求解输出幅度B,你需要知道滤波器的频率响应,这意味着知道每个频率ω的响应。这和绘制每个值没什么不同t在时域。

让我们明确一点,因为你似乎没有抓住要点。如果我们想在时域严格求解滤波器的输出,我们使用基尔霍夫规则建立一个一阶微分方程,将输出\(\small{v_o(t)})与输入\(\small{v_i(t)})作为时间的函数:

\(小{\ \压裂{d} {dt} v_o (t ) \, + \, \ 压裂{1}{RC} v_o (t ) \, = \, \ 压裂{1}{RC} v_i (t)} \)

解决DE以衰减指数在时间(瞬态响应)和时间的复杂指数(稳态响应)之间的形式提供一般解决方案(稳态响应):

\(\ small {v_o(t)= ke ^ { - t / rc} \,+ \,\ frac {e ^ {j \ omega t}} {j \ omega rc + 1}}} \)

固定输入的各种参数会给我们提供所有时间的输出。

现在我们在频域做同样的事情。利用分压器方程,我们可以将RC低通滤波器的输出(时间)作为其输入的函数:

\ \(小{v_o (t) = v_i (t) \离开(\压裂{Z_C} {Z_R + Z_C} \右)}\)

式中,Z_R、Z_C为电阻阻抗和电容阻抗。由此,我们定义滤波器的传递函数(频率)为输出与输入之比的拉普拉斯变换:

\ \(小H (s) ={\压裂{V_o (s)} {V_i (s)} = \压裂{Z_C} {Z_R + Z_C} = \压裂{\压裂{1}{sC}} {R + \压裂{1}{sC}} = \压裂{\压裂{1}{RC}} {s + \压裂{1}{RC}}} \)

在哪里年代=Σ+jω是一个复数。让σ= 0,制作Hjω的函数,其中ω代表角频率。这个函数的大小给出了滤波器的频率响应:

\(\ small {| h(j \ omega)| = \ frac {1 / rc} {\ sqrt {\ oomga ^ 2 \,+ \,(1 / rc)^ 2}}}

与1 / (RC)滤波器的截止频率。自变量ω的范围是所有频率,即ω∈(-∞,∞)。然后,过滤器输出只是输入(频率)和传递函数的乘积。

注意时间和频率解都有相同的基本形式:一个范围的函数所有时间或所有频率。一个解决方案比另一个需要的信息“更少”是没有意义的。重读前面的句子,然后考虑两种解决方案可以很容易地相互转化而不丢失信息。换句话说,它们是等价的。


你似乎正在使用时间这里有两种不同的方式:(1)时间t,是函数的自变量;(2)时间努力,也就是做某事所需的步骤数。无论哪种情况,结果都是一样的。在(1)的意义下,记住频率是时间的倒数;可以说,它们是捆在一起的。但你们在论证中忘记的是频率解的定义是在ω轴上对应的时间解的定义是在t轴。你似乎认为,因为一个正弦信号通过线性滤波器,从另一端出来时是一个正弦信号——也就是,一个单一的实际频率——不知为何,没有必要计算所有其他无限频率的响应。但如果你想知道某个特定频率的响应,你首先需要知道所有频率。

至于在(2)意义上对时间的利用,某些运算确实在一个领域或另一个领域更容易解决。但是很重要的一点是,没有首选的基础。举个例子,虽然时间上的卷积在计算上确实比频率上的乘法运算要难,但的确如此真实,频率的卷积在计算上比乘法更困难。换句话说,两个域中隐含的计算功率相同,这是一个事实不应该令人惊讶,因为它们都包含精确相同的信息。

另一方面,量子至上意味着古典计算和量子计算可以不是有相同的力量。没有意义于哪个时间VS频率分析与古典VS量子计算相当。


不可以。量子计算机使用缠绕的Qubits来进行处理,每个Qubit表示一般化的2状态量子系统(例如,沿空间轴测量的电子旋转)。是什么使它们与古典比特不同是,在测量之前,Qubit可以是其两种可能状态的叠加。


再次,没有。一旦我们知道瞬态响应的指数 - 我上面所显示的指数 - 那么你就可以随时了解其价值t.你不需要“等待”任何事情。

你告诉我,我错过了这一点,但我告诉你你错过了这一点。
你需要能够看到不同层次的类比。世界并不局限于你所认为的只是一个类比。类比可以从很多角度进行。

但如果我跑题的话,我发现你的第一段中有一个完全错误的地方,它可能解释了为什么你不明白这一点。
也就是说,我们不需要所有的频率以低通滤波器的形式来分析RC网络。我们可能只处理一个频率,这个频率描述了整个时间内发生的事情。

回到刚才的问题上,如果我说“正弦波”你们马上就知道我在说什么,你们一直都知道,甚至不用动一根手指或者想很长时间。这是因为正弦波是一种特定的信号,它与其他信号有很大的不同。正弦波可以用两个常数A和w来描述,RC滤波器的解映射到B和w。

现在,也许一个更好的例子是混合的形式的两个不同频率的正弦波。这两个加在一起就会产生无限长的时间解,但我们不需要时间来显示解,除非我们诉诸于时间解,而时间解毕竟需要REAL时间。

我完全理解你所说的时间和频率域的等价性,但这里我们处理的是一个特定的频率或一组特定的频率(和振幅),和实时从来都不是,直到我们去寻找解决方案在某种程度上,一个*罪(w * t)意味着我们要看有没有时间从0到解决方案的时间,但在频域响应是在一组数据捕获的所有时间和w,和这两个是一个常数。

现在让我们回到RC滤波器。这可能有助于更好地解释。
由正弦波激励的简单RC滤波器:
y = A / C (s * * R + 1)
当R=C=A=1时,我们有:
y = 1 / (s + 1)
并分析频率,我们可以取代S:
y = 1 / (j * w + 1)
振幅是:
| y | = 1 / sqrt(w ^ 2 + 1)
频率为w=1时,我们得到:
| y | = 1 /√(2)
看看我们如何得到一个常数。
有趣的点是这种常数代表整个SIME解决方案而不涉及时间。
时间解是:
y = (w * sin (t * w)) / (w ^ 2 + 1) + cos (t * w) / (w ^ 2 + 1) - e ^ (- t) / (w ^ 2 + 1)
有趣的是,为了得到一个实际的解,我们必须选择一个时间t,如果我们选择0。2秒的时间t,我们得到一个单一的结果(这里w也是常数)。但是,这个结果只有一次,我们甚至不知道它是否重复,因为我们还没有做其他的时间值,比如t=0。3 t=0。5,等等。
此外,侧面问题是您可以看到时间解决方案有一个指数部分,其中频域解决方案也不需要。我不会压力太多,因为我们可以想象时间段,这长时间是指数的部分,因为不相关,但请记住,然后我们在某种意义上有近似。频域解决方案在附近或处于Infinity的时间值开始,因此我们从未处理过近似(即使它非常好)。
不过要抓住重点,解决方案
y = 1 / sqrt(2)
描绘有史以来一直发生的事情
y=1/√(2)*sin(t+ph)
(注意,当我们在原始频率解中合并sin和cos部分时,ph就进来了,但我不认为这是个问题,除非我们看到我们必须引入另一个常数)。

现在简单看看这两个解决方案:
y = 1 / sqrt(2)
Y =1/√(2)sin(t+ /4)(其中ph = /4)

注意,第一种方法是如何用一个数字来解释第二种方法(这里不用担心相位)的,而且它意味着在所有时间内都有一个解,而无需计算每一个时间点。
BogoSort.

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2011年9月24日加入
622
你告诉我,我错过了这一点,但我告诉你你错过了这一点。
你需要能够看到不同层次的类比。世界并不局限于你所认为的只是一个类比。类比可以从很多角度进行。
这个世界充满了类比,有些是好的,有些是坏的,有些则完全离谱。一个好的类比用熟悉的概念传达一个不熟悉的概念的基本思想。一个糟糕的类比会带来更多的困惑而不是启迪。然而,你的类比是完全错误的,因为它没有抓住量子霸权最重要的一个方面。

你的类比似乎是基于一个领域中计算困难的操作可以在另一个领域中更容易的想法。一个有效的例子是乘法和除法,它们在计算上比加法和减法更难。如果我们能把一个实数的问题转化成一个实数的对数的问题,那么乘积和商数就会转化成和,这样就能提高计算速度。你同意这就是你的类比想要表达的意思吗?

但如果我跑题的话,我发现你的第一段中有一个完全错误的地方,它可能解释了为什么你不明白这一点。
也就是说,我们不需要所有的频率以低通滤波器的形式来分析RC网络。我们可能只处理一个频率,这个频率描述了整个时间内发生的事情。
根据傅里叶变换及其反变换的定义,一个在所有时间范围内定义的函数也在所有频率范围内定义。函数的频谱是由一个频率,一个无穷大的数字,还是介于两者之间,都没有关系。对于任意f(t)我们需要观察所有的频率来知道f(ω)即使f(t)是周期性的,它的傅里叶级数将包含无穷多个谱系数。在单频正弦波的情况下,几乎所有的谱分量都等于零的事实正弦曲线的定义特征。也就是说,如果只有在恰好两点,f(±ω)之外,才能且仅当F(Ω)= 0且仅当f(Ω)= 0时,f(t)是正弦曲线。

回到刚才的问题上,如果我说“正弦波”你们马上就知道我在说什么,你们一直都知道,甚至不用动一根手指或者想很长时间。这是因为正弦波是一种特定的信号,它与其他信号有很大的不同。正弦波可以用两个常数A和w来描述,RC滤波器的解映射到B和w。
我当然不知道任何正弦波的值。我猜如果我问你什么是罪(21。7),你也不会“马上知道”。你可能认为我在这里很固执,但你似乎忘记了我们在谈论计算复杂性。我们带来的任何预先存在的“知识”都是完全不相干的。正弦曲线可以用两个常数描述(实际上是三个,包括相位),这通常是不正确的;只有当我们假设我们只讨论正弦波时,它才成立。但那又怎样?只要我们从相同的假设开始,就有无数的函数可以完全用两个常数来描述。我们可以用两个常数来描述任何方波或三角波,如果我们假设我们讨论的是方波或三角波。这种“预知”对信号的频谱或任何结果计算的复杂性都没有影响。

现在,也许一个更好的例子是混合的形式的两个不同频率的正弦波。这两个加在一起就会产生无限长的时间解,但我们不需要时间来显示解,除非我们诉诸于时间解,而时间解毕竟需要REAL时间。
“实时”是什么意思?你在谈论时钟时间吗?执行计算需要多长时间?因为频率解决方案也需要实时。

现在让我们回到RC滤波器。

由正弦波激励的简单RC滤波器:
y = A / C (s * * R + 1)
当R=C=A=1时,我们有:
y = 1 / (s + 1)
并分析频率,我们可以取代S:
y = 1 / (j * w + 1)
振幅是:
| y | = 1 / sqrt(w ^ 2 + 1)
频率为w=1时,我们得到:
| y | = 1 /√(2)
看看我们如何得到一个常数。
有趣的点是这种常数代表整个SIME解决方案而不涉及时间。
请注意,您尚未显示由正弦波激发的RC过滤器;您所示的是给定的过滤器在Ω= 1中具有-3 dB点。还注意到表达| y |用于过滤幅度响应的1 / SQRT(Ω^ 2 + 1)是Ω的函数,定义为所有正频率。选择特定值ω是没有什么不同而选择特定的值t在一个函数中随着时间的推移:在这两种情况下,函数减少到一个单一的数字。在这两种情况下,都没有加速因为你必须从所有时间或所有频率的函数开始。

此外,我们并不重要的是,正弦只能有两个可能的ω值,因为这的前提解决问题的解决方案。这就是争论,如果你已经知道数字是什么,那就很容易赢得彩票。

如果你仍然不相信,考虑RC滤波器的输入可以从来没有是正弦波,因为这些东西都是数学上的抽象。一个有时间限制的信号不可能也有带宽限制,因此任何进入RC滤波器的信号必然包含能量所有频率。因此,您的过滤器的回复| Y |需要在某种程度上进行评估,只需在某些范围内评估其时间响应时t

你现在明白了吗?你现在能看出时间域和频率域是相等的吗?所有在时间上很难做的事情,比如卷积,在频率上也很难做。另一方面,量子霸权意味着完全相反的情况:一些用古典计算机很难做的事情用量子计算机就能做到。这是头条,是报纸文章吹捧的重点。用对数简化乘法的类比就说明了这一点。更微妙但更有趣的一点是,我们的宇宙支持两种有效但本质上不同的计算形式。这是如此惊人的深刻,以至于一个好的类比可能不存在。
MrAl

MrAl

2014年6月17日加入
8125年
是的,你坚持认为你的观点是正确的,不能重新看待这个问题。
您必须了解常量和变量之间的差异以及人们如何比另一个人更经济地定义事物。一切都是相同的,一切都说并完成了这一点,因为一个视图封装了整个解决方案集,而另一个视图则没有。
你把w当作一个变量当它不是在交流分析中当我们处理一个频率时。频率是隐含的(对于线性电路的输出是相同的)。

频率观点假设在t=0处有一个解,我们只需要看特定的时间值就可以了。混合两种不同的频率,我们得到的结果可能需要数年时间才能在时域显示出来。

回到一个频率,如果我们将* SIN(W * T)应用于简单的RC网络,我们只需要指定幅度A和频率W,并且我们最终可以通过B和W描述的输出。.我们不必指定一个* sin(w * t),因此没有时间值思考,因此从某种意义上没有时间封装整个结果,我们只需要在看待特定的结果时才需要时间。这与QC在同样的感觉中的工作方式相同,因为封装了结果,直到我们觉得提取它们。

我不知道如何解释这个除非我们指定
一个w
与各自的价值观:
5 vpk, 628赫兹
它意味着正弦函数从t=0开始,一直到无穷。
如果我们指定
A * sin (w * t)
我们也有相同的常数:
5 vpk, 629赫兹
所以我们最后得出:
5 * sin (628 * t)

有趣的是第一种形式没有变量但是我们知道我们有一个正弦函数。这怎么可能?因为这两个常数足以描述这种现象,直到我们想要观察特定值的时候。
第二种形式还意味着我们正在处理正弦曲线,但我们必须指定时间值。所以我们没有选择等待,直到我们觉得看看解决方案,我们必须代表一个,只有一个解决方案点,一个解决方案点为一个值为't'。

让我重申一下…
在第一种形式中,我们有两个常数5和628。
在第二种形式中,我们有两个常数和一个变量。
它们可能包含相同的信息但是当我们说我们有第一个形式的解时我们只有3628但是在第二种形式中我们有3*sin(628t)显然这两个文本是不同的。但重要的一点是,第一个是一个解决方案的所有时间,而第二个是一个解决方案的时间只给t点看。否则我们就得用从0到∞的每一个时间值来计算。
我们把它们都画出来。
在第一种形式中,我们只要画出频率为628的值5。
在第二个中,我们必须运行我们想要绘制的所有时间的值。
因此,实际上得到了剧情,我们必须在第二种形式中做更多的工作,当我们想要解决方案时,我们必须这样做,而不是我们(我们有不同的形式)解决方案之后。

现在显然QC是一个实用的现实世界。这意味着我们正在处理大自然,当我们这样做时,我们使用时间和能量。因此,哪个情节会占用更多时间和能量?显然,第二种形式更复杂。
现在假设我们有两个盒子A和B都在一个更大的盒子C里。
在我们有5,628和
B是5sin628 *t。
哪个会花费更多的时间和精力来把整个解从A和B的盒子里取出,显然B会花费更多的时间和精力。
盒C是环境。

主要的一点是A,w是一个解,但我们还没有考虑任何时间值。对于Asin(wt)我们必须观察每个时间点因为这就是它的解。

从测量和应用的本质来看,另一个观点是,当我们遇到两个非常非常小的物体时我们作为人类的经验使我们认为它们是一个实体由于我们的观察统计大脑功能。随着我们探索的深入,我们发现在大脑看来,两个极其微小的物体组成了一个物体。接下来的问题是,我们是把它们看作是同一个对象(但肯定不是复合对象),还是更深入地研究。答案是,有时当我们看得更深时,我们会发现它们并不相同。接下来的问题是,这种新知识在现实世界中有应用吗?有时答案是肯定的,有时答案是否定的。一旦发现一个应用程序只适用于其中一个,而不适用于另一个,它们就必须被视为两个独立的对象,任何仍然认为它们相同的人要么是傻瓜,要么是拥有一个应用程序,该视图工作得非常好。

(后)
实际上这是我对量子霸权的观点。
如果你不理解或不喜欢我的论点/意见,我很抱歉,但我想我已经解释了足够多的我的观点。这个想法不是我的,但最初的想法只是关于两者之间的区别,不是为了QS。当时与我共事的总工程师(可能早在1975年)向我解释了这一点。
上次编辑:
BogoSort.

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2011年9月24日加入
622
您必须了解常量和变量之间的差异以及人们如何比另一个人更经济地定义事物。一切都是相同的,一切都说并完成了这一点,因为一个视图封装了整个解决方案集,而另一个视图则没有。
你把w当作一个变量当它不是在交流分析中当我们处理一个频率时。频率是隐含的(对于线性电路的输出是相同的)。
你把自己沉浸在单频正弦波的概念中以至于你看不到你面前的森林。在RC滤波器的例子中,你推导出频率响应为1 /√(ω^2 + 1)这是a函数自变量告诉你任意频率下滤波器的大小。很明显,表达式中的ω是最肯定的不是一个常数,因为如果它是,那么滤波器就是一个常数增益。

频率观点假设在t=0处有一个解,我们只需要看特定的时间值就可以了。混合两种不同的频率,我们得到的结果可能需要数年时间才能在时域显示出来。
你在说什么?

回到一个频率,如果我们将* SIN(W * T)应用于简单的RC网络,我们只需要指定幅度A和频率W,并且我们最终可以通过B和W描述的输出。.我们不必指定一个* sin(w * t),因此没有时间值思考,因此从某种意义上没有时间封装整个结果,我们只需要在看待特定的结果时才需要时间。这与QC在同样的感觉中的工作方式相同,因为封装了结果,直到我们觉得提取它们。
你似乎被单一频谱的概念蒙住了眼睛;你忽略了我们可以的事实从来没有将A sin(ωt)应用于RC滤波器,因为这样的信号在物理上不存在。最接近我们可以是一个“脉冲正弦”——的形成一个罪(ωt)矩形(t / t)——这是一个正弦和单位矩形函数的乘积(零以外的所有人的一个有限的时间间隔t)。这种事的频谱是两个镜像sinc函数,主要与他们的叶集中在±ω。请考虑如何分析这个具有无限频率的信号。正如你所提出的关于时间与频率的一般性主张,编造物理上不可能的特殊情况并不能解决问题——我们必须使用可用的工具。

为此,如果我们想知道脉冲响应为h(t)的线性滤波器的输出y(t)对于输入信号x(t),我们对输入信号与IR进行卷积

Y(t)= x(t)* h(t)

或者,我们可以通过取滤波器的传递函数H(ω)与输入频谱X(ω)的逐点积来得到输出的频域幅值:

Y(ω)= x(ω)h(ω)

让x(t)是我们的脉冲正弦,大概是我们可以应用的最简单的真实信号,并且让h(t)是与我们的RC滤波器对应的脉冲响应。哪种形式的计算方式更昂贵?在第一阶段,我们可能认为频率域版本更容易,因为乘法比卷积更容易。但x(t)是两个时间域功能的乘积,时域中的乘法转换为频域中的卷积。因此,为了计算x(ω),我们需要执行卷积。

在这两种情况下,我们都需要在一个范围内进行计算t或ω。一个“封装”另一个是没有意义的。

我不知道如何解释这个除非我们指定
一个w
与各自的价值观:
5 vpk, 628赫兹
它意味着正弦函数从t=0开始,一直到无穷。
什么?!“5VPK”和“628Hz”如何意味着窦房位?这只是在你的脑海里。如果我说“5VPK”,“628赫兹”,并举起了一个“三角波”的标志怎么办?

如果我们指定
A * sin (w * t)
我们也有相同的常数:
5 vpk, 629赫兹
所以我们最后得出:
5 * sin (628 * t)

有趣的是第一种形式没有变量但是我们知道我们有一个正弦函数。这怎么可能?因为这两个常数足以描述这种现象,直到我们想要观察特定值的时候。
第二种形式还意味着我们正在处理正弦曲线,但我们必须指定时间值。所以我们没有选择等待,直到我们觉得看看解决方案,我们必须代表一个,只有一个解决方案点,一个解决方案点为一个值为't'。
对不起,这是废话。当我们写一个表达式(T)= 5 SIN(628T)时,我们正在描述整个函数Y:ℝ→ℝ,在某些时候不是单个值t.这个函数就是所有点( - ∞,∞)到所有值y(t)。写入5 SIN(628T)之间的意义没有差异,我们已经明确标记了独立变量,并写出“幅度5和频率628 Hz的正弦波”,在那里我们没有提及变量。一个不是另一个压缩形式;两者都意味着相同的“时间量”。

你的论点一点也不对。
MrAl

MrAl

2014年6月17日加入
8125年
这就是我的意思。我说w是常数你说w不是常数。
但这不是你的选择,这是我的选择,因为我是在举例子,不是你。
如果您想了解该观点,那么您必须接受我告诉您的内容。你显然不是那么谈论它。

所以我要给这个话题休息,因为我想回到我的理论全波整流解决方案与电容,负载电阻,和串联电阻。如果你想批评,它可能是受欢迎的。
当我准备好时,我会在另一个线程中发布它。
BogoSort.

BogoSort.

2011年9月24日加入
622
这就是我的意思。我说w是常数你说w不是常数。
但这不是你的选择,这是我的选择,因为我是在举例子,不是你。
如果您想了解该观点,那么您必须接受我告诉您的内容。你显然不是那么谈论它。
你完全可以坚持ω是常数|y| = 1 /√(ω^2 + 1)但是,根据定义,你不能将相同的y与RC滤波器的传递函数相关联。所以你的论点不管怎样都不成立。

我真诚地希望我们的小额交换有助于侵蚀误解,即频域在时域中具有某种特权状态或计算优势。在任何两个傅里叶双重的时间和频率或位置和动量之间都有一个深刻的,更一般的连接 - 只有在将它们视为相等的空间时才才能理解。有关更多,请参阅Parseval的定理。
MrAl

MrAl

2014年6月17日加入
8125年
你完全可以坚持ω是常数|y| = 1 /√(ω^2 + 1)但是,根据定义,你不能将相同的y与RC滤波器的传递函数相关联。所以你的论点不管怎样都不成立。

我真诚地希望我们的小额交换有助于侵蚀误解,即频域在时域中具有某种特权状态或计算优势。在任何两个傅里叶双重的时间和频率或位置和动量之间都有一个深刻的,更一般的连接 - 只有在将它们视为相等的空间时才才能理解。有关更多,请参阅Parseval的定理。
是的,但是你一直坚持w必须是一个变量所以你错过了整个要点。
问题是你不想去理解这一点你只想坚持一种世界观。
我似乎很难相信你从来没有处理过像线频率分量这样的东西,它的频率总是被认为是一个常数。事实上,在60Hz时,w的值通常被认为是377,一个近似值。现在让我们看看你发现了什么问题:)

我喜欢告诉学生和坚持成为艰难的遗物理论家的成员是我理解他们的观点和我的观点,这是我理解的两个观点,但他们只能看到一个只有一个观点的观点他们可以看到。所以我的观点归入他们的观点。
上次编辑:
BogoSort.

BogoSort.

2011年9月24日加入
622
是的,但是你一直坚持w必须是一个变量所以你错过了整个要点。
问题是你不想去理解这一点你只想坚持一种世界观。
老兄,你是那个想要争辩特殊情况和一般情况的人。你实际上是在说:“如果我们把传递函数当作一个常数,那么……”这不仅是一个非常短视的论点——“请忽略除了单频正弦波以外的所有可能的信号类型”——它甚至不支持你的立场。

也许你没有注意到,但你最近对我的反驳的回应都是“你误解了我的观点”,而没有真正解决自己的反驳。

我似乎很难相信你从来没有处理过像线频率分量这样的东西,它的频率总是被认为是一个常数。事实上,在60Hz时,w的值通常被认为是377,一个近似值。现在让我们看看你发现了什么问题:)
这是什么奇怪的挑衅?说真的,我很困惑。你似乎真的很自豪,因为你可以举个例子常常修复ω的值,仿佛您令人惊讶的揭示。“TADA!我们可以修复ω的值!打赌你没有看到来了!”

我喜欢告诉学生和坚持成为艰难的遗物理论家的成员是我理解他们的观点和我的观点,这是我理解的两个观点,但他们只能看到一个只有一个观点的观点他们可以看到。所以我的观点归入他们的观点。
哈哈祝你好运。
MrAl

MrAl

2014年6月17日加入
8125年
老兄,你是那个想要争辩特殊情况和一般情况的人。你实际上是在说:“如果我们把传递函数当作一个常数,那么……”这不仅是一个非常短视的论点——“请忽略除了单频正弦波以外的所有可能的信号类型”——它甚至不支持你的立场。

也许你没有注意到,但你最近对我的反驳的回应都是“你误解了我的观点”,而没有真正解决自己的反驳。


这是什么奇怪的挑衅?说真的,我很困惑。你似乎真的很自豪,因为你可以举个例子常常修复ω的值,仿佛您令人惊讶的揭示。“TADA!我们可以修复ω的值!打赌你没有看到来了!”


哈哈祝你好运。
对不起,“老兄”,但你没有理解这一点的推理能力,我甚至不认为你在尝试。所以停止旋转。你要知道,我几乎没有读过你那些冗长的帖子,因为你一直在重复自己的话。
说说你现在要对这个话题做些什么。我有更重要的事要做,而不是跟你争论。
另外,我建议你在50或60赫兹的系统上工作,频率是多少?它是常数?哇,真是个惊喜:)
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