经济学研究的基本问题(经济学研究的基本问题包括)

经济学研究的基本问题，经济学研究的基本问题包括

发表在最近一期的《科学进展》杂志上的一篇重要论文中，一个国际物理学家团队首次证实了量子物理学的一个重要理论预测。这方面的计算非常复杂，甚至对超级计算机来说也被证明难以胜任。然而，研究人员利用机器学习领域的方法，成功地将其大大简化。这项研究提高了对量子世界基本原理的认知。

论文题为：“二维横场伊辛模型的量子相变动力学”。非平衡物理和动力学行为是现代物理学中的一个重要且具有挑战性的方向。对于相变的动力学行为，人们基于对称性自发破缺的性质进行定性讨论，从而得到了关于相变动力学行为的普适标度不变率，即基布-祖雷克机制（Kibble-Zurek mechanism）。

这种相变的动力学描述方法在很多体系中都获得了验证。然而，随着相变机制的延拓，从传统的热力学相变到量子相变，从对称性自发破缺到无对称性描述的拓扑相变，基布-祖雷克机制还能不能刻画这些更广泛的相变动力学行为呢？多体量子相变是否具有更复杂的物理结构呢？

单个台球运动的计算相对简单。然而，预测一个容器中众多气体粒子的运动轨迹却要困难得多，这些粒子不断地碰撞、减速和偏转。但是，如果连每个粒子的运动速度都不清楚，以至于它们在任何时候都有无数种可能的速度，只在概率上有差异，那该怎么办？

在量子世界中，情况也类似于如此。量子力学粒子甚至可以同时拥有所有潜在的可能属性。这使得量子力学系统的状态空间非常大。如果你的目标是模拟量子粒子之间如何相互作用，你必须考虑它们的完整状态空间。而这是极其复杂的，计算的工作量将随着粒子数量的增加而呈指数级增长。超过40个粒子时，它已经非常非常庞大，甚至当今世界上最快的超级计算机都无法应付。这是量子物理学的巨大挑战之一。

借助于神经网络使量子物理学的巨大挑战问题可控

为了简化这个问题，该研究团队使用了人工智能机器学习领域的方法，人工神经网络。通过这个人工神经网络，量子力学状态可以被重新表述，从而使这个量子物理学的巨大挑战问题对计算机来说是可管理的。

伊辛模型

利用这种方法，科学家们研究了一个重要的理论预测，这个预测到目前为止仍然是一个突出的挑战，即量子基布-祖雷克机制。它描述了物理系统在所谓的量子相变时的动态行为。从宏观和更直观的世界来看，相变的一个例子是水到冰的转变，另一个例子是磁铁在高温下的消磁现象。

如果反其道而行之，将材料冷却，那么在一定的临界温度下，磁体又开始形成。然而，这并不是均匀地发生在整个材料上。相反，许多具有不同排列的南北极的小磁铁同时被创造出来。因此，所产生的磁体实际上是由许多不同的、较小的磁体组成的镶嵌物。物理学家还说，它含有缺陷。

基布-祖雷克机制预测了这些缺陷的数量，换句话说，材料最终将由多少个这样的迷你磁铁组成。特别有趣的是，这些缺陷的数量是普遍的，与微观细节无关。相应地，许多不同的材料表现得完全相同，即使它们的微观组成完全不同。

基布-祖雷克机制和大爆炸后星系的形成

基布-祖雷克机制最初是为了解释宇宙结构的形成而提出的。在大爆炸之后，宇宙最初是完全均匀的，这意味着开初的物质是完全均匀分布的。长期以来，人们一直不清楚星系、太阳或行星是如何从这样一个均匀的状态中形成的。

在这种情况下，基布-祖雷克机制提供了一种解释。随着宇宙的冷却，缺陷以一种类似于磁铁的方式发展。同时，宏观世界中的这些过程已被充分理解。但是有一种相变类型还无法验证该机制的有效性，即之前已经提到的量子相变。它们只存在于-273摄氏度的绝对零度点，因此，相变并不是在冷却过程中发生的，而是通过相互作用能量的变化。

如图所示在一个二维自旋-1/2模型中，跨越相变的动力学的示意图。在最初的顺磁状态（底部），自旋与横向磁场的方向一致。对该状态下沿排序方向的自旋构型的测量通常会产生一个随机的自旋向上（蓝锥体）或向下（红锥体）的模式。在缓慢地跨越量子临界点后，该系统发展出铁磁域的量子叠加，在沿排序方向测量自旋构型时，通常会产生一个塌陷到这种域的马赛克编排上（顶部）。

科学家们现在已经在一台超级计算机上模拟了这样一个量子相变，如论文标题所示：“二维横场伊辛模型的量子相变动力学”。因此，他们能够首次表明，基布-祖雷克机制在量子世界中也适用。该研究使科学家们能够更好地描述许多粒子的量子力学系统的动态，从而可以更准确地认知支配量子微观世界——这个奇异世界的规则。

参考：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abl6850

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