原子结构第一节_图文_百度文库
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原子结构第一节
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题号：8034166试题类型：填空题 知识点：电子排布式,元素的推断,元素的性质,电负性,电离能&&更新日期：
原子序数依次增大的四种元素A、B、C、D分别处于第一至第四周期,其中A原子核是一个质子,B原子核外电子有6种不同的运动状态,B与C可形成正四面体分子,D原子外围电子排布为3d104s1。请回答下列问题:1.这四种元素中电负性最大的是(填元素符号),第一电离能最小的是(填元素符号)。2.C的外围电子排布式为,B核外未成对电子数为。3.D元素能形成+1、+2两种价态的离子,从其核外电子排布情况分析,较稳定的离子是。
难易度：中等
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电子排布式：
①简化电子排布式为了避免电子排布式书写过于繁琐，把内层电子达到稀有气体元素原子结构的部分以相应稀有气体的冗素符号外加方括号表示，即为简化电子排布式，如K 的简化电子排布式为 ②特殊电子排布式有个别元素的基态原子的电子排布对于构造原理有1个电子的反常。因为能量相同的原子轨道在全充满()、半充满()和全空()状态时，体系的能量较低，原子较稳定。 (2)电子排布图：用方框表示一个原子轨道，用箭头“↑”或“↓”来区别自旋状态不同的电子。
多电子原子的核外电子排布总是按照能量最低原理，由低能级逐步填充到高能级。绝大多数元素的原子核外电子的排布遵循下图所示的排布顺序，这种排布顺序被称为构造原理。点拨:构造原理中的排布顺序，其实质是各能级的能量高低顺序，可由下列公式得出ns&(n一2)f& (n一1)d&np(n表示能层序数)。常用的重要的能级交错顺序有：
核外电子排布式一构造原理的应用：
根据构造原理，按照能级顺序，用能级符号右上角的数字表示该能级上电子数的式子，叫做电子排布式。例如，
元素性质推断知识点归纳：&(1)质量最轻的元素是氢（H），其单质可以填充气球；质量最轻的金属是锂（Li）；熔点最高的非金属单质是石墨；熔点最高的金属单质是钨（W）；熔点最低的金属单质是汞（Hg）。 (2)地壳中含量最多是氧（O），其次是Si、Al、Fe、Ca、Na、K、Mg、H、Ti。 (3)既难得电子，又难失电子且为单原子分子的气体是稀有气体。 (4)最高正价与最低负价绝对值之差为4的是硫（S）；最高正价与最低负价绝对值之差为零的是碳（C）和硅（Si）。 (5)碳（C）是形成化合物最多的元素，是构成有机物的骨架元素，可形成多种同素异形体，其中硬度最大的是金刚石，而C60是分子晶体，熔点较低。 (6)常温下能与水反应放出氧气，单质是氟（F2），化合物是过氧化钠（Na2O2）。 (7)硅（Si）是构成地壳岩石骨架的主要元素，单质硅可被强碱溶液腐蚀且能放出氢气，还能被弱酸氢氟酸所溶解。 (8)能在空气中自然的非金属单质是白磷（P4），白磷有毒，能溶于CS2，和红磷互为同素异形体，红磷不能自然，不溶于CS2，白磷与红磷在一定的条件下可以相互转化。 (9)既能在二氧化碳中燃烧，又能在氮气中燃烧的金属是Mg，既能与酸溶液又能与碱溶液作用且均放出氢气的金属是铝（Al）。 (10)同一元素的气态氢化物和最高价氧化物的水化物化合生成盐的元素一定是氮（N）。 (11)同一元素的气态氢化物和气态氧化物反应生成该元素得单质和水，该元素可能是氮（N）或硫（S）。(12)光照时可以释放电子的是铷（Rb）和铯（Cs）；常温下呈液态的金属是汞（Hg），非金属单质是溴（Br2）。解元素推断题必备知识归纳(1)与元素的原子结构相关知识归纳①最外层电子数等于次外层电子数的元素是Be、Ar；最外层电子数是次外层电子数2倍的元素有C；最外层电子数是次外层电子数3倍的元素有O；最外层电子数是次外层电子数4倍的元素有Ne。 ②次外层电子数是最外层电子数2倍的元素有Li、Si；次外层电子数是最外层电子数4倍的元素有Mg。 ③内层电子数是最外层电子数2倍的元素有Li、P；电子总数是最外层电子数2倍的元素有Be。原子核内无中子的元素是11H。 ④常见等电子微粒：
(2)元素在周期表中的位置相关知识归纳①主族序数与周期序数相同的元素有H、Be、Al；主族序数是周期序数2倍的元素有C、S；主族序数是周期序数3倍的元素有O。 ②周期序数是主族序数2倍的元素有Li、Ca；周期序数是主族序数3倍的元素有Na。 ③最高正价与最低负价的绝对值相等的元素有C、Si；最高正价是最低负价的绝对值3倍的元素有S。 ④上一周期元素所形成的阴离子和下一周期元素最高价态阳离子的电子层结构与上一周期零族元素原子的电子层结构相同。 (3)与元素性质相关知识归纳 ①元素所形成的单质及化合物的物理特性 A.颜色：常温下，单质为有色气体的元素是F、Cl；单质为淡黄色固体的元素是S；焰色反应火焰呈黄色的元素是Na，呈紫色的元素是K（通过兰色钴玻璃）。B.状态：常温下，单质呈液态的非金属元素是Br；单质为白色蜡状固体的元素是P。C.气味：有臭鸡蛋气味的非金属元素是S。D.熔点：单质熔点最低的金属元素是Hg；熔点最高的金属元素是W。单质熔点最高的非金属元素是C。氢化物熔点最高的非金属元素是O。氧化物熔点最高的非金属元素是Si。E.硬度：单质为天然物质中硬度最大的元素是C。F.密度：单质最轻的金属元素是Li；单质最轻的非金属元素是H。G.溶解性：气态氢化物最易溶于水的元素是N。H.导电性：单质能导电的非金属元素是C；单质属于半导体材料的是Si。②元素所形成的单质及化合物的化学特性 A.无正价、无含氧酸的元素是F；单质氧化性最强、其氢化物水溶液可雕刻玻璃的元素是F；气态氢化物稳定性最强的元素是F；最高价氧化物对应的水化物酸性最强的元素是Cl。B.其两种同素异形体对人类生存都非常重要的元素是O（O3层被称为人类和生物的保护伞）；气态氢化物与最低价氧化物能反应生成单质的是S。C.气态氢化物与最高价氧化物对应水化物能起化合反应的元素是N；气态氢化物能使湿润的红色石蕊试纸变蓝的元素是N；其中一种同素异形体在空气中能自燃的元素是P。③元素性质递变规律 A.元素金属性强弱比较规律 I．依据元素周期表，同一周期中，从左到右，金属性逐渐减弱；同一主族中，由上到下，金属性逐渐增强。II．依据最高价氧化物的水化物碱性强弱，碱性越强，金属性越强。III．依据金属活动性顺序（极少数例外）。IV．依据金属单质与酸或水反应的剧烈程度，反应越剧烈，金属性越强。V．依据金属单质与盐溶液之间的置换反应。VI．依据原电池原理，原电池中作负极的金属比作正极的金属金属性强。VII．依据电解原理，电解时，阴极上后析出的金属比先析出的金属金属性强。 B.元素非金属性强弱比较规律 I．依据元素周期表，同一周期中，从左到右，非金属性逐渐增强；同一主族中，由上到下，非金属性逐渐减弱。II．依据最高价氧化物的水化物的酸性强弱，酸性越强，非金属性越强。III．依据与H2化合的难易，越容易化合，非金属性越强。IV．依据其气态氢化物的稳定性，稳定性越强，非金属性越强。V．依据非金属单质与盐溶液之间的置换反应。 C.微粒半径大小比较规律 I．同周期阳离子半径随原子序数递增逐渐减小，如第3周期中：Na+&Mg2+&Al3+；同周期阴离子半径随原子序数递增逐渐减小，如第3周期中：P3-&S2-&Cl-。II．同主族阳离子半径随原子序数递增逐渐增大，如第IA族中：Li&Na+&K+，同主族阴离子半径随原子序数递增逐渐增大，如第VIIA族中：F-&Cl-&Br-。III．阳离子半径总比相应原子半径小，如Na+&Na，阴离子半径总比相应原子半径大，如S2-&S。IV．电子层结构相同的离子半径随原子序数的增大而减小，如S2-&Cl-&K+&Ca2+，O2-&F-&Na+&Mg2+&Al3+。 ④元素的含量地壳中质量分数最大的元素是O，其次是Si；地壳中质量分数最大的金属元素是Al，其次是Fe；氢化物中氢元素质量分数最大的是C；所形成的有机化合物中种类最多的是C。(3)解元素推断题的方法解答元素推断题，必须抓住原子结构和元素的有关性质，掌握元素周期表中主要规律，熟悉某些元素（短周期或前20号元素）的性质、存在和用途的特殊性，用分析推理法确定未知元素在周期表中的位置。对于有突破口的元素推断题，可利用题目暗示的突破口，联系其它条件，顺藤摸瓜，各个击破，推出结论。对无明显突破口的元素推断题，可利用题示条件的限定，逐渐缩小推求范围，并充分考虑各元素的相互关系予以推断。有时限制条件不足，则可进行讨论，得出合理结论，有时答案不止一组，只要能解释通都可以，若题目只要求一组，则选择自己最熟悉、最有把握的。有时需要运用直觉，大胆尝试、假设，再根据题给条件进行验证，也可推出。
元素的性质：由于核外电子排布的周期性变化，使元素表现出不同的性质。元素性质与原子结构密切相关，主要与原子核外电子排布，特别是最外层电子数有关。
碱金属元素的性质： (1)元素性质同：均为活泼金属元素，最高正价均为+1价异：失电子能力依次增强，金属性依次增强 (2)单质性质同：均为强还原性（均与O2、X2等非金属反应，均能与水反应生成碱和氢气。），银白色，均具轻、软、易熔的特点异：与水（或酸）反应置换出氢依次变易，还原性依次增强，密度趋向增大，熔沸点依次降低，硬度趋向减小 (3)化合物性质同：氢氧化物都是强碱。过氧化物M2O2具有漂白性，均与水反应产生O2；异：氢氧化物的碱性依次增强。注： ①Li比煤油轻，故不能保存在煤油中，而封存在石蜡中。 ②Rb，Cs比水重，故与水反应时，应沉在水底。③与O2反应时，Li为Li2O；Na可为Na2O，Na2O2；K，Rb，Cs的反应生成物更复杂。卤族元素的性质： (1)相似性：①卤素原子最外层都有七个电子，易得到一个电子形成稀有气体元素的稳定结构，因此卤素的负价均为－1价。氯、溴、碘的最高正价为+7价，有的还有+1、+3、+5价，其最高价氧化物及水化物的化学式通式分别为X2O7和HXO4(F除外) ②卤族元素的单质均为双原子分子(X2)；均能与H2化合：H2+X2=2HX；均能与水不同程度反应，其通式(除F2外)为：H2O+X2HX+HXO；均能与碱溶液反应；Cl2、Br2、I2在水中的溶解度较小(逐渐减小，但在有机溶剂中溶解度较大，相似相溶)。 (2)递变性：①原子序数增大，原子的电子层数增加，原子半径增大，元素的非金属性减弱。 ②单质的颜色逐渐加深从淡黄绿色→黄绿色→深红棕色→紫黑色，状态从气→气→液→固，溶沸点逐渐升高；得电子能力逐渐减弱，单质的氧化性逐渐减弱，与氢气化合由易到难，与水反应的程度逐渐减弱。 ③阴离子的还原性逐渐增强。 ④氢化物的稳定性逐渐减弱。 ⑤最高正价含氧酸的酸性逐渐减弱(氟没有含氧酸)。
(1)键合电子、电负性的定义元素相互化合时，原子中用于形成化学键的电子称为键合电子。电负性用来描述不同元素的原子对键合电子吸引力的大小。 (2)电负性的意义：电负性越大的原子，对键合电子的吸引力越大。 (3)电负性大小的标准：以氟的电负性为4．0作为相对标准。&(4)电负性的变化规律 ①随原子序数的递增，元素的电负性呈周期性变化。 ②同周期，从左到右，元素的电负性逐渐变大。 ③同主族，从上到下，元素的电负性逐渐变小。
电负性的应用： ①判断元素的金属性和非金属性的强弱金属的电负性一般小于1．8，非金属的电负性一般大于1．8，而位于非金属三角区边界的“类金属”(如锗、锑等)的电负性则在1．8左右，它们既有金属性，又有非金属性。 ②判断元素化合价的正负利用电负性可以判断化合物中元素化合价的正负：电负性大的元素易呈现负价，电负性小的元素易呈现正价。 ③判断化学键的类型一般认为，如果成键原子所属元素的电负性差值大于 1．7，它们之间通常形成离子键；如果成键原子所属元素的电负性差值小于1．7，它们之间通常形成共价键。 ④解释“对角线规则” 在元素周期表中，某些主族元素与其右下方的主族元素(如右图所示)的有些性质是相似的，被称为“对角线规则”。例如：硼和硅的含氧酸盐都能形成玻璃且互熔，含氧酸都是弱酸等。
(1)概念气态电中性基态原子失去一个电子转化为气态基态正离子所需要的最低能量叫做第一电离能。 (2)元素第一电离能的意义：可以衡量元素的原子在气态时失去一个电子的难易程度。第一电离能数值越小，在气态时原子越容易失去一个电子；第一电离能数值越大，在气态时原子越难失去一个电子。 (3)电离能的变化规律 ①随核电荷数递增，元素的第一电离能呈周期性变化。②同一周期内，随着原子序数的增加，原子半径逐渐变小(稀有气体除外)，原子核对外层电子的吸引越来越强，元素的原子越来越难失电子，因此元素的第一电离能呈增大的趋势。同一周期内，碱金属元素的第一电离能最小，稀有气体元素的第一电离能最大。③同一主族，从上到下，随着原子序数的增加，电子层数逐渐增多，原子半径逐渐增大，原子核对外层电子的吸引越来越弱，元素的原子越来越易失电子，故同一主族，随着电子层数的增加，元素的第一电离能逐渐减小。注意通常ⅡA族元素的第一电离能大于ⅢA 族元素、VA族元素的第一电离能大于ⅥA族元素。这是由于ⅡA、VA族元素原子的价电子排布分别为 是较稳定的全充满或半充满状态，因而失去电子所需的能量较高。
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14、 在溶液中能大量共存的一组离子或分子是A．、、、B．K+ 、Al3+、、NH3·H2OC．Na+、K+、、Cl2D．Na+ 、CH3COO-、、OH-
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) A．0.01mol·L－1B．0.017mol·L－1C．0.05mol·L－1D．0.50mol·L－1
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接收老师发送的作业，在线答题。清华导师韩锋：量子的不确定性到区块链的算法共识--百度百家
清华导师韩锋：量子的不确定性到区块链的算法共识
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我们可以看到，通过量子力学的非定域性能够证明麦克斯韦妖的智能，进而证明分布式智能的效率，因此，区块链这样的全网算法共识，就应运而生了。
本期知识讲者：韩锋，清华大学ICenter导师，创业公社区块链研究院院长
关键词：量子力学 不可知论 区块链的算法共识
笔记｜笔记侠 谢莉莉 & &编辑｜笔记侠 Even &活动｜ 日 复旦哲学思考+让人成为人 笔记侠作为合作方，经主办方及演讲者审阅授权发布完整版笔记。
我其实是二十年前就是清华大学张礼先生和顾秉林教授的博士生，现在是清华大学iCenter导师。读博士生的时候，我始终无法把量子力学纳入一个自洽的理论体系里，如果你并没有发自内心的接受一个理论，就没办法心安理得地研究下去，所以博士生我就读不下去了，当然除了这个原因之外，还有生存方面的考虑。
博士生中途退学下海，我一开始想从事网络英语教育，当时网络支撑不了在线语音教学，当初也还没有O2O概念，但我是这么做的，我通过互联网每年把上百名美国外教请来国内搞成了中国最大的外教冬夏令营。1998年，我和新东方王强老师一起开会，我们交流了一下年收入，我们竟然达到了他们的三分之一。虽然我很快就做到了经济上的衣食无忧，北京上海也买了别墅，但是后来我发现心里还是空落落的，就是我对量子力学的困惑。万幸的是，我碰到了最好的清华导师张礼先生，他也是清华大学物理系复系后第一任系主任。
这二十年中，我又跟着张礼教授先生不断学习，2013年，我干脆就把生意完全放弃了，在张礼先生近二十年的答疑解惑下，终于在我心目中，量子力学慢慢从很多碎块整合成一个完整的事情。在不断的研讨中，我和导师张礼先生可以算是殊途同归，他将外国大师的实验和理论非常清晰严谨地整理讲述出来（《量子力学的前沿问题》，清华大学出版社），我的第二导师清华大学前校长顾秉林教授转述说杨振宁先生看了他写的书都很佩服。我是浪子回头型，当初在清华尽是逃课，但是被张礼先生调教到现在也算铁杵磨成针，我心中终于有了一个完整自洽，和自己的世界观完全不矛盾的量子力学，今天就和大家分享这个过程。
主题一：波粒二象性是量子力学的本质吗？
经常一本量子力学教科书，一开始都会从波粒二象性展开陈述。如果坚持波粒二象性，量子力学就不能自洽，因为“波”和“粒子”本身就是两个相对、不能互相转换的概念，非要把它们放在一起，本身就不合理。
费曼在《费曼物理学讲义》说了，电子双缝干涉实验奠定了量子力学的基础，理解这个实验就理解了量子力学的一半。
图1【1】右边实验结果图片是殿村教授亲自发给张礼先生的
单电子双缝干涉实验是日本物理学家殿村教授实现的，日本人最大的特点就是几十年如一日地把一件事做好。这个实验操作很不容易，电子需要一个个单独打出。凭着我们日常的想法，面对两个缝的情况，单个电子要么通过上面的缝，要么通过下面的缝（请参见图1），最后结论很简单：屏幕上会出现两个光点。但打了上千个电子后，干涉条纹开始出现。我们只能得出一个结论：一个电子在同时走这两个缝，电子自己和自己发生了干涉【12】。
这从表面上看与我们平时接触的常识相对立。前不久清华大学顾学雍教授给我推荐了BBC的纪录片【2】，里面讲述了生物学上的光合作用，生物学家也百思不得其解，最后只有通过量子力学的非定域性才得到合理的解释。所谓光合作用就是细胞中有一个量子在接受到光以后，把营养传递给别的细胞，如果是定域，也就意味着量子必须走固定路线去进行营养的传递，那么要完成光合作用需要花1000年的时间，这也是不合理的。光合作用只能被从量子的非定域性被解释。
图2 光合作用与量子非定域性【2】
因此，我现在不用“波粒二像性”这个词，我用“非定域性”，我认为是更本质的解释。很多词都是一种误导，刚刚那个现象也无法用波粒二象性进行解释。我们目前可以得出的结论是：电子是非定域的，不确定地存在于时空的哪个点上。
最早，是玻尔他们那个学派提出来波粒二象性的，关于玻尔，有个小故事。因为他对量子力学的贡献很大，被丹麦女王封为贵族，因而一定要设计个贵族族徽，他设计的族徽有点像我们中国的太极图，这其实也是玻尔对我们的暗示：阴和阳不是对应的两面，而是相互转换的，是整体的世界。玻尔明显已经关注东方太极的智慧，只可惜“波粒二像性”和太极的智慧还是有段距离。
图3 玻尔设计自己的族徽用了中国的太极图（图片由张礼先生提供）
但是，“波和粒子是对立的概念”（张礼先生语），物理上是没有转化和融洽的机制，更不要提波函数“塌缩”，我们不满足于这些阐述。终于我从张礼先生的课上听到了一个量子力学的定理：Englert-Greengerg-Yasin关系【3】，跟太极思想很接近，这个定理得出了一个结论：对一个量子态，它定域度的平方和关联度的平方加起来等于一。
图4 Englert-Greenberg-Yasin 关系
“定域度”的定义很简单：电子可以同时过两个缝，但是我们可以测到它过每个缝的概率,两个概率相减，我们就可以知道它更倾向于哪个缝，由此我们可以判断它出现在哪个定域路径的可能性。最极端的情况D=1，我们就明确知道电子走那个缝了，但根据图4的关系，这时候量子的相关性就等于零了。“关联度”V则意味着量子非定域相关性，这在经典物理学是没有的概念，但在量子力学中可以计算。“定域度”和“关联度”是一个整体，一个代表我们可以得到量子态定域的信息（不准确的说算是粒子性吧），一个代表量子非定域的整体关联（经常以波的形式显现），他们可以相互转换的，这跟太极就非常像了，所以我们看到的这个世界，实际上还有一部分是你看不见的，这个理论成果已经被无数试验证明，但目前还没有很好地被广泛传播开来。
当时我们在清华高等研究院交流的时候，有一个哲学系同学来旁听，他说这跟太极的理论是一致的，这在人类的智慧里并不是第一次出现的，只是之前我们并没有合适自洽的概念去描述。
坦率来说，牛顿和爱因斯坦强调的“原子”“定域因果性”，让我们相信“眼见为实”，我们只相信我们所看到的，这一点极大限制了人类的思维，但量子力学帮我们揭开了一个帷幕：看见的信息后面，还有一部分万物关联，看不见的东西并不是不存在，这解释了很多传统视角下不可思议的现象。
所以我认为“波粒二像性”应该更本质的表述成量子二象性：“整体的非定域关联和定域的信息”，两者之和才构成了一个完整的量子世界。看不见的世界是关联性的，就跟刚刚提及的单电子双缝实验，电子经过两个缝的路径是彼此关联的，当然你可以通过测量得到定域方面的信息，但你看见的绝对不是世界的全部。
图5 图片来自网络
&主题二：不确定原理的后面就是不可知论吗？
很多人说不确定性有两派争论：一派是爱因斯坦，他认为量子学的不确定性和热力学的不确定性是一种性质，热力学的观点是“随机性不是事物的本质”，它们背后还是遵循定域确定性的牛顿定律，之所以出现随机性是因为自由度太多了，比如说在我们今天所在的这个讲堂上，有十的几十次方个分子，你要精确地知道每个分子的信息轨道，信息量太大，几乎不可能，只好退而求其次的用统计性的“粗粒”描述。热力学基本是这么一种思考方式，是非常能自洽的一个理论。爱因斯坦认为，量子力学后面也有这种定域确定性的定律，只是我们现在还没看到。
一派是玻尔和海森伯，他们非常坚持“量子的本质就是不确定性”，他们的代表性观点就是波粒二象性和海森伯的不确定原理。
两方在这一点产生了剧烈的争论，最后就归结到了量子纠缠。因为不确定性非常直接地产生量子纠缠的现象。以自旋来说，量子天然存在不确定性，量子自旋态应该是向上、向下是同时叠加的，但是两个电子角动量守恒的话（假设初始角动量为零），这两个东西很容易产生矛盾：
图6 双电子系统为了保持自旋守恒就一定要纠缠
整个物理大厦的基石就是能量守恒、角动量守恒等等，守恒律被破坏的话，整个物理世界就要被颠覆了，所以量子力学也必须遵循这些守恒律。当碰到初始总自旋为零的两个电子的时候，自旋守恒会与不确定性产生矛盾，因为如果按照量子不确定性，可以两个电子自旋同时朝上，那总自旋就是+2，也可以叠加两个电子自旋同时朝下，那总自旋就是-2，这都破坏了初始总自旋为零的守恒律，所以两个电子只能纠缠，一个朝向定了，另一个一定是反方向，反之如果一个自旋朝下，另一个就必须朝上了，要保持总自旋为零，这样纠缠就让量子的不确定性和守恒率同时被满足了！而且两个电子分得再远也是纠缠的，但这个是我们生活中我们很难想象的。因此量子纠缠让爱因斯坦很难接受，因为相对论理论的基石是任何物体的相互影响不能超过光速，但纠缠似乎暗示量子的关联是瞬间的，因此他后来提出了EPR悖论。
爱因斯坦和玻尔争论很激烈，刚开始很大程度上是哲学的争论，后来通过物理实验，让贝尔不等式与实验去对照，去判断纠缠是否存在。1982年相隔瑞士的日内瓦湖十八公里的两个实验点证明：量子纠缠确定存在，量子理论无法和经典的定域概念兼容。这个试验被物理学界主流所接受。【4】
图7 法国物理学家Alain Aspect小组实验【4】
很多科普文章因此都说爱因斯坦被玻尔他们彻底打败了，我后来在张礼先生指导下查了很多文献，看到1933年爱因斯坦在牛津大学演讲时说：“我们必须放弃粒子在理论模型中完全定域的概念，我认为是海森伯测不准原理的永久性结果。”【5】他能说到这一步层，我认为他不愧是超越时代的大师。因为他提出了量子力学最本质的东西：非定域性，这句话为量子力学未来能够架构出了一个真正能理解的自洽世界奠定了基石。
图8 自信满满的爱因斯坦（右）和惴惴不安的玻尔（图片来自网络）
不确定性只是表象，真正的本质是“非定域性”。我们看到的世界只是得到整体世界信息的一部分，而后面的世界非定域关联，你还没有看到。
我觉得恰恰是爱因斯坦真正把海森伯“不确定性原理”的本质一下点破了。爱因斯坦追求一个世界一定是完美自洽的，虽然玻尔他们提出了理论，也得到了实验的验证，但后者的整个认知体系一直没办法自洽。
当明白了这一切以后，我们按着人类几千年发展历史来看，量子力学产生的前沿认知并不怪异。比如老子两千年前就说过：“有无相生，------万物负阴而抱阳。”“无”生“有”，这个思想刚接触觉得特别怪，但真正看懂了老子的《道德经》，我们会发现这个智慧很高的，“无”不是什么都没有，只是我们看不见。在某种情况，“无”就能转换成“有”。包括我读《圣经》也受很大的启发：For what is seen istemporary， but what is unseen is eternal（所看见的只是暂时的，但是看不见的是永恒的）。包括很多朋友将量子力学和佛法类比，我本人不太赞同量子和佛学绑在一起，但我承认智慧是相通的。到达最高山顶的路径不一样，但最终大家会见面的。
换句话说，量子力学的产生是在科学的、物理的频道，但实际上放在人类智慧发展背景下，量子力学的理论是很自然的认知，几千年前东西方圣人们就有了这种感悟：你在的世界只是一部分。直到爱因斯坦抓住了“非定域性”，抓住了它的本质。
那么量子的非定域性和不确定性究竟是什么关系？我想到了一个中国成语：管中窥豹。
图8 因为人观察世界受自己的定域限制，就像用一根细管去看一个整体的“豹”，自然会得到不确定的印象。
人受时空限制，你每次观察和看到的，都是定域信息，就像用一根细管去看一个整体的豹，因此你看到的是随机的，要么看到黄的，要么看到黑的，但你看多了，拿大数据分析，慢慢你发现它们是有关联的，注意，大数据里特别重要的就是发现了“非因果性关联”。实际上，量子力学让大家真正认识到万物关联是一个整体，这才是我们时代最大的认知特点。
当然从表面上看，量子是具有不确定性的，但并不是不可知论。有人一知半解的说量子力学的不确定性意味着“月亮你不看它就不存在”，这是荒谬的。所谓不确定性，是因为人观察世界总有定域局限性，不确定性是背后整体关联的反映，量子力学的巧妙之处并不是告诉你不确定性，而是人类第一次用科学去描述后面的整体性关联，可以精确计算，用实验对照去做科学的结论。先哲圣人是鹰，可以说直接飞到山顶，而量子力学是找到了路径，一个常人可以使用的科学方法去攀登到那个山顶。
总结一下，玻尔和爱因斯坦之争，现在看来各有所长，玻尔他们发现了波粒二象性和量子力学方程，但真正的哲学概念以及本质还是爱因斯坦发现的，他们两之争很难说谁输谁赢。
&主题三：薛定谔猫是最诡异的吗？
猫死猫活怎么能同时存在并纠缠在一起？这件事看起来本身就很怪异。费曼提出观点：一个量子的过程，如果有两个以上的路径选择，一旦决定选择采用了其中某个选择，就破坏了两个路径的关联。【6】这实际上也就是图4表述的Englert-Greenberg-Yasin关系（定域度一旦为一，量子关联度将为零）。
以这个角度看，薛定谔的猫就不难理解，因为猫死或者猫活的信息我们是一眼就能识别的，所以他们之间就算有量子关联也会马上消失（退相干），我们在现实生活中是不可能观察到猫死和猫活同时叠加的量子状态的。
那人类怎么得到这个定域的信息呢？第一次从数学角度去解决这个事情的是计算机之父冯·诺依曼，他提出了获得量子定域信息的方法，获得信息首先要把一部分量子和环境的纠缠切断（退相干），即可以获得这部分量子的定域信息。
图9 把一个量子和环境的纠缠截断，就能得到其定域信息【9】
假设薛定谔猫成立，猫死猫活与原子衰变纠缠了起来，但是猫死猫活是我们一眼就可以得到的信息，或者说因为猫本身太大，是宏观物体，它与空气中无数分子纠缠，我们很容易切断关联。在现实世界很难看到这种量子纠缠现象，并不是因为它不会纠缠，而是它极快就退相干了。
有个人因此下了一个结论，做任何物理实验一定要有人观察，去截断量子关联，不然我们没法得到信息，这个理论表面看起来并没有问题，但是有人又把这个结论推到极端，写下诸如此类的标题：“假如我们不去看，月亮就不存在”。我曾经也有这个困惑，直到我听到了霍金的黑体辐射理论。
大家知道，黑洞有一个视界，也就是眼睛的极限，视界之内，因为引力太大，光都出不去，我们没办法探测黑洞里的任何信息。因为黑洞引力太大，根据量子的不确定性，真空会被撕裂成正电子、负电子，产生的时候一定纠缠（保持自旋等物理量守恒）。如果这样，正好正电子被拉进去了，负电子辐射出来。霍金受这件事启发，最终想出了一个解释，纠缠的量子在分开之后还是纠缠状态，还是符合能量和自旋守恒定律，这样的纠缠天然被黑洞视界截断了，这就是霍金最巨大的贡献，黑洞不是纯黑的，是不断往外辐射物质的，辐射出来的物质与黑洞里面物质的纠缠被黑洞截断，这就是我们看到的定域世界信息。
图10 上图由霍金在澳大利亚演讲时展示：黑洞视界用二维圆圈表示，柱体表示圆圈视界随时间向上形成时空曲面，周围带箭头的开或闭合的线都表示黑洞引力造成的真空撕裂（涨落），闭合的线代表自生自灭的需电子对产生过程，一端闭合一端开放表示正电子被拉进了黑洞，与之纠缠的负电子形成了“霍金辐射”，由于正负电子对的量子纠缠正好被黑洞截断，根据冯*诺依曼理论，负电子释放了我们看到宇宙的定域信息。
因此，量子力学一点都不怪异，是人类智慧的某种力量的结合，它并没有产生奇形怪状的东西，它有科学的依据和方法路径，通过这个路径，谁都可以走入这条路，同时它也不断为人类提供新的知识。按这样来说，所谓不确定性只是我们看到的世界的一个方面，但是世界是一个整体关联，每个人得到的信息是定域的，但对于整体关联，它是可以通过量子计算以及实验大数据去认知的。
我们的世界是一个整体性关联的存在，我们所谓的不确定性，只是我们人类观察本身时空定域限制的结果。
主题四：爱因斯坦真正被量子纠缠打败了吗？
实际上，不是这么回事，让我们具体来看看量子纠缠在量子通信上的应用。
量子通信是最安全的系统，因为量子秘钥的瞬间传输利用的就是量子纠缠，如果有窃听的话，它会马上退相干，对方可以立即停止使用该秘钥。因此理论上，量子通道是绝对安全的。所谓量子隐形传输是技术上可以做到瞬间把量子态传递到无穷远，但它并不违背爱因斯坦光速不变的原理。相对论的出发点是任何经典信息传递不超过光速。经典信息是定域的，而量子态我们前面说了是非定域的，因此瞬间传递量子态并不是传递经典信息，传递信息还是需要通过经典的通讯通道，这个不能超光速。因此爱因斯坦的相对性原理，到今天为止没有被实验否定。
图11 在上海杜莎夫人蜡像馆拍的这张像，表达我对爱因斯坦永远的崇敬
总结一下，量子力学发现的是一种关联，代表世界最基本的整体性，在某些条件上能转换成定域的信息，但后面的整体性还是存在的，所谓的薛定谔猫是退相干，关联被切断了；量子纠缠与光速不变原理绝对不矛盾，量子态可以瞬间传递但不是传递定域信息，三体中的超光速传递信息不可能；很多人嘴里爱挂着平行宇宙，但实际上平行的是量子的非定域性，如果你真活在一个定域的世界中，那个关联早就被切断了，你没有同时活在两个以上定域世界的可能，那样的话首先能量守恒就已经被违反了。
今天的哲学大会想告诉大家的是怎么看这个世界，这个世界是关联的、整体性的世界，传统的希腊“原子论”认为世界只有两类，要么定域原子，要么虚空，那跟量子世界是不兼容的。进入互联网时代，我们发现眼前的世界万物，需要一个全新的解释系统。以前我们的世界观里只有因果关联，但在大数据之后，我们越来越发现所谓非因果关联是普遍存在的。
主题五：量子思维
传统的思维模型认为我们的意见处于一个确定的状态，发表意见只是把确定状态说出来了，但是很诡异的是，现在心理学的实验发现我们的观点实际上处于不确定的状态。
图 12 内克尔立方体测试，哈罗德*阿泰曼斯帕切和托马斯*菲尔克：两种认知的切换对应着两种状态的量子转换。物理学家很熟悉，这就是两种不稳定状态的量子转换。------推测结果符合实验数据（分别为三十毫秒和三秒）
心理学上有个著名的实验（如图12）：内克尔立方体测试（瑞士博物学家内克尔在1832年设计的，意在说明视觉对透明立方体的透视关系可以作不同的理解，按上下箭头，你既可以理解仰视，也可以理解俯视），它用经典心理学解释不了，跟量子震荡很相似：
图13& 此图经和张礼先生讨论确认。
用经典理论的角度，一个粒子处在图13中势阱的左边，能量不够就没法穿到另外一边，因为有壁垒。量子有不确定性，所以可以很大概率穿过去（隧道效应），而且可以互相震荡。有两位科学家就用量子的模型去算这个内克尔心理实验，发现与实验的结果是吻合的。【8】
在股市上很多人妄图用因果律去对未来价格做预言、做推断，但最后都是失败的，其实价格的形成，哪怕市场只有一个人，都是一种量子意识叠加状态。现在发展出量子金融，用量子的路径积分办法应用到金融领域，竟然成功了。有一位哈佛物理博士生，Fischer Black,他寻找了一个期货对冲的方式，把价格的随机性对冲掉，让期货可以获得一个稳定的收益，最后得到一个很著名的量子方程Black-Scholes Equation，极大地促成了美国芝加哥期货市场的繁荣。因为价格形成本身是随机的过程，所以这个证券包后面是一个量子方程。那么用什么量子方法把这个方程解开呢？路径积分。
爱因斯坦在1933年牛津大学演讲时【5】，他明确说出未来量子理论应该是往积分方式发展，因为重要的并不是具体原子的位置，而是量子非定域性的计算，后来这个历史使命由费曼完成。费曼算是人类史上最伟大的物理学家，他的数学非常牛。他说天下没有人懂量子力学，我个人认为他是开始真懂量子力学的人之一，既然量子是非定域的，那把所有可能的轨道和路径加起来，这就是他提出的“量子路径积分”，这是非常巨大的贡献，所以后来整个量子场论都用这个路径积分。后来这种方法在金融市场也得到了广泛的应用，这就是所谓量子金融。
图14 此图由阿里研究院院长高红冰在讨论区块链时推荐
有的朋友提出，既然量子非定域性是这个世界的本质，那是否中心化决策机制就会逐渐被分布式决策机制代替？就像图14所展示的，从左至右：中心化决策-去中心化决策-分布式决策。咋一听这个观点，有点儿脑洞太大，但在我研究了分布式人工智能和区块链之后，我发现这个逻辑是相通的。
主题六：分布式人工智能
《区块链新经济蓝图》【9】的作者Melanie Swan说：区块链代表着一种人工智能。但她的论文里并没有定义什么是人工智能。【10】
后来我向另一个美国来清华交流的智能专家咨询这个问题，他告诉我，等30年后，研究透我们的大脑才能回答问题。我发现：这是一个常人容易走入的误区：人类大半相信只有大脑才有智能！事实上，关于人的大脑的运行机制，这20年来进展甚微。《三体》的作者刘慈欣有句话说说的很有代表性：人的大脑有十几个亿神经元，复杂程度很高，而且每个神经元的复杂程度又相当于一个大脑，很难研究透，很绝望。
但我们学物理的最不能忍受这种理论状态，因为没有最初始的定义，后面的理论就完全无法展开。但另一方面人工智能发展得这么蓬勃，肯定应该有个原始的定义。后来我发现了最早的人工智能探索者是图灵【11】。图灵在上个世纪30年代就提出观点，认为机器可以像人一样思考，颠覆了之前人相信只有大脑才可以实现智能的看法。图灵发明一个机器，当年把纳粹的密码破解了，据说他预言机器会在2000年超过人脑，实际发生的事是2011年在电视上的智力竞赛，IBM发明的机器大脑Watsoon获得冠军，这是一个标志性事件。【13】
IBM最早做电脑的，但它拥有探索未来，解决一些基本问题的使命感。1982年，IBM实验室的C.Bennet终于定义了麦克斯韦妖的智能【14】（1871年奠定了电磁学的英国物理学家麦克斯韦设计的一个头脑实验—麦克斯韦妖。他假设了一个密闭的容器，由一个没有摩擦力的隔板分成AB两部分，隔板上有个由妖魔控制的阀门。起初两侧温度相同，当高速分子由A向B运动或慢速分子由B向A运动时，妖魔就打开阀门令其通过，反之，当高速分子由B向A运动或慢速分子由A向B运动时，妖魔就关闭阀门。久而久之，高速分子都跑到了B区，慢速分子都跑到了A区，于是这个封闭系统的有序性大大增加，而熵就大大减少了。这就是所谓麦克斯韦妖，开始人们无法解释这个妖为什么能表面上破坏熵增加定律，让一个封闭的体系熵减小，产生信息？）。C.Bennett最大的贡献是通过Landauer原理【15】发现麦克斯韦妖拥有“智能”，并用严格物理的方法定义了这个智能。
什么是智能呢？我们刚刚提到熵代表一个体系的无知程度，麦克斯韦妖的智能就是能够降低系统熵获得知识，假设系统一开始熵是最大状态（如图15（a）一开始不知道分子处于盒子的左边和右边，最无知，也是熵最大状态）。
图15，麦克斯韦妖的智能，“妖”拥有智能，因此可以等温压缩降低系统的熵
麦克斯韦妖通过等温压缩的方式把系统的熵降低，获得知识（最后明确知道分子处于盒子的左边，获得一个比特信息），这个付出的代价是耗散kTln2 的热量（如果环境温度是T，那么产生一个比特信息就需要付出kTln2焦耳能量的代价），一个智能想降低系统的无序程度，要付出耗散热量的代价，这并不违背热力学第二定律定理(熵最大原理)。
C.Bennett和C.Landauer给出了麦克斯韦妖智能的严格物理的定义，为我们论述人工智能打下了基础。但我不得不补充他们的推理中应该考虑量子非定域性，才完备。因为初始状态，我们不知道分子在盒子的左边还是右边，但如果分子遵循确定性的牛顿力学（比如分子的初始位置就在左边，而且动量也是确定的，就只有上下的分量，没有左右的分量，那么不管我们知不知道，这时候分子-盒子系统的熵也达不到最大如图16）,那么我们就不能推理说麦克斯韦妖的智能妖获得这一个比特的信息一定要耗散热量（因为分子如果确定在左边，右边是真空，压缩不需要做功）。
图16 如果分子遵循确定性的牛顿定律，那么它初始条件就可以在左边，动量也是确定的只有上下分量，没有左右分量，这样的话分子-盒子系统就达不到最大熵：S=kln2。
只有假定分子符合量子的非定域性，也就是遵循海森堡不确定性原理，分子就算初始位置在左边，但是其动量一定具有不确定性，不可能没有左右方向的分量，因此量子不确定性一定会让分子运动充满整个盒子（我初步计算了一下，如果这个盒子是原核细胞那么大也就是十的负六次方米，那么靠着量子不确定性，每秒分子就必须在盒子左右往返十万次，所以分子-盒子系统是极其迅速的达到熵最大的）。
以上推理已经暗示我们：量子非定域性和熵最大原理很可能具有某种内在联系。最近我看到一篇文献【16】：他们证明了只要存在量子非定域性，一个在等温环境下的子系统就能达到热力学平衡（熵最大）。当然他们还没能直接证明量子非定域性和熵最大原理的关系，但是他们已经证明量子非定域性和熵最大原理语言的事实都是一致的！
图17，如果我们能直接证明量子非定域性和熵最大原理的关系，以上扩散实验就是未来量子力学课堂上对于量子非定域性的最好演示！
如果我们有了以上麦克斯韦妖智能的定义，那么理解高红冰总给出了这个决策演进图14和区块链就很容易了：
图18 从中心化决策（左）到分布式决策（右）
如图18最左边那个图（A）我们假定每个节点没有决策能力，但每秒钟有二选一的决策任务（就是每个节点每秒熵增为kln2），如果（A）图系统有N个点的话，也就意味着每秒钟要让系统的熵降低Nkln2，才能保持整个系统有序，这就意味着每秒钟中心节点需要耗散2的N次方决策才能保持整个系统正常运转，如果要保持这样的决策模式都要放在（A）图那个中心完成，如果每个节点是原核细胞那么大的信息盒子（类似脑细胞），只要节点大于45个，中心节点需要以超光速压缩！见图19，这实际上超出了相对论极限，是不可能实现的。我们因此第一个反应就是人脑的神经网络绝对不是这种中心化决策系统。
图19 中心化决策把每个节点加法难度的问题，变成了中心指数难度增加的问题
很显然，分布式决策效率比较高，它可以让整个系统保持低熵状态，还能接受、创造新信息。这样我们就能理解中心智慧和集群智慧，KK撰写的《失控》花了很长的篇幅讲集群智慧：比如说一个大熊和一群蜜蜂，单个熊比单个蜜蜂智商高不知道多少倍，但熊窝很简陋，成千上万的蜜蜂构筑了精妙的蜂巢，科学家赞美蜂巢是耗费最少资源、结构优美、最符合蜜蜂集群社会应用的生存空间。
图20 中心智慧和分布式智慧的对照
蜜蜂集团是个绝对典型的分布式决策系统，每个蜜蜂自己当麦克斯韦妖，形成了集群智慧。包括鸟群智慧，成千上万只鸟在天空中形成很美的图案，如果熵最大的话，鸟群在空中应该是完全无规则的，但实际上每个鸟执行统一的基础规则：只不过它就能识别不要与另一只鸟的距离超过半米，不外乎如此，就算那么简单，每一个小鸟也都是麦克斯韦妖。
图21 每个小鸟构成分布式决策系统，保持鸟群系统的熵减，不断创造出美丽的形状
这个理论让我更加理解了市场，三百年前我们认为幸福和财富依赖于英主、明君，但亚当·斯密反对了这个观点，说我们未来财富会依赖于市场“看不见的手”。我用麦克斯韦妖的角度理解，发现市场不外乎就是个麦克斯韦妖的智能系统，每一个消费者都会自发挑选最好的产品，这与智商没关系，只要是这样，消费者就变成了麦克斯韦妖。成千上万个消费者集合在一起，就是一种集群智慧，他们创造的财富和价值非常巨大。汽车的进化绝不依赖于一两个天才设计师、设计厂商，而是依赖于成千上万个消费者的智能。同时，投资者也是麦克斯韦妖。
阿里巴巴马云曾经做过一个演讲，说了阿里巴巴与Amazon的不同，阿里不是自己做生意，他是帮别人做生意，他服务了600万个商户，让他们做了麦克斯韦妖。
主题七：区块链
如果我摩恩理解了“分布式智能”，我们也能很容易理解为什么会产生“区块链”的创新。
阿里研究院院长高红冰，在讨论区块链的认知的时候说：“一个钢筋水泥为标志的银行信用大厦，正在被一个数据为土壤的区块链信用所取代。”
因为市场需要信用，如果没有信用，我们只能采用“物物交换”这种最原始、成本最高的方式。我们到商场消费购买东西，实际上商家相信的并不是你，而是看你卡是哪里出的，那些银行实际上都是通过高楼盖大厦等中心化建立信用的方式建立信用，大概刷一次卡就得收1.5%的手续费，中心化信用造成了全球市场最稀缺也最昂贵的资源。
思考一下，有没可能让“信用”的建立靠分布式智能，让每个消费者自己当麦克斯韦妖产生这种信用？表面上不太可能，但有了互联网，这个就可以实现了。2008年，有个自称中本聪的人发明了比特币与区块链的基础技术架构，他就是做了这么一件事，通过消费者互相证明每笔交易和合法性。要实现这件事，首先要做的就是防止这个系统重复支付。第一代互联网的永远痛点是信息可以免费复制，但资产不能免费复制，如果无限复制，信用就无处可生，之前一直解决不了这个问题，所以互联网的商业模式都是从免费开始，偷偷摸摸在后面赚钱。
为了解决资产只能支付一次不能重复的问题，中本聪创造了区块链的方式，他要求在区块，每十分钟进行全网记账，盖时间戳，因为时间是最不能作假的。问题的焦点就落在谁去负责盖这个时间戳？他设置了奖励，每十分钟全网只有一个合法的记账人，大家都可以记账，但是要去竞争这个全网合法记账人，抢到以后条件符合“算力最快”与“记账准确”这两点就可以获得奖励，目前的奖励是市值7万的25个比特币。中本聪设计的出发点是“人人为我，我为人人”的理念，由此产生信用，相当于每个记账节点都是麦克斯韦妖，通过盖时间戳把可能的假账都剔除掉，留下真实的、能够建立信用的交易，整个系统玩了7年，信用建立成本极大下降，比特币最高的市值100亿美元。
银行界一开始对这种做法不屑一顾，因为银行的信息系统、大厦、规则都很高级，但是比特币玩了7年，系统维持到现在，没有一次宕机，建立了越来越强大的信用资源，因为越来越多参与者为它背书（目前主要是矿工），而且交易费用低，所以开始逐渐关注起来。
听说现在洪都拉斯政府打算把房地产登记放在区块链上，这是之前经济发展的痛点问题，资产登记和证明系统经常被社会动荡毁坏，但是由于区块链是全网透明的，分布式记录的总账，毁坏的成本极高。现在很多人都在试想利用区块链系统做公证，另外，只要登记到区块链就没有国界性，区块链建立了一套全球承认的信用系统，在此之前，跨界的信用是非常难建立的事，在将来，我们可以研究一下区块链和物联网结合，让电子化合同自动执行。在区块链中，每个参与节点可以当麦克斯韦妖，形成了全球的算法共识。
今天跟大家讲这件事都很奇妙，本来出发点是讲量子的不确定性，大家也认为我们这个时代就是不确定性，混沌的。以前我们也很困惑这件事，但其实信息的不确定性也不能责怪某个体制、媒体。这样的世界一定要产生大家承认、达成共识的“真实”，至少你的资产不能是假的。我们可以看到，通过量子力学的非定域性能够证明麦克斯韦妖的智能，进而证明分布式智能的效率，因此，区块链这样的全网算法共识，就应运而生了。
参考文献：
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【3】Berthold-Georg Englert，PHYSICAL REVIEW LETTERS 9 SEPTEMBER 1996，VOLUME77, NUMBER 11.
【4】A. Aspect, P. Grangier, G. Roger,<>,dans&Physical Review Letters, Vol. 49, N. 2, {pp. 91–94 (1982)
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【9】《区块链新经济蓝图及导读》 作者 Melanie Swan，龚鸣等译，韩锋主编，新星出版社 2016.1
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【11】A．Turing，Can a machine think? the world of mathematics. vol. 4, jr neuman,editor
【12】张礼，《量子力学的前沿问题》，清华大学出版社，2012,3
【13】Stephen Baker,&The Story ofWatson&,MARINER BOOKS, HOUGHTON MIFFLIN HARCOURT,2012;
【14】C.H.Bennett, International Journal ofTheoretical Physics, Vol. 21, No. 12, 1982l Journal of Theoretical Physics,Vol. 21, No. 12, 1982；
【15】Landauer, R. (1961)."Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process," IBMJournal of Research and Development, 3, 183-19 I
【16】Noah Linden,1 Sandu Popescu,2, 3 AnthonyJ. Short,4 and Andreas Winter，Quantummechanical evolution towards thermal equilibrium，http://arxiv.org/abs/
PS：复旦大学哲学课堂，亚洲顶级思想课堂，由复旦大学哲学学院（亚洲第一全球十七）主办，汇聚全球顶尖思想文化，致力于打造世界领先的哲学思想课堂。复旦哲学课堂，思想引领时代！
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