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      全息投影的原理

         2012-05-09 5680
      導讀

      全息投影技術也稱虛擬成像技術是利用干涉和衍射原理記錄并再現物體真實的三維圖像的記錄和再現的技術。   其第一步是利用干涉

       全息投影技術也稱虛擬成像技術是利用干涉和衍射原理記錄并再現物體真實的三維圖像的記錄和再現的技術。   其第一步是利用干涉原理

      記錄物體光波信息,此即拍攝過程:被攝物體在激光輻照下形成漫射式的物光束;另一部分激光作為參考光束射到全息底片上,和物光束疊

      加產生干涉,把物體光波上各點的位相和振幅轉換成在空間上變化的強度,從而利用干涉條紋間的反差和間隔將物體光波的全部信息記錄下

      來。記錄著干涉條紋的底片經過顯影、定影等處理程序后,便成為一張全息圖,或稱全息照片;   其第二步是利用衍射原理再現物體光波

      信息,這是成象過程:全息圖猶如一個復雜的光柵,在相干激光照射下,一張線性記錄的正弦型全息圖的衍射光波一般可給出兩個象,即原

      始象(又稱初始象)和共軛象。再現的圖像立體感強,具有真實的視覺效應。全息圖的每一部分都記錄了物體上各點的光信息,故原則上它

      的每一部分都能再現原物的整個圖像,通過多次曝光還可以在同一張底片上記錄多個不同的圖像,而且能互不干擾地分別顯示出來。   全

      息原理是“一個系統原則上可以由它的邊界上的一些自由度完全描述”,是基于黑洞的量子性質提出的一個新的基本原理。其實這個基本原

      理是聯系量子元和量子位結合的量子論的。其數學證明是,時空有多少維,就有多少量子元;有多少量子元,就有多少量子位。它們一起組

      成類似矩陣的時空有限集,即它們的排列組合集。全息不全,是說選排列數,選空集與選全排列,有對偶性。即一定維數時空的全息性完全

      等價于少一個量子位的排列數全息性;這類似“量子避錯編碼原理”,從根本上解決了量子計算中的編碼錯誤造成的系統計算誤差問題。而

      時空的量子計算,類似生物DNA的雙螺旋結構的雙共軛編碼,它是把實與虛、正與負雙共軛編碼組織在一起的量子計算機。這可叫做“生物時

      空學”,這其中的“熵”,也類似“宏觀的熵”,不但指混亂程度,也指一個范圍。時間指不指一個范圍?從“源于生活”來說,應該指。

      因此,所有的位置和時間都是范圍。位置“熵”為面積“熵”,時間“熵”為熱力學箭頭“熵”。其次,類似N數量子元和N數量子位的二元

      排列,與N數行和N數列的行列式或矩陣類似的二元排列,其中有一個不相同,是行列式或矩陣比N數量子元和N數量子位的二元排列少了一個

      量子位,這是否類似全息原理,N數量子元和N數量子位的二元排列是一個可積系統,它的任何動力學都可以用低一個量子位類似N數行和N數

      列的行列式或矩陣的場論來描述呢?數學上也許是可以證明或探究的。 1、反德西特空間,即為點、線、面內空間,是可積的。因為點、線

      、面內空間與點、線、面外空間交接處趨于“超零”或“零點能”零,到這里是一個可積系統,它的任何動力學都可以有一個低一維的場論

      來實現。也就是說,由于反德西特空間的對稱性,點、線、面內空間場論中的對稱性,要大于原來點、線、面外空間的洛侖茲對稱性,這個

      比較大一些的對稱群叫做共形對稱群。當然這能通過改變反德西特空間內部的幾何來消除這個對稱性,從而使得等價的場論沒有共形對稱性

      ,這可叫新共形共形。如果把馬德西納空間看作“點外空間”,一般“點外空間”或“點內空間”也可看作類似球體空間。反德西特空間,

      即“點內空間”是場論中的一種特殊的極限。“點內空間”的經典引力與量子漲落效應,其弦論的計算很復雜,計算只能在一個極限下作出

      。例如上面類似反德西特空間的宇宙質量軌道圓的暴漲速率,是光速的8.88倍,就是在一個極限下作出的。在這類極限下,“點內空間”過

      渡到一個新的時空,或叫做pp波背景。可精確地計算宇宙弦的多個態的譜,反映到對偶的場論中,我們可獲得物質族質量譜計算中一些算子

      的反常標度指數。 2、這個技巧是,弦并不是由有限個球量子微單元組成的。要得到通常意義下的弦,必須取環量子弦論極限,在這個極限

      下,長度不趨于零,每條由線旋耦合成環量子的弦可分到微單元10的-33次方厘米,而使微單元的數目不是趨于無限大,從而使得弦本身對應

      的物理量如能量動量是有限的。在場論的算子構造中,如果要得到pp波背景下的弦態,我們恰好需要取這個極限。這樣,微單元模型是一個

      普適的構造,也清楚了。在pp波這個特殊的背景之下,對應的場論描述也是一個可積系統。
       


       
       
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