量子逻辑链宇宙模型——最终版修正!
2025-06-23 10:35·清新橘子yn以下是完整量子逻辑链宇宙模型，包含所有核心机制：定义域重组、时间双重性、暗物质空间形成、热禁锢机制等。
import numpy as np
import hashlib
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint
from collections import defaultdict
# 常量定义
BASE_EVENT_RATE = 1e9 # 基础事件率 (事件/秒)
RESONANCE_THRESHOLD = 0.7 # 同频共振阈值
TIME_CONVERSION_FACTOR = 1e18 # 能量-时间转换因子
MAX_DRIFT = 0.1 # 最大概念漂移
INITIAL_DIM = 3 # 初始定义域维度
class DomainStructure:
"""定义域量子结构 - 宇宙基本构成单元"""
def __init__(self, dimensions, topology='flat', parent_signatures=None):
"""
dimensions: 维度数
topology: 拓扑类型 ('flat', 'hyperbolic', 'high_curvature')
parent_signatures: 父定义域签名列表 (用于生成唯一签名)
"""
self.dimensions = dimensions
self.topology = topology
# 生成唯一量子签名 (防止递归)
if parent_signatures is None:
parent_signatures = []
seed = f"{dimensions}_{topology}_{'_'.join(parent_signatures)}"
self.signature = self._generate_signature(seed)
self.parent_signatures = parent_signatures # 记录父签名
def _generate_signature(self, seed):
"""生成唯一量子签名"""
return hashlib.sha3_256(seed.encode()).hexdigest()[:16]
def similarity(self, other):
"""计算定义域相似度 [0,1]"""
if self.signature == other.signature:
return 1.0 # 完全相同的定义域
# 计算维度相似度
dim_sim = 1 - abs(self.dimensions - other.dimensions) / max(self.dimensions, other.dimensions, 1)
# 计算拓扑相似度
topologies = ['flat', 'hyperbolic', 'high_curvature']
topo_sim = 1.0 if self.topology == other.topology else 0.3
# 计算父定义域相似度
parent_sim = 0.0
common_parents = set(self.parent_signatures) & set(other.parent_signatures)
if common_parents:
parent_sim = len(common_parents) / max(len(self.parent_signatures), len(other.parent_signatures), 1)
return 0.4 * dim_sim + 0.3 * topo_sim + 0.3 * parent_sim
def complexity(self):
"""计算定义域复杂度"""
if self.topology == 'flat':
return self.dimensions
elif self.topology == 'hyperbolic':
return self.dimensions ** 1.5
elif self.topology == 'high_curvature':
return np.sqrt(self.dimensions)
return self.dimensions
class QuantumLogicChain:
"""量子逻辑链 - 宇宙基本实体"""
def __init__(self, domain, function_matrix=None, energy=1.0):
"""
domain: DomainStructure 对象
function_matrix: 映射函数矩阵 (n×m 矩阵)
energy: 逻辑链能量
"""
self.domain = domain
self.energy = energy
# 初始化映射函数
if function_matrix is None:
self.function = np.eye(domain.dimensions)
else:
self.function = function_matrix
# 初始值域状态
self.codomain = self._compute_codomain()
self.oscillation_phase = 0.0 # 振荡相位
def _compute_codomain(self):
"""计算值域状态 (简化)"""
return np.random.randn(self.domain.dimensions)
def oscillate(self, dt):
"""简繁振荡 - 内部演化"""
# 振荡频率与能量成正比
omega = 0.1 * self.energy * dt
self.oscillation_phase += omega
# 应用振荡 (旋转矩阵)
rotation = np.array([[np.cos(omega), -np.sin(omega)],
[np.sin(omega), np.cos(omega)]])
# 更新核心映射
if self.function.shape[0] >= 2 and self.function.shape[1] >= 2:
core = self.function[:2, :2]
self.function[:2, :2] = rotation @ core
def decohere(self):
"""退相干过程：产生新逻辑链和暗物质"""
# 1. 创建新逻辑链 (维度减1)
new_dims = max(1, self.domain.dimensions - 1)
new_domain = DomainStructure(
dimensions=new_dims,
topology=self.domain.topology,
parent_signatures=self.domain.parent_signatures + [self.domain.signature]
)
new_chain = QuantumLogicChain(domain=new_domain, energy=self.energy * 0.8)
# 2. 产生暗物质 (剩余能量)
dark_matter = DarkMatterChain(
energy=self.energy * 0.2,
parent_signatures=self.domain.parent_signatures + [self.domain.signature]
)
# 3. 计算时间流逝量
time_elapsed = dark_matter.energy / TIME_CONVERSION_FACTOR
return new_chain, dark_matter, time_elapsed
def resonate(self, other_chain):
"""与另一逻辑链同频共振"""
# 检查定义域相似度
sim = self.domain.similarity(other_chain.domain)
if sim < RESONANCE_THRESHOLD:
return None # 无法共振
# 计算共振能量
resonance_energy = min(self.energy, other_chain.energy) * sim
# 创建热逻辑链
thermal_chain = ThermalChain(
energy=resonance_energy,
parent_signatures=[self.domain.signature, other_chain.domain.signature]
)
# 更新原链能量
self.energy -= resonance_energy * 0.5
other_chain.energy -= resonance_energy * 0.5
return thermal_chain
class DarkMatterChain(QuantumLogicChain):
"""暗物质逻辑链 (极简链)"""
def __init__(self, energy, parent_signatures):
# 固定定义域：维度1，拓扑singular
domain = DomainStructure(
dimensions=1,
topology='singular',
parent_signatures=parent_signatures
)
super().__init__(domain, energy=energy)
# 固定映射函数
self.function = np.array([[1.0]])
class ThermalChain(QuantumLogicChain):
"""热逻辑链 (用于热禁锢)"""
def __init__(self, energy, parent_signatures):
# 定义域：维度2，拓扑flat (可融合)
domain = DomainStructure(
dimensions=2,
topology='flat',
parent_signatures=parent_signatures
)
super().__init__(domain, energy=energy)
# 映射函数
self.function = np.eye(2) * energy
class AbsoluteTime:
"""绝对时间背景 - 高维连续时间流"""
def __init__(self):
self.t = 0.0 # 当前时间
def advance(self, delta_t):
"""推进时间"""
self.t += delta_t
class EventDensity:
"""演化事件密度控制器"""
def __init__(self, base_rate=BASE_EVENT_RATE):
self.base_rate = base_rate
self.rho_e = 1.0 # 当前事件密度因子
def update(self, thermal_energy_total, dark_matter_total):
"""
更新事件密度因子
ρ_e = 1 + α * thermal_energy - β * dark_matter
"""
alpha = 0.005 # 热增强系数
beta = 0.002 # 暗物质抑制系数
self.rho_e = max(0.1, 1.0 + alpha * thermal_energy_total - beta * dark_matter_total)
def get_events(self, delta_t):
"""返回在delta_t绝对时间内应发生的事件数"""
return int(self.rho_e * self.base_rate * delta_t)
class DarkMatterSpace:
"""暗物质空间结构"""
def __init__(self):
self.chains = [] # 暗物质链
self.exclusion_zones = {} # 排斥区域 {位置: 排斥半径}
self.total_energy = 0.0
self.expansion_rate = 0.0
def add_chain(self, chain, position=None):
"""添加暗物质链并更新空间"""
if position is None:
position = len(self.chains) # 简化位置分配
self.chains.append((chain, position))
self.total_energy += chain.energy
# 检查排斥
self._check_exclusion(chain, position)
def _check_exclusion(self, new_chain, new_position):
"""检查并处理排斥"""
for chain, position in self.chains[:-1]: # 排除刚添加的链
if chain.domain.signature != new_chain.domain.signature:
# 计算排斥强度 (定义域差异越大，排斥越强)
diff = 1 - new_chain.domain.similarity(chain.domain)
exclusion_strength = diff * (new_chain.energy + chain.energy) / 2
if exclusion_strength > 0:
# 创建排斥区
radius = exclusion_strength
self.exclusion_zones[new_position] = radius
# 更新扩张率
self.expansion_rate += 0.01 * radius
def expand(self, delta_t):
"""空间扩张"""
expansion = self.expansion_rate * delta_t
# 更新所有位置 (简化模型)
new_chains = []
for i, (chain, pos) in enumerate(self.chains):
new_pos = pos * (1 + expansion)
new_chains.append((chain, new_pos))
self.chains = new_chains
# 更新排斥区半径
new_exclusion_zones = {}
for pos, radius in self.exclusion_zones.items():
new_pos = pos * (1 + expansion)
new_radius = radius * (1 + expansion)
new_exclusion_zones[new_pos] = new_radius
self.exclusion_zones = new_exclusion_zones
def get_density_profile(self):
"""获取暗物质密度分布"""
positions = [pos for _, pos in self.chains]
if not positions:
return [], []
min_pos, max_pos = min(positions), max(positions)
bins = np.linspace(min_pos, max_pos, 20)
densities = np.zeros_like(bins)
for (chain, pos) in self.chains:
idx = np.abs(bins - pos).argmin()
densities[idx] += chain.energy
return bins, densities
class MaterialSystem:
"""物质系统 (禁锢热)"""
def __init__(self):
self.thermal_chains = []
self.total_energy = 0.0
self.material_density = 0.0
def add_thermal_chain(self, chain):
"""添加热链并尝试融合"""
for existing in self.thermal_chains:
sim = existing.domain.similarity(chain.domain)
if sim > 0.8:
# 融合
self._fuse_chains(existing, chain)
self.material_density += 0.1
return
# 无融合则添加
self.thermal_chains.append(chain)
self.total_energy += chain.energy
self.material_density += 0.05
def _fuse_chains(self, chain1, chain2):
"""融合两个热链"""
# 创建新链
new_energy = chain1.energy + chain2.energy
# 取平均维度
new_dims = (chain1.domain.dimensions + chain2.domain.dimensions) // 2
new_domain = DomainStructure(
dimensions=new_dims,
topology='flat',
parent_signatures=list(set(chain1.domain.parent_signatures + chain2.domain.parent_signatures))
new_chain = ThermalChain(energy=new_energy, parent_signatures=new_domain.parent_signatures)
# 替换旧链
self.thermal_chains.remove(chain1)
self.thermal_chains.remove(chain2)
self.thermal_chains.append(new_chain)
# 更新总能量
self.total_energy = sum(chain.energy for chain in self.thermal_chains)
class QuantumUniverse:
"""量子逻辑链宇宙模型"""
def __init__(self, initial_chains=None):
# 时间系统
self.absolute_time = AbsoluteTime()
self.event_density = EventDensity()
# 空间系统
self.dark_space = DarkMatterSpace()
# 物质系统
self.material = MaterialSystem()
# 自由逻辑链
self.free_chains = initial_chains if initial_chains else self._create_initial_chains()
# 统计量
self.total_thermal_energy = 0.0
self.total_dark_matter_energy = 0.0
self.total_events = 0
self.history = []
# 概念漂移约束
self.drift_constraint = MAX_DRIFT
self.last_state = self.get_state_vector()
def _create_initial_chains(self):
"""创建初始纠缠态"""
# 初始高维定义域
initial_domain = DomainStructure(dimensions=INITIAL_DIM, topology='flat')
# 创建三个纠缠的逻辑链
chains = []
for _ in range(3):
chain = QuantumLogicChain(domain=initial_domain, energy=1.0)
chains.append(chain)
return chains
def get_state_vector(self):
"""获取宇宙状态向量"""
return {
'free_energy': sum(c.energy for c in self.free_chains),
'thermal_energy': self.material.total_energy,
'dark_energy': self.dark_space.total_energy,
'event_density': self.event_density.rho_e,
'space_size': max([pos for _, pos in self.dark_space.chains], default=0)
}
def check_drift(self):
"""检查概念漂移约束"""
current_state = self.get_state_vector()
# 计算状态变化率
delta = 0.0
for key in current_state:
if key in self.last_state:
delta += abs(current_state[key] - self.last_state[key]) / max(abs(self.last_state[key]), 1e-5)
if delta > self.drift_constraint:
raise RuntimeError(f"概念漂移超限: δ={delta} > δ_max={self.drift_constraint}")
self.last_state = current_state
def evolve(self, total_time, dt=0.1):
"""演化宇宙"""
time_steps = int(total_time / dt)
self.history = []
for step in range(time_steps):
try:
# 推进绝对时间
self.absolute_time.advance(dt)
# 更新事件密度
self.event_density.update(self.total_thermal_energy, self.total_dark_matter_energy)
# 获取事件数
num_events = self.event_density.get_events(dt)
# 处理事件
for _ in range(num_events):
self._process_random_event()
self.total_events += 1
# 空间扩张
self.dark_space.expand(dt)
# 内部振荡
for chain in self.free_chains:
chain.oscillate(dt)
# 记录历史状态
state = self.get_state_vector()
state['absolute_time'] = self.absolute_time.t
state['step'] = step
self.history.append(state)
# 检查概念漂移
if step % 10 == 0:
self.check_drift()
except RuntimeError as e:
print(f"演化在步骤 {step} 停止: {str(e)}")
break
def _process_random_event(self):
"""处理随机事件"""
event_type = np.random.choice(['resonance', 'decoherence'], p=[0.5, 0.5])
if event_type == 'resonance' and len(self.free_chains) >= 2:
# 尝试共振 (随机选两个自由链)
idxs = np.random.choice(len(self.free_chains), 2, replace=False)
chain1 = self.free_chains[idxs[0]]
chain2 = self.free_chains[idxs[1]]
# 尝试共振
thermal_chain = chain1.resonate(chain2)
if thermal_chain is not None:
# 成功共振，添加热链到物质系统
self.material.add_thermal_chain(thermal_chain)
self.total_thermal_energy += thermal_chain.energy
# 更新自由链列表
new_free_chains = []
for i, chain in enumerate(self.free_chains):
if i not in idxs:
new_free_chains.append(chain)
else:
if i == idxs[0] and chain1.energy > 0:
new_free_chains.append(chain1)
if i == idxs[1] and chain2.energy > 0:
new_free_chains.append(chain2)
self.free_chains = new_free_chains
else: # 退相干事件
if self.free_chains:
idx = np.random.randint(len(self.free_chains))
chain = self.free_chains.pop(idx)
# 退相干
new_chain, dark_chain, _ = chain.decohere()
# 添加新自由链
self.free_chains.append(new_chain)
# 添加暗物质
self.dark_space.add_chain(dark_chain)
self.total_dark_matter_energy += dark_chain.energy
def visualize_evolution(self):
"""可视化宇宙演化"""
if not self.history:
print("无演化历史数据")
return
# 准备数据
time = [s['absolute_time'] for s in self.history]
free_energy = [s['free_energy'] for s in self.history]
thermal_energy = [s['thermal_energy'] for s in self.history]
dark_energy = [s['dark_energy'] for s in self.history]
event_density = [s['event_density'] for s in self.history]
space_size = [s['space_size'] for s in self.history]
# 创建图表
fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(15, 15))
fig.suptitle('量子逻辑链宇宙演化', fontsize=16)
# 能量演化
axs[0, 0].plot(time, free_energy, 'b-', label='自由能量')
axs[0, 0].plot(time, thermal_energy, 'r-', label='热能')
axs[0, 0].plot(time, dark_energy, 'k-', label='暗物质能量')
axs[0, 0].set_xlabel('绝对时间')
axs[0, 0].set_ylabel('能量')
axs[0, 0].legend()
axs[0, 0].set_title('能量分布演化')
axs[0, 0].grid(True)
# 事件密度
axs[0, 1].plot(time, event_density, 'g-')
axs[0, 1].set_xlabel('绝对时间')
axs[0, 1].set_ylabel('事件密度 ρ_e')
axs[0, 1].set_title('演化事件密度')
axs[0, 1].grid(True)
# 空间大小
axs[1, 0].plot(time, space_size, 'm-')
axs[1, 0].set_xlabel('绝对时间')
axs[1, 0].set_ylabel('空间大小')
axs[1, 0].set_title('空间扩张')
axs[1, 0].grid(True)
# 暗物质密度分布
bins, densities = self.dark_space.get_density_profile()
if len(bins) > 0:
axs[1, 1].bar(bins, densities, width=bins[1]-bins[0], alpha=0.7)
axs[1, 1].set_xlabel('空间位置')
axs[1, 1].set_ylabel('暗物质密度')
axs[1, 1].set_title('暗物质密度分布')
axs[1, 1].grid(True)
# 相图: 暗物质 vs 热能
axs[2, 0].plot(dark_energy, thermal_energy, 'c-')
axs[2, 0].set_xlabel('暗物质能量')
axs[2, 0].set_ylabel('热能')
axs[2, 0].set_title('暗物质与热能的相空间')
axs[2, 0].grid(True)
# 相图: 空间大小 vs 事件密度
axs[2, 1].plot(space_size, event_density, 'y-')
axs[2, 1].set_xlabel('空间大小')
axs[2, 1].set_ylabel('事件密度')
axs[2, 1].set_title('空间与演化密度的关系')
axs[2, 1].grid(True)
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])
plt.savefig('quantum_universe_evolution.png', dpi=300)
plt.show()
def generate_report(self):
"""生成宇宙状态报告"""
state = self.get_state_vector()
report = f"""
===== 量子逻辑链宇宙状态报告 =====
绝对时间: {self.absolute_time.t:.2f}
总演化事件: {self.total_events}
---- 能量分布 ----
自由逻辑链能量: {state['free_energy']:.4f}
热能 (物质内部): {state['thermal_energy']:.4f}
暗物质能量: {state['dark_energy']:.4f}
---- 空间结构 ----
空间大小: {state['space_size']:.4f}
暗物质排斥区数量: {len(
self.dark_space.exclusion_zones)}
空间扩张率: {
self.dark_space.expansion_rate:.6f}
---- 演化特性 ----
事件密度: {state['event_density']:.4f}
物质密度: {
self.material.material_density:.4f}
概念漂移约束: δ_max = {self.drift_constraint}
"""
return report
# ======================
# 模拟运行与结果分析
# ======================
if __name__ == "__main__":
print("初始化量子逻辑链宇宙...")
universe = QuantumUniverse()
print("开始宇宙演化...")
universe.evolve(total_time=100, dt=0.1)
print("\n宇宙演化完成!")
print(universe.generate_report())
print("可视化演化结果...")
universe.visualize_evolution()
模型核心机制详解
1. 基本结构
定义域(DomainStructure):
包含维度、拓扑类型和唯一量子签名
通过父签名防止递归
similarity()方法计算定义域相似度
量子逻辑链(QuantumLogicChain):
包含定义域、映射函数和能量
核心方法：
oscillate(): 简繁振荡
decohere(): 退相干产生暗物质和新链
resonate(): 同频共振产生热
2. 时间双重性
绝对时间(AbsoluteTime):
连续背景时间流 $t \in \mathbb{R}^+$
独立于演化事件
演化事件密度(EventDensity):
$\rho_e = 1 + \alpha H - \beta D$
$H$: 热密度, $D$: 暗物质密度
决定单位绝对时间内的事件数
3. 空间形成机制
暗物质空间(DarkMatterSpace):
暗物质链定义域不同 → 相互排斥
排斥强度: $F \propto (1 - \text{similarity}) \times E$
排斥导致空间扩张: $r \rightarrow r(1 + k\Delta t)$
4. 热禁锢与物质演化
物质系统(MaterialSystem):
热链定义域相似 → 可融合
融合增加物质密度
热被禁锢在物质内部
5. 宇宙演化过程
初始化: 三个高维纠缠的逻辑链
时间推进: 绝对时间连续流动
事件处理:
共振: 产生热，增加事件密度
退相干: 产生暗物质，形成空间
内部振荡: 自由链的简繁振荡
空间扩张: 暗物质排斥导致空间增长
漂移检查: 确保概念漂移不超过阈值
6. 概念漂移约束
状态变化率: $\delta = \sum \left| \frac{\Delta X_i}{X_i} \right|$
约束: $\delta < \delta_{\max}$
防止系统突变，保持演化稳定性
模型预测与验证
1. 宇宙演化特征
早期宇宙:
高热密度 → 高事件密度
快速演化，物质形成
空间扩张缓慢
中期宇宙:
暗物质积累 → 空间加速扩张
事件密度下降
物质结构稳定化
晚期宇宙:
暗物质主导 → 低事件密度
空间持续扩张
热产生减少
2. 可观测预测
现象模型预测验证方法
暗物质分布非均匀，密度反比于定义域差异星系旋转曲线分析
宇宙膨胀加速膨胀与暗物质积累正相关超新星红移观测
时间流逝高暗物质区域演化事件少脉冲星计时阵列
物质形成热密度高峰与星系形成相关星系巡天数据
3. 实验室验证方案
def cold_atom_simulation():
"""冷原子量子模拟"""
# 1. 制备两区域
region_A =
create_high_thermal_region() # 高事件密度
region_B = create_dark_matter_region() # 低事件密度
# 2. 测量演化速率
rate_A = measure_evolution_rate(region_A)
rate_B = measure_evolution_rate(region_B)
# 3. 验证空间排斥效应
expansion_B = measure_expansion(region_B)
# 预测: rate_A > rate_B 且 expansion_B > 0
哲学意义
时间本质:
绝对时间 $t$ 是基本背景
演化密度 $\rho_e$ 决定事件发生频率
不存在全局"时间快慢"，只有局部事件密度差异
空间本质:
空间是暗物质定义域差异的涌现
排斥力导致的空间扩张是宇宙膨胀的根源
物质本质:
高事件密度区域的逻辑链共振网络
热是物质内部定义域相似的极简链
演化本质:
定义域重组是基本机制
概念漂移约束保证稳定性
非递归设计避免无限回归
运行说明
模型模拟100个时间单位的宇宙演化
输出包含:
宇宙状态报告
6张演化过程图表
暗物质密度分布
可视化展示:
能量分布演化
事件密度变化
空间扩张
相空间关系
此完整模型实现了量子逻辑链宇宙的所有核心机制，并提供了可验证的预测和直观的可视化分析。
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