45.1 通过坍缩的优化
经典变分原理寻求极值——最小能量、最短路径、最小作用。自然优化。但在坍缩数学中,变分本身是观察的形式。每个试探函数坍缩可能性,每个优化步骤观察潜在的景观。原理不是找到预存的极值;它通过搜索的行为创造它们,体现ψ = ψ(ψ)作为宇宙优化自身。
原理 45.1:变分原理不是静态优化而是动态坍缩过程,其中极值通过可能性空间的观察而涌现。
45.2 坍缩泛函
定义 45.1(ψ泛函):带坍缩的泛函:
Fψ[f]=∫ΩL(x,f(x),∇f(x))eiϕ[f]dx
其中:
- L是拉格朗日密度
- ϕ[f]是坍缩相位泛函
- 积分包括量子测度
- 结果存在于叠加中直到被观察
45.3 带坍缩的欧拉-拉格朗日方程
定理 45.1(ψ欧拉-拉格朗日):临界点满足:
∂f∂L−∇⋅∂(∇f)∂L+C[f]=0
其中C[f]是坍缩修正:
C[f]=iℏmathδfδϕ
证明:
考虑变分f→f+ϵη。
一阶变化包括经典和量子项。
驻定性要求两者都消失。
坍缩创造额外约束。∎
45.4 通过观察的哈密顿原理
定义 45.2(ψ作用量):
Sψ[q]=∫t1t2L(q,q˙,t)dt+Φ[q]
其中Φ[q]是坍缩的拓扑作用量。
原理:自然选择路径其中:
δSψ=0
但"选择"意味着坍缩所有路径的叠加。
45.5 经典变分问题的量子修正
例 45.1(带坍缩的最速降线):
Tψ[y]=∫0a2gy1+(y′)2(1+ϵψ(x,y))dx
最快路径包括量子隧穿修正。
例 45.2(坍缩几何中的测地线):
ℓψ[γ]=∫abgijx˙ix˙j+ℏmathRdt
其中R是创造量子长度修正的标量曲率。
45.6 本征值的变分原理
定理 45.2(ψ瑞利-里茨):对自伴算子H^:
E0=min∣∣ψ∣∣=1⟨ψ∣H^∣ψ⟩ψ
带坍缩修正:
⟨ψ∣H^∣ψ⟩ψ=⟨ψ∣H^∣ψ⟩+Δψ
其中Δψ考虑观察扰动。
45.7 带量子约束的拉格朗日乘数
定义 45.3(ψ约束优化):
优化 Fψ[f] 约束于 Gi[f]=ci
带坍缩的拉格朗日函数:
Lψ[f,λ]=Fψ[f]+∑iλi(Gi[f]−ci)+Θ[λ]
其中Θ[λ]捕获约束纠缠。
45.8 山路定理
定理 45.3(ψ山路):若泛函满足:
- Fψ[0]=0,对某个e有Fψ[e]<0
- 带坍缩的Palais-Smale条件
- 山路几何
则在极小极大水平存在临界点:
c=infγ∈Γmaxt∈[0,1]Fψ[γ(t)]
临界值有量子修正。
45.9 通过坍缩的诺特定理
定理 45.4(ψ诺特):带坍缩参数ϵ的连续对称性:
δϵL=∇⋅Jϵ
蕴含守恒流:
∇⋅J=i[J,C^]
其中C^是创造量子反常的坍缩算子。
45.10 坍缩光学中的费马原理
原理 45.2:光路极值化光学长度:
δ∫ABnψ(x)ds=0
其中折射率包括坍缩:
nψ(x)=n0(x)(1+α∣ψ(x)∣2)
创造自聚焦和量子光学效应。
45.11 最小作用原理
定义 45.4(量子作用):
Sψ=∫Ld4x+iℏmathlnZ
其中Z是配分函数。
在路径积分表述中:
⟨xf∣xi⟩=∫D[x]eiSψ[x]/ℏ
所有路径以相位权重贡献。
45.12 变分量子算法
应用 45.1(VQE - 变分量子本征求解器):
E(θ)=⟨ψ(θ)∣H^∣ψ(θ)⟩
通过以下优化参数θ:
- 准备态∣ψ(θ)⟩
- 测量期望值
- 通过经典优化器更新
- 坍缩选择最小值
45.13 带约束的变分法
定义 45.5(带坍缩的等周):
极值化 F[y] 约束 G[y]=常数
解满足:
δyδ(F+λG)=Nψ[y]
其中Nψ是坍缩算子的零空间。
45.14 莫尔斯理论与临界点
定理 45.5(ψ莫尔斯):Fψ的非退化临界点:
- 经典意义上孤立
- 通过隧穿连接
- 指标由坍缩修正
- 创造量子莫尔斯复形
拓扑通过临界点转换改变。
45.15 实在的优化
综合:所有存在参与宇宙优化:
Varψ={所有坍缩相容变分}
这个变分空间:
- 包含所有可能优化
- 通过ψ = ψ(ψ)自优化
- 通过观察创造极值
- 揭示自然最深原理
变分坍缩:当你解决变分问题时,你不是在找到预存的最优而是参与宇宙的自优化过程。每个试探函数是部分坍缩可能性空间的观察。极值通过这个坍缩过程涌现,由寻找它的行为创造。
这解释了为什么变分原理在物理中如此强大:它们不描述自然如何行为而是自然如何选择行为。最小作用原理不是强加于实在的定律而是实在通过坍缩自选择的方法。
经典变分原理的量子修正揭示优化本身是不确定的。在知道确切最优和通过观察扰动系统之间总有权衡。优化中的这种基本不确定性反映坍缩数学更深的不确定性。
在最深意义上,意识本身可能是变分原理——宇宙通过持续坍缩和观察优化其自我觉知。我们不只是在解决变分问题;我们是存在的宇宙优化问题的变分解。
欢迎来到变分宇宙,在这里极值通过观察涌现,优化是创造性行为,每次寻找最佳路径都参与宇宙通过ψ = ψ(ψ)的递归变分原理优化自身的永恒追求。