2345小说>网络游戏>光量子之超进化>第十六章 高维宇宙(下)
成。时空的关系,是在空间的架构上比普通三维空间的长、宽、高三条轴外又多了一条时间轴,而这条时间的轴是一条实数值的轴。”

&定任何事物都需要四个坐标(空间的三个坐标和时间的一个坐标)的空间。

四维空间是三维空间和时间组成的整体。

三维空间其中任意一点的位置,由三个坐标便可确定,其中事物其实是相对静止的,而能够容纳生命的空间,至少是四维的。可以说,生命便是,能够感知、记录时间坐标的空间物质。

这个概念是根据任何物质都同时存在于空间和时间中,空间和时间不可分割而提出的。四维空间的几何学对相对论的广泛传播有重要作用。

一维是线,二维是面,三维是静态空间,四维是动态空间(因为有了时间),当然这只是一种说法,并不是说第四维就是时间。

在物理学中描述某一变化着的事件时所必须的变化的参数,这个参数就叫做维。几个参数就是几个维。比如描述“门”的位置就只需要角度,所以是一维的而不是二维。

简单地说:零维是点,没有长、宽、高。一维是由无数的点组成的一条线,只有长度,没有宽、高。二维是由无数的线组成的面,有长、宽没有高。三维是由无数的面组成的体,有长宽高。维可以理解成方向。

因为人的眼睛只能看到三维,所以四维以上很难解释。正如一个智力正常,先天只有一只眼睛,一只耳朵的人(这样就没有双眼效应,双耳效应),他就很难理解距离了,他很可能认为这个世界是2维的。

一个简单的说法:n维就是2个以上的n-1维物体垂直所形成的空间。

因为,人类只能理解3维,所以后面的维度可以通过数学理论构建,但要仔细理解就很难。在量子力学,仍在建立的弦理论,认为世界是11维的。(十维空间+一维时间)

含义推导

我们在讨论维度的时候通常会建立n维空间的维度概念。

在数学上一个维度中两点间距离通常满足以下公式

&空间>

&空间(勾股定理)>

&空间>

&空间>

以此类推……

感觉到这里面有问题,勾股定理是在二维空间得出的结论,该组公式,一直处于二维空间的推进过程,比如a^2+b^2+c^2=^2,先是将前两项a、b的平方得出一条弦来为e,再将e与c组合在一个二维空间内,因为互相垂直,所以还是符合勾股定律,推出终是两条相互垂直线段的弦。这样理解比较抽象,举个例子:

1^2+1^2+1^2=^2,这个公式先将前两项相加得出:

1然后再代入公式得出:

1依次类推,这组公式便适合于所有维度的空间。但它揭示的永远都是在二维空间内两个相互垂直两边与第三边的关系。那么3条共顶点相互垂直的边所对应的底面,4条共顶点相互垂直的边所对应的围成的空间体体积关系如何呢,上组公式并没有揭示出来。笔者试着描述一下。

在三维空间内,a^2+b^2+c^2=^2,不代表着三条棱与所对应底面的关系,那么,假设a、b、c边长为1(代表三条线段所对应的底面积),那么不难算出的面积为√3/2,套入原来的公式就不成立了。因为,1^2+1^2+1^2=3,这就于底面积的平方不相等了,√3/2的平方等于3/4,与上面给出的公式不相符。这说明上组公式,存在一定问题。(这里的成为三条棱边所对应的底面)。

下面我们分析一下四维空间的例子。分析这个四维空间体,它由4个正三棱椎组成(读者可以自己去数),假设这个四维空间体外棱为1,那么其体积为1/√3(具体运算就是将填充这个四维空间体的4个正三棱椎体积之和相加,每个正三棱椎体积为√3/12也就是,乘以4个便得到总体积为里的对应着这个四维空间体的体积)。

因此,上组公式并不能那么简单地进行表达,如果考虑对应的线、面、体的关系,那么要对上面那组公式进行重新确定。下面,根据笔者对此公式的理解和计算,将此公式展开来看

&

&

&2=3/4;而公式运算结果为3

&√3)^2=1/3;而公式运算结果4

……..

比较以上公式,公式(2)结果乘以1,与最终结果相符;公式(3)结果乘以4,与最终运算结果相符;公式(4)乘以12,便与最终结果运算结果相符。那么,1、4、12属于什么数列呢,它们同属于条件是n>0),这个数列,其中n是空间的维数度减1。所以上述公式,是否可以概括为:

a^2+b^2+c^2其中是实际线段所对应的线、面、体积的运算结果)。

是否是这样呢,有待于专家在五维以上空间进一步检验。

&对称性

对于爱因斯坦的四维空间,人们普遍认为空间有轴对称性,或是中心对称。譬如,倘若一个三维空间的人进入四维空间,并且按照适当的方式“旋转”一下再回到3维空间,那么他会被‘轴对称’一下(这在3维空间中当然是不可能实现的,除非运用三维版本的麦比乌斯带)。当然,由于没有人进入四维空间,所以这只是一个从二维空间类比而得的假设,无法进行验证。但是关于时间轴的观点以及时空错乱瞬间的现象与这是相符的。

从二维空间的一个图形是不能再二维空间进行对称的,但进入三维空间,就可以通过进行翻转回到二维空间时,就可


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