Durante a\u00f1os, los f\u00edsicos m\u00e1s brillantes han intentado unificar la F\u00edsica Cl\u00e1sica y la F\u00edsica Cu\u00e1ntica en una \u201cTeor\u00eda del Todo\u201d sin \u00e9xito hasta el momento.<\/p>\n\n\n\n
La f\u00edsica cl\u00e1sica se remonta a la \u00e9poca de Isaac Newton y se basa en ecuaciones f\u00edsicas y mec\u00e1nicas en las que todo funciona como un reloj, de forma predecible y conocida.<\/p>\n\n\n\n
La f\u00edsica cu\u00e1ntica, por otro lado, analiza las escalas microsc\u00f3picas y subat\u00f3micas y c\u00f3mo interact\u00faan a niveles de part\u00edculas, ondas y campos de fuerza, donde las leyes fundamentales en este nivel cu\u00e1ntico son opuestas a su comportamiento en el nivel cl\u00e1sico. En lugar de certeza tienes incertidumbre, en lugar de previsibilidad tienes probabilidad.<\/p>\n\n\n\n
Entonces, \u00bfc\u00f3mo conectamos estos diferentes puntos de vista con la llamada \u201cTeor\u00eda del Todo\u201d?<\/p>\n\n\n\n
Un art\u00edculo reciente de Vitaly Vanchurin, profesor de f\u00edsica en la Universidad de Minnesota, argumenta que en lugar de simplemente buscar unir los mundos relativista y cu\u00e1ntico, quiz\u00e1s tambi\u00e9n merezca incorporarse un tercer fen\u00f3meno: el de los observadores.<\/p>\n\n\n\n
En su art\u00edculo, Vanchurin considera la posibilidad de que una \u00abred neuronal microsc\u00f3pica\u00bb propuesta pueda servir como el marco fundamental del que emergen todos los dem\u00e1s fen\u00f3menos de la naturaleza: observadores cu\u00e1nticos, cl\u00e1sicos y macrosc\u00f3picos.<\/p>\n\n\n\n
El art\u00edculo se basa en un art\u00edculo anterior, \u00abHacia una teor\u00eda del aprendizaje autom\u00e1tico\u00bb, en el que Vanchurin emple\u00f3 la mec\u00e1nica estad\u00edstica para examinar las redes neuronales. A partir de este trabajo, Vanchurin se dio cuenta por primera vez de algunos de los corolarios que parecen existir entre las redes neuronales y la din\u00e1mica de la f\u00edsica cu\u00e1ntica.<\/p>\n\n\n\n
\u201cDiscutimos la posibilidad de que todo el universo en su nivel m\u00e1s fundamental sea una red neuronal. Hemos identificado dos tipos diferentes de grados de libertad din\u00e1micos: variables \u00abentrenables\u00bb (p. ej., vector de polarizaci\u00f3n o matriz de peso) y variables \u00abocultas\u00bb (p. ej., vector de estado de neuronas).<\/em><\/p>\n\n\n\n Primero consideramos la evoluci\u00f3n de las probabilidades de las variables entrenables para argumentar que cerca del equilibrio sus din\u00e1micas se aproximan bien mediante las ecuaciones de Madelung (donde la energ\u00eda libre representa la fase) y m\u00e1s lejos del equilibrio mediante las ecuaciones de Hamilton-Jacobi (donde la energ\u00eda libre representa la ecuaci\u00f3n de Hamilton). funci\u00f3n principal).<\/em><\/p>\n\n\n\n Esto muestra que las variables entrenables pueden exhibir un comportamiento cl\u00e1sico y cu\u00e1ntico con el vector de estado de las neuronas que representan las variables ocultas. Si los subsistemas interact\u00faan m\u00ednimamente, con interacciones descritas por un tensor m\u00e9trico, entonces el espacio-tiempo emergente se vuelve curvo.<\/em><\/p>\n\n\n\n Argumentamos que la producci\u00f3n de entrop\u00eda en tal sistema es una funci\u00f3n local del tensor m\u00e9trico que debe ser determinada por las simetr\u00edas del tensor de Onsager. Resulta que un tensor de Onsager muy simple y muy sim\u00e9trico conduce a la producci\u00f3n de entrop\u00eda descrita por Einstein y Hilbert. Esto muestra que la din\u00e1mica de aprendizaje de una red neuronal puede exhibir comportamientos aproximados descritos tanto por la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica como por la relatividad general. Tambi\u00e9n discutimos la posibilidad de que las dos descripciones sean formas hologr\u00e1ficas duales entre s\u00ed\u201d.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Est\u00e1 surgiendo una nueva forma de pensar sobre c\u00f3mo se pueden conectar diferentes \u00e1reas de la f\u00edsica para crear un modelo que una el pensamiento cient\u00edfico tradicional con nuevas ideas en f\u00edsica cu\u00e1ntica.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5456,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5455"}],"collection":[{"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5455"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5455\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5456"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5455"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5455"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5455"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}