導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇量子計(jì)算含義，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇；改進(jìn)量子進(jìn)化算法；研究

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）33-0033-02

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展與廣泛應(yīng)用，其已經(jīng)成為了我國(guó)人民在日常生活中及工作中不可缺少的技術(shù)，它為人們的衣食住行提供了方面，也為我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了基礎(chǔ)。目前我國(guó)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)正在朝著更大規(guī)模范圍發(fā)展，在此過(guò)程中也暴露了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇中的一系列問(wèn)題?，F(xiàn)如今的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇已經(jīng)滿足不了人們及社會(huì)的發(fā)展需求，也對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行造成了一定的影響，所以對(duì)其的優(yōu)化改進(jìn)是目前最重要的內(nèi)容。

1 淺析計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇中有多種方法，包括梯度法、列表尋優(yōu)法、爬山法及模擬退算法等。由于這些方式具有局限性，收到多種條件的限制，導(dǎo)致本身的作用都得不到很好的發(fā)揮。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇主要是在能夠滿足計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信容量、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼熬W(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)需求的基礎(chǔ)上，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點(diǎn)路由進(jìn)行選擇，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可以縮短到最小時(shí)延。一般計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇可以使用優(yōu)化工作，比如：其一，如果計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)內(nèi)部具有較大容量的緩沖器，那么就不會(huì)溢出或者丟失其數(shù)據(jù)包；其二，如果能夠以實(shí)際的指數(shù)分布為基礎(chǔ)設(shè)置報(bào)文長(zhǎng)度，就可以按照泊松到達(dá)；其三忽略計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)處理報(bào)文的時(shí)延；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中報(bào)文傳輸服務(wù)都是一個(gè)等級(jí)。【1】

2 探析改進(jìn)量子進(jìn)化算法

實(shí)際上量子進(jìn)化算法就是進(jìn)化算法和量子計(jì)劃相結(jié)合產(chǎn)生的，此事以態(tài)矢量為基礎(chǔ)，以量子比特編碼為染色體，其更新染色體要以量子旋轉(zhuǎn)門和非門進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，從而才能優(yōu)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由。量子進(jìn)化算法中的染色體排列矩陣為：

一個(gè)量子染色體表示問(wèn)題解的特性，其原理就是對(duì)量子染色體進(jìn)行隨機(jī)測(cè)量，以此得出結(jié)果和概率，使用二進(jìn)制實(shí)現(xiàn)坍塌，在此過(guò)程中可以了解到量子染色體可以有效地解決問(wèn)題。另外改進(jìn)量子進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)是根據(jù)量子旋轉(zhuǎn)門，通過(guò)搜索法使公式的解得到最佳，增加或者減少概率，以此保留或者刪除結(jié)果，以此來(lái)改進(jìn)量子進(jìn)化算法。

上表中的xi表示第i個(gè)量子染色體的二進(jìn)制解，bi表示第i個(gè)最優(yōu)解。

量子進(jìn)化算法的流程主要包括三個(gè)部分：其一，要對(duì)種群進(jìn)行初始化，在此基礎(chǔ)上對(duì)初始種種群進(jìn)行測(cè)量，以此得到與個(gè)體相依狀態(tài)的相關(guān)記錄表；其二，在合適的狀態(tài)下對(duì)記錄進(jìn)行針對(duì)性的評(píng)估，并且對(duì)最佳個(gè)體和個(gè)體的適應(yīng)值進(jìn)行相關(guān)記錄；其三，在還沒(méi)有完全結(jié)束的時(shí)候，進(jìn)行其他操作。

對(duì)于量子進(jìn)化算法來(lái)說(shuō)，此過(guò)程是非常復(fù)雜的，用相關(guān)的符號(hào)表示事務(wù)，之后進(jìn)行計(jì)算。比如可以使用M表示染色體長(zhǎng)度，染色體可以維護(hù)解的多樣性。這樣才能使算法簡(jiǎn)單的表述?！?】

3計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇的改進(jìn)量子進(jìn)化算法研究

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，量子進(jìn)化算法是非常值得熱議的話題，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇中的量子進(jìn)化算法，其主要問(wèn)題就是量子進(jìn)化算法是針對(duì)性對(duì)表格進(jìn)行參照，以此來(lái)找出相應(yīng)的解法。這種方法會(huì)造成旋轉(zhuǎn)角之間沒(méi)有較好的關(guān)聯(lián)性，另外在搜索問(wèn)題的時(shí)候會(huì)有跳躍性，對(duì)于計(jì)算機(jī)在日常運(yùn)行工作的時(shí)候是非常不利的。為了能夠通過(guò)量子進(jìn)化算法解決計(jì)算機(jī)路由選擇中的問(wèn)題，就要對(duì)其進(jìn)行創(chuàng)新和改進(jìn)。首先優(yōu)化其中的旋轉(zhuǎn)角，使其值能夠滿足路由選擇。優(yōu)化后的旋轉(zhuǎn)表式子可以寫為：

?θi=0.001π*50fb-fx/fx

根據(jù)此式子可以了解到旋轉(zhuǎn)角在不同的情況下會(huì)有不同的結(jié)果，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是不同的旋轉(zhuǎn)角值具有不同的含義。如果旋轉(zhuǎn)角的值越小，那么就說(shuō)明個(gè)體與最優(yōu)個(gè)體之間的距離就越小，就縮小了搜索網(wǎng)絡(luò)。在此狀況下搜索就可以達(dá)到最優(yōu)；如果旋轉(zhuǎn)角的值越大，就說(shuō)明個(gè)體與最優(yōu)個(gè)體之間的距離越大，就逐漸擴(kuò)大了搜索網(wǎng)絡(luò)。在此狀況下就要使所搜速度加快，這樣才能夠使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇更多方面。

另外就是優(yōu)化調(diào)整其中的函數(shù)，可以使用組合優(yōu)化的方式進(jìn)行，要求函數(shù)達(dá)到最佳狀態(tài)，這樣才能夠得出最優(yōu)解。通過(guò)此方式可以了解到，個(gè)體基因之間并沒(méi)有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。所以就可以通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇，對(duì)量子進(jìn)化算法中的函數(shù)調(diào)整并優(yōu)化。如果處于歸一化的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的實(shí)屬對(duì)，并且使他們與量子位一一對(duì)應(yīng)。基于此就可以做量子進(jìn)化算法的仿真實(shí)驗(yàn)，并且對(duì)其進(jìn)行對(duì)比，是否有優(yōu)勢(shì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表示，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇中的性能能夠了解量子進(jìn)化算法優(yōu)化后比傳統(tǒng)更優(yōu)秀，此結(jié)果可以見(jiàn)圖1。

從圖1可以了解到，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇中的改進(jìn)量子進(jìn)化算法中，不斷是收斂速度、尋優(yōu)能力還是其中的性能，都優(yōu)于傳統(tǒng)量子進(jìn)化算法。在進(jìn)行仿真測(cè)試時(shí)，能夠使改進(jìn)量子進(jìn)化算法之后發(fā)揮自身的作用，也能夠在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇中完善自身的應(yīng)用。在此情況下計(jì)算機(jī)路由選擇面對(duì)問(wèn)題能夠很好地解決，并且能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中的問(wèn)題，有效地提高了工作人員的工作質(zhì)量和效率，還使計(jì)算機(jī)在正常運(yùn)行和工作的過(guò)程中保持一個(gè)良好的狀態(tài)?！?】

4結(jié)束語(yǔ)

在目前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)上，要重視計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由的選擇。同時(shí)，改進(jìn)量子進(jìn)化算法也是非常重要的，通過(guò)優(yōu)化旋轉(zhuǎn)角，以此提高搜索速率及范圍。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自發(fā)展應(yīng)用以來(lái)，量子進(jìn)化算法都有著較好的應(yīng)用和前景，那么優(yōu)化量子進(jìn)化算法有效地促進(jìn)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以為我國(guó)各行各業(yè)提供更好的服務(wù)，也有效促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 宋明紅，俞華鋒，陳海燕.改進(jìn)量子進(jìn)化算法在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)路由選擇中的應(yīng)用研究[J].科技通報(bào)，2014（1）：170-173.

篇2

關(guān)鍵詞：量子力學(xué)；教學(xué)探索；普通高校

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2013）50-0212-02

一、概論

量子力學(xué)從建立伊始就得到了迅速的發(fā)展，并很快融合其他學(xué)科，發(fā)展建立了量子化學(xué)、分子生物學(xué)等眾多新興學(xué)科。曾謹(jǐn)言曾說(shuō)過(guò)，量子力學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展，也許會(huì)對(duì)21世紀(jì)人類的物質(zhì)文明有更深遠(yuǎn)的影響[1]。

地處西部地區(qū)的貴州省，基礎(chǔ)教育水平相對(duì)落后。表1列出了2005年到2012年來(lái)的貴州省高考二本理科錄取分?jǐn)?shù)線，從中可知：自2009年起二本線已經(jīng)低于60%的及格線，并呈顯越來(lái)越低的趨勢(shì)。對(duì)于地方性新升本的普通本科學(xué)校來(lái)講，其生源質(zhì)量相對(duì)較低。同時(shí)，在物理學(xué)（師范）專業(yè)大部分學(xué)生畢業(yè)后的出路主要是中學(xué)教師、事業(yè)單位一般工作人員及公務(wù)員，對(duì)量子力學(xué)的直接需求并不急切。再加上量子力學(xué)的“曲高和寡”，學(xué)生長(zhǎng)期以來(lái)形成學(xué)之無(wú)用的觀念，學(xué)習(xí)意愿很低。在課時(shí)安排上，隨著近年教育改革的推進(jìn)，提倡重視實(shí)習(xí)實(shí)踐課程、注重學(xué)生能力培養(yǎng)的觀念的深入，各門課程的教學(xué)時(shí)數(shù)被壓縮，量子力學(xué)課程課時(shí)從72壓縮至54學(xué)時(shí)，課時(shí)被壓縮25%。

總之，在學(xué)校生源質(zhì)量逐年下降、學(xué)生學(xué)習(xí)意愿逐年降低，且課時(shí)量大幅減少的情況下，教師的教學(xué)難度進(jìn)一步增大。以下本人結(jié)合從2005至10級(jí)《量子力學(xué)》的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，談一下教學(xué)方面的思考。

二、依據(jù)學(xué)生情況，合理安排教學(xué)內(nèi)容

1.根據(jù)班級(jí)的基礎(chǔ)區(qū)別化對(duì)待，微調(diào)課程內(nèi)容。考慮到我校學(xué)生的實(shí)際情況和需要，教學(xué)難度應(yīng)與重點(diǎn)院校學(xué)生有差別。同時(shí)，通過(guò)前一屆的教學(xué)積累經(jīng)驗(yàn)，對(duì)后續(xù)教學(xué)應(yīng)有小的調(diào)整。在備課時(shí)，通過(guò)微調(diào)教學(xué)內(nèi)容來(lái)適應(yīng)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和能力不同的學(xué)生。比如，通過(guò)課堂教學(xué)及作業(yè)的反饋，了解該班學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，再根據(jù)班級(jí)學(xué)習(xí)狀況的不同，進(jìn)行后續(xù)課程內(nèi)容的微調(diào)。教學(xué)中注重量子力學(xué)基本概念、規(guī)律和物理思想的展開(kāi)，降低教學(xué)內(nèi)容的深度，注重面上的擴(kuò)展，進(jìn)行全方位拓寬、覆蓋，特別是降低困難題目在解題方面要求，幫助學(xué)生克服學(xué)習(xí)的畏難心理。

2.照顧班內(nèi)大多數(shù)，適當(dāng)降低數(shù)學(xué)推導(dǎo)難度。對(duì)于教學(xué)過(guò)程中將要碰到的數(shù)學(xué)問(wèn)題，可采取提前布置作業(yè)的方法，讓學(xué)生主動(dòng)去復(fù)習(xí)，再輔以教師課堂講解復(fù)習(xí)，以解決學(xué)生因?yàn)閿?shù)學(xué)基礎(chǔ)差而造成的理解困難。同時(shí)，可以通過(guò)補(bǔ)充相關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)，細(xì)化推導(dǎo)過(guò)程，降低推導(dǎo)難度來(lái)解決。比如：在講解態(tài)和力學(xué)量的表象時(shí)[2]，要求學(xué)生提前復(fù)習(xí)線性代數(shù)中矩陣特征值、特征向量求解及特征向量的斯密特正交化方法。使學(xué)生掌握相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)，這對(duì)理解算符本征方程的本征值和本征函數(shù)起了很大的推動(dòng)作用。

3.注重量子論思想的培養(yǎng)。量子論的出現(xiàn)，推動(dòng)了哲學(xué)的發(fā)展，給傳統(tǒng)的時(shí)空觀、物質(zhì)觀等帶來(lái)了巨大的沖擊，舊的世界觀在它革命性的沖擊下分崩離析，新的世界觀逐漸形成。量子力學(xué)給出了一套全新的思維模式和解決問(wèn)題的方法，它的思維模式跟人們的直覺(jué)和常識(shí)格格不入，一切不再連續(xù)變化，而是以“量子”的模式一份一份的增加或減少。地方高校的學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較差，不愿意動(dòng)手推導(dǎo)，學(xué)習(xí)興趣較低，量子力學(xué)的教學(xué)，對(duì)學(xué)生量子論思維方式的培養(yǎng)就顯得尤為重要。為了完成從經(jīng)典理論到量子理論思維模式的轉(zhuǎn)變，概念的思維方式是基礎(chǔ)、是重中之重。通過(guò)教師的講解，使學(xué)生理解量子力學(xué)的思考方式，并把經(jīng)典物理中機(jī)械唯物主義的絕對(duì)的觀念和量子力學(xué)中的概率的觀念相聯(lián)系起來(lái)，在生活中能夠利用量子力學(xué)的思維方式思考問(wèn)題，從而達(dá)到學(xué)以致用的目的。

4.跟蹤科學(xué)前沿，隨時(shí)更新科研進(jìn)展?？茖W(xué)是不斷向前發(fā)展的，而教材自從編好之后多年不再變化，致使本領(lǐng)域的最新研究成果，不能在教材中得到及時(shí)體現(xiàn)。而發(fā)生在眼下的事件，最新的東西才是學(xué)生感興趣的。因此，我們可以利用學(xué)生的這種心理，通過(guò)跟蹤科學(xué)前沿，及時(shí)補(bǔ)充量子力學(xué)進(jìn)展到教學(xué)內(nèi)容中的方式，來(lái)提高學(xué)習(xí)量子力學(xué)的興趣。教師利用量子力學(xué)基本原理解釋當(dāng)下最具轟動(dòng)性的科技新聞，提高量子力學(xué)在現(xiàn)實(shí)生活中出現(xiàn)的機(jī)會(huì)，同時(shí)引導(dǎo)學(xué)生利用基本原理解釋現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，從而培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際的能力。

三、更新教學(xué)手段，提高教學(xué)效率

1.拓展手段，量子力學(xué)可視化。早在上世紀(jì)90年代初，兩位德國(guó)人就編制完成了名為IQ的量子力學(xué)輔助教學(xué)軟件，并在此基礎(chǔ)上出版了《圖解量子力學(xué)》。該書采用二維網(wǎng)格圖形和動(dòng)畫技術(shù)，形象地表述量子力學(xué)的基本內(nèi)容，推動(dòng)了量子力學(xué)可視化的前進(jìn)。近幾年計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度的迅速提高，將計(jì)算物理學(xué)方法和動(dòng)畫技術(shù)相結(jié)合，再輔以數(shù)學(xué)工具模擬，應(yīng)用到量子力學(xué)教學(xué)的輔助表述上，使量子力學(xué)可視化。通過(guò)基本概念和原理形象逼真的表述，學(xué)生理解起來(lái)必將更加輕松，其理解能力也會(huì)得到提高。

2.適當(dāng)引入英語(yǔ)詞匯。在一些漢語(yǔ)解釋不是特別清楚的概念上，可以引入英文的原文，使學(xué)生更清晰的理解原理所表述的含義。例如，在講解測(cè)不準(zhǔn)關(guān)系時(shí)，初學(xué)者往往覺(jué)得它很難理解。由于這個(gè)原理和已經(jīng)深入人心經(jīng)典物理概念格格不入，因此初學(xué)者往往缺乏全面、正確的認(rèn)識(shí)。有學(xué)生根據(jù)漢語(yǔ)的字面意思認(rèn)為，測(cè)量了才有不確定度，不測(cè)量就不存在不確定。這時(shí)教師引入英文“Uncertainty principle”可使學(xué)生通過(guò)英文原意“不確定原理”知道，這個(gè)原理與“測(cè)量”這個(gè)動(dòng)作的實(shí)施與否并沒(méi)有絕對(duì)關(guān)系，也就是說(shuō)并不是測(cè)量了力學(xué)量之間才有不確定度，不測(cè)量就不存在，而是源于量子力學(xué)中物質(zhì)的波粒二象性的基本原理。

3.提出問(wèn)題，引導(dǎo)學(xué)生探究。對(duì)于學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的學(xué)生，適當(dāng)引入思考題，并指導(dǎo)他們解決問(wèn)題，從而使學(xué)生得到基本的科研訓(xùn)練。比如，在講解氫原子一級(jí)斯塔克效應(yīng)時(shí)，提到“通常的外電場(chǎng)強(qiáng)度比起原子內(nèi)部的電場(chǎng)強(qiáng)度來(lái)說(shuō)是很小的”[2]。這時(shí)引入思考題：當(dāng)氫原子能級(jí)主量子數(shù)n增大時(shí)，微擾論是否還適用？在哪種情況下可以使用，精確度為多少？當(dāng)確定精度要求后，微擾論在討論較高激發(fā)態(tài)時(shí)，這個(gè)n能達(dá)到多少？學(xué)生通過(guò)對(duì)問(wèn)題的主動(dòng)探索解決，將進(jìn)一步熟悉微擾論這個(gè)近似方法的基本過(guò)程，理解這種近似方法的精神。這樣不僅可以加深學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解，還可以得到基本的科研訓(xùn)練，從而引導(dǎo)學(xué)生走上科研的道路。

4.師生全面溝通，及時(shí)教學(xué)反饋。教學(xué)反饋是教學(xué)系統(tǒng)有效運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它對(duì)教和學(xué)雙方都具有激發(fā)新動(dòng)機(jī)的作用。比如：通過(guò)課堂提問(wèn)及觀察學(xué)生表情變化的方式老師能夠及時(shí)掌握學(xué)生是否理解教師所講的內(nèi)容，若不清楚可以當(dāng)堂糾正。由此建立起良好的師生互動(dòng)，改變單純的灌輸式教學(xué)，在動(dòng)態(tài)交流中建立良好的教學(xué)模式，及時(shí)調(diào)整自己的教學(xué)行為。利用好課程結(jié)束前5分鐘，進(jìn)行本次課程主要內(nèi)容的回顧，及時(shí)反饋總結(jié)。通過(guò)及時(shí)批改課后作業(yè)，了解整個(gè)班級(jí)相關(guān)知識(shí)及解題方法的掌握情況。依據(jù)反饋信息，對(duì)后續(xù)課程進(jìn)行修訂。

通過(guò)雙方的反饋信息，教師可以根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)中的反饋信息分析、判定學(xué)生學(xué)習(xí)的效果，學(xué)生也可以根據(jù)教師的反饋，分析自己的學(xué)習(xí)效率，檢測(cè)自己的學(xué)習(xí)態(tài)度、水平和效果。同時(shí)，學(xué)生學(xué)習(xí)行為活動(dòng)和結(jié)果的反饋是教師自我調(diào)控和對(duì)整個(gè)教學(xué)過(guò)程進(jìn)行有效調(diào)控的依據(jù)[6]。

四、結(jié)論

量子力學(xué)作為傳統(tǒng)的“難課”，一直是學(xué)生感到學(xué)起來(lái)很困難的課程。特別是高校大擴(kuò)招的背景下，很多二本高校都面臨著招生生源質(zhì)量下降、學(xué)生學(xué)習(xí)意愿不高的現(xiàn)狀，造成了教師教學(xué)難度進(jìn)一步增大。要增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高教學(xué)質(zhì)量，教師不僅要遵循高等教育的教學(xué)規(guī)律，不斷加強(qiáng)自身的學(xué)術(shù)水平，講課技能，適時(shí)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，采取與之相對(duì)應(yīng)的教學(xué)手段，還需要做好教學(xué)反饋，加強(qiáng)與學(xué)生的溝通交流，了解學(xué)生的真實(shí)想法，并有針對(duì)性的引入與生活、現(xiàn)實(shí)相關(guān)的事例，提高學(xué)生學(xué)習(xí)量子力學(xué)的興趣。

參考文獻(xiàn)：

[1]曾謹(jǐn)言.量子力學(xué)教學(xué)與創(chuàng)新人才培養(yǎng)[J].物理，2000，（29）：436.

[2]周世勛，陳灝.量子力學(xué)教程[M].高等教育出版社，2009：101.

[3]楊林.氫原子電子概率分布可視化及其性質(zhì)研究[J].綏化學(xué)院學(xué)報(bào)，2009，（29）：186.

[4]常少梅.利用Mathematica研究量子力學(xué)中氫原子問(wèn)題[J].科技信息，2011，（26）：012.

[5]喻力華，劉書龍，陳昌勝，項(xiàng)林川.氫原子電子云的三維空間可視化[J].物理通報(bào)，2011，（3）：9.

篇3

【摘要】 運(yùn)用量子化學(xué)中的HartreeFock程序(631G基組)方法計(jì)算質(zhì)子化α氨基酸溶質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)參數(shù)，借助于多元線性回歸法建立了α氨基酸對(duì)映體在冠醚手性固定相上的色譜保留與其分子結(jié)構(gòu)參數(shù)之間的定量結(jié)構(gòu)對(duì)映異構(gòu)體保留(QSERR)模型。結(jié)果表明，α氨基酸光學(xué)異構(gòu)體的容量因子對(duì)數(shù)(logk′)與質(zhì)子化α氨基酸溶質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)描述參數(shù)之間具有較好的線性相關(guān)性。在QSERR模型中，溶質(zhì)結(jié)構(gòu)描述參數(shù)EHOMO， DIP， ElcE， Ang和logP具有較為明確的物理意義，這些參數(shù)反映了固定相與溶質(zhì)分子之間的靜電作用、ππ作用力、色散力、立阻和疏水作用，能較好地解釋?duì)联舶被釋?duì)映體在聯(lián)萘冠醚CSP上保留機(jī)理。建立的QSERR模型具有較好的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力。

【關(guān)鍵詞】 定量結(jié)構(gòu)對(duì)映異構(gòu)體保留關(guān)系， α氨基酸， 冠醚手性固定相， 色譜保留機(jī)理， HartreeFock程序

1 引 言

運(yùn)用高效液相色譜(HPLC) 分離對(duì)映異構(gòu)體已成為現(xiàn)代合成化學(xué)、生物醫(yī)藥學(xué)及農(nóng)業(yè)化學(xué)等領(lǐng)域中常用的分析方法。大部分色譜手性分離很大程度上依賴于分析測(cè)試者的經(jīng)驗(yàn)。建立具有明確物理含義的定量結(jié)構(gòu)對(duì)映體保留關(guān)系(QSERR)能有效地預(yù)測(cè)色譜保留值，可以為選擇最佳分離條件提供理論依據(jù)，還有助于理解色譜保留及手性識(shí)別的機(jī)理[1～4]。近年來(lái)， 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和量子化學(xué)方法的不斷發(fā)展， 量化計(jì)算已越來(lái)越受到人們的關(guān)注[5～7]。在QSRR/ QSERR研究中，獨(dú)自應(yīng)用量化參數(shù)或?qū)⒘炕瘏?shù)與其它常規(guī)參數(shù)聯(lián)合已經(jīng)越來(lái)越多地被使用。文獻(xiàn)[8，9]應(yīng)用量化參數(shù)建立了QSERR模型，研究了α氨基膦酸酯類化合物在兩種不同的衍生化環(huán)糊精固定相上手性識(shí)別機(jī)理; Suzuki等[10]通過(guò)2D和3D分子描述參數(shù)建立了一系列芳基醇類化合物在4種刷型固定相上的QSERR模型，指出影響容量因子(k′)和分離因子(α)的分子描述參數(shù)不同;施介華等[6，11]運(yùn)用量化參數(shù)分別建立烴類和酯類化合物的色譜保留關(guān)系的QSRR模型。

冠醚作為一類色譜手性固定相，常被用來(lái)識(shí)別具有NH2官能團(tuán)的對(duì)映體[12～16]，其獨(dú)特的冠環(huán)結(jié)構(gòu)對(duì)客體分子的選擇性識(shí)別起著重要作用。但有關(guān)手性冠醚類固定相上α氨基酸的色譜保留和對(duì)映異構(gòu)體結(jié)構(gòu)間的定量構(gòu)效關(guān)系的報(bào)道鮮見(jiàn)。本研究運(yùn)用量子化學(xué)方法中的HartreeFock程序(631G基組)計(jì)算了20個(gè)質(zhì)子化α氨基酸溶質(zhì)分子的結(jié)構(gòu)描述參數(shù)，通過(guò)多元線性回歸建立了α氨基酸類化合物在鍵合聯(lián)萘冠醚手性固定相(CSP)上的定量結(jié)構(gòu)與對(duì)映體保留的QSERR模型，探討了α氨基酸對(duì)映體在鍵合聯(lián)萘冠醚固定相上的色譜保留機(jī)理。

2 實(shí)驗(yàn)部分

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所用α氨基酸化合物在新型聯(lián)萘冠醚手性柱上的色譜保留數(shù)據(jù)取自文獻(xiàn)[15](見(jiàn)表1)。

2.2 溶質(zhì)分子描述參數(shù)的計(jì)算及QSERR模型建立

由于α氨基酸的NH2基團(tuán)在酸性流動(dòng)相中將發(fā)生質(zhì)子化，形成強(qiáng)極性的銨離子(NH+4)，實(shí)際上色譜分離過(guò)程中與冠醚類手性固定相發(fā)生相互作用的是質(zhì)子化的氨基酸[16](見(jiàn)圖1b)。所有質(zhì)子化表1 α氨基酸在聯(lián)萘冠醚手性固定相上保留值[15]

Table 1 Retention value of αamino acids on the crown chiral stationary phase[15]No.氨基酸 Amino acidlogk′1logk′2No.氨基酸 Amino acidlogk′1logk′21丙氨酸 Alanine -0.23660.338511甲硫氨酸 Methionine-0.11350.53912精氨酸 Arginine-0.2366-0.045812苯基丙氨酸 Phenylalanine-0.10240.37663天冬酰胺 Asparagine-0.5528-0.337213苯甘氨酸 Phenylglycine0.15490.59884天冬氨酸 Aspartic acid-0.37680.008614脯氨酸 Proline-0.6383-0.63835半胱胺酸 Cysteine-0.4202-0.013215絲氨酸 Serine-0.5686-0.30107谷氨酸 Glutanic acid-0.22910.541616蘇氨酸 Threonine-0.6198-0.19386谷氨酰胺 Glutamine-0.44370.245517色氨酸 Tryptophan0.14610.60538組胺酸 Histidine-0.4815-0.309818酪胺酸 Tyrosine-0.20760.28109異亮胺酸 Isoleucine-0.5086-0.236619纈氨酸 Valine-0.5528-0.284010亮氨酸 Leucine-0.19380.4997204羥基苯甘氨酸

4Hydroxyphenylglycine-0.17390.6730k′1: L氨基酸容量因子(Capacity factor of LAmino acid)， k′2: D氨基酸容量因子(Capacity factor of DAmino acid)。的α氨基酸分子結(jié)構(gòu)首先用ChenDraw作出平面圖，然后用Chem3D中的MOPAC 8.00對(duì)分子幾何結(jié)構(gòu)進(jìn)行初步優(yōu)化后，再用Gaussian 03軟件包中的HartreeFock程序(631G基組)進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，振動(dòng)分析計(jì)算的結(jié)果中無(wú)虛頻，證明優(yōu)化得到的分子結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)于能量極小點(diǎn)。獲取質(zhì)子化氨基酸溶質(zhì)的量子化學(xué)參數(shù)：DIP(分子總體偶極距)、 TE(分子總能量)、 ELUMO(最低分子空軌道的能量)、 EHOMO(最高分子占有軌道的能量)、 Ang(原子NC*C之間平面角)、 MR(分子折射率)、 logP(疏水性參數(shù))和ElcE等分子描述參數(shù)在Chem3D中計(jì)算得到。所有量化參數(shù)的計(jì)算和分子模擬在PD2.80PC機(jī)上運(yùn)行完成。

3 結(jié)果與討論

3.1 QSERR模型的建立

由于分子“手性”的差別，手性分子與手性固定相相互作用的過(guò)程中存在著一定差異，即手性分子的結(jié)構(gòu)參數(shù)與色譜參數(shù)之間存在一定相關(guān)性這一假設(shè)是完全合理的[6]。在QSERR模型建立過(guò)程中，最大的困難是如何找到能夠區(qū)分不同對(duì)映體的手性分子結(jié)構(gòu)參數(shù)，因?yàn)閷?duì)映體分子諸多性質(zhì)參數(shù)(如分子尺寸、形狀、電性參數(shù)和疏水性參數(shù)等)有時(shí)很接近，甚至完全相同。與許多手性分子一樣，α氨基酸對(duì)映體分子結(jié)構(gòu)參數(shù)大部分相同。本研究通過(guò)Gaussian 03和Chem3D軟件計(jì)算，提取了質(zhì)子化后的L型和D型α氨基酸的分子結(jié)構(gòu)描述參數(shù)(見(jiàn)表2和表3)。

為保證所選取的結(jié)構(gòu)參數(shù)與容量因子對(duì)數(shù)(logk′)之間有較好的相關(guān)性，盡量選擇與容量因子相關(guān)性較大，彼此之間相關(guān)性較小的參數(shù)。本研究首先對(duì)各參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)MR與ElcE和TE之間有明顯相關(guān)性，因此分別選取MR， ElcE和TE與其它結(jié)構(gòu)描述參數(shù)進(jìn)行多元線性回歸，得到α氨基酸對(duì)映體在鍵合聯(lián)萘冠醚CSP上的色譜保留參數(shù)的QSERR模型為：logk′1=-13.400-0.402EHOMO-0.047DIP+0.115Ang-5.90×10-5ElcE

(n=20， r=0.959， SD=0.067)(1)表2 質(zhì)子化Lα基酸分子參數(shù)

Table 2 Molecular descriptors of Lαamino acid cationsNo.DIPElcEEHOMOELUMOTElogPMRAng 13.8840-4882.0-1.42461.8078-1340.9-1.4091.9489108.4722.1710-12247.4-1.32411.5128-2447.1-2.7254.2690105.3133.0044-8496.3-1.08701.4144-2009.9-2.9232.8171107.3042.4240-8797.0-1.38020.9798-2110.0-2.2812.6015106.8252.0069-5938.5-1.60210.7928-1534.8-1.3062.7552106.2273.7806-12972.2-1.49831.1399-2266.0-1.8253.0653105.4065.1110-9873.5-0.76881.2623-2165.3-2.4673.2809106.6284.0373-10590.2-0.70971.1597-2164.1-2.2353.6785106.3592.4120-12247.4-1.32411.5128-2447.1-2.7254.2690105.31104.2044-8616.1-1.25371.6917-1808.1-0.2933.3403105.32113.1407-11670.7-1.46750.6253-1846.4-0.8603.9776105.20122.8048-11314.1-1.45410.5860-2163.30.0664.4601105.48133.8687-9734.0-1.89341.0413-2007.8-0.3903.9963105.15142.1267-6106.1-0.70761.5282-1624.3-0.7332.7878106.30152.2410-6260.0-1.10271.5618-1661.3-2.5742.1020107.88162.2684-7661.3-1.07131.5946-1816.9-2.3162.5658107.80172.0277-16153.7-1.56800.2930-2658.50.0125.5776105.32182.1460-11972.2-1.43460.5580-2483.80.0125.5776105.47192.7089-7398.3-1.35201.7728-1652.2-0.7492.8765104.00204.8453-11317.9-1.67890.8915-2328.3-0.7794.1494104.95氨基酸編號(hào)同表1(The number of aminoacids are the same as in Table 1)。 DIP: Dipole moment (debye); ElcE: Electronic energy (eV); EHOMO: Highest occupied molecular orbital (eV); ELUMO: Lowest unoccupied molecular orbital(eV); TE: Total energy(eV); logP: Hydrophobic parameters; MR: Molar refractivity; Ang: Plane angle between N—C*—C。表3 質(zhì)子化Dα氨基酸分子參數(shù)式中， n為線性回歸樣本的個(gè)數(shù)， r為擬合方程的相關(guān)系數(shù)，SD為標(biāo)準(zhǔn)偏差。由式(1)和(2)可知，所建立的α氨基酸對(duì)映體在鍵合聯(lián)萘冠醚CSP上的色譜保留參數(shù)的QSERR模型具有較好的多元線性相關(guān)性。同時(shí)，為了識(shí)別異常值，對(duì)參與回歸樣本的保留值進(jìn)行去一法檢驗(yàn)，未出現(xiàn)異常值。這表明此QSERR模型具有較好的穩(wěn)定性。

3.2 手性識(shí)別機(jī)理的探討

根據(jù)液相色譜分離原理，溶質(zhì)在色譜柱上的保留行為主要由溶質(zhì)與固定相以及流動(dòng)相之間的分子作用力所決定的。所建立的α氨基酸對(duì)映體在鍵合聯(lián)萘冠醚CSP上的色譜保留參數(shù)的QSERR模型中，每個(gè)分子描述參數(shù)均表征色譜過(guò)程中溶質(zhì)同固定相或流動(dòng)相的某種相互作用。在液相色譜中ELUMO和EHOMO表示溶質(zhì)和固定相之間電荷的傳遞反應(yīng)，也就是在溶質(zhì)和固定相之間存在氫鍵作用力或ππ相互作用[17]。logP與溶質(zhì)疏水性相關(guān)，體現(xiàn)了溶質(zhì)分子與固定相之間的疏水作用。Ang表示對(duì)映體色譜保留過(guò)程中對(duì)分子構(gòu)象的要求[9]。DIP可以表示溶質(zhì)分子和固定相之間的靜電相互作用能力的大小[2]。MR反映了溶質(zhì)分子參與分子色散力的能力[18]，而ElcE和TE與MR具有較好的相關(guān)性，因此ElcE和TE包含一定色散力的信息，也可以表示溶質(zhì)分子參與色散力的能力。

盡管對(duì)分子間力(包括氫鍵力、范德華力、空間位阻、疏水作用等)的研究己比較深入、全面，但是如何協(xié)同這些作用力而增加或減弱非對(duì)映體絡(luò)合物的穩(wěn)定性卻并不很清楚。從所建立的QSERR模型可知，在聯(lián)萘冠醚CSP上，質(zhì)子化氨基酸的保留行為主要取決于固定相與溶質(zhì)分子之間的靜電作用、ππ作用力、色散力、立阻和疏水作用。

3.3 保留值的預(yù)測(cè)

所建立的QSERR模型可預(yù)測(cè)α氨基酸對(duì)映體在聯(lián)萘冠醚手CSP上的色譜保留值，即通過(guò)計(jì)算α氨基酸對(duì)映體的結(jié)構(gòu)描述參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)其對(duì)映體的色譜保留值。結(jié)果表明，在這種手性冠醚固定相上，α氨基酸對(duì)映體的容量因子對(duì)數(shù)(logk′)的預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值之間具有較好的線性相關(guān)性(圖2)，其線性回歸方程分別為：

logk′1(pred)=0.9201logk′1(exp)+0.0069

(n=20， r=0.9572， SD=0.064)(3)

logk′2(pred)=0.9199 logk′2(exp)+0.0161

(n=20， r=0.9566， SD=0.064)(4)

兩者回歸方程的斜率接近于1，基本通過(guò)原點(diǎn)，這表明所建立的QSERR模型用于預(yù)測(cè)α氨基酸對(duì)映體在這兩種手性冠醚固定相上的保留行為是切實(shí)可行的。

圖2 預(yù)測(cè)值和測(cè)定值

Fig.2 Plot of experimental vs. predicted logk values3.4 小結(jié)

本研究建立了α氨基酸對(duì)映體在鍵合聯(lián)萘冠醚CSP上的色譜保留參數(shù)的QSERR模型，各結(jié)構(gòu)描述參數(shù)具有明確的物理含義。能較好地解釋?duì)联舶被釋?duì)映體在聯(lián)萘冠醚CSP上保留機(jī)理。所建模型在預(yù)測(cè)其保留值時(shí)具有較好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)

1 Jiang Feng(江 峰)， Shi JieHua(施介華)， Yan Wei(嚴(yán) 巍)， Li Bing(李 兵). Chinese J. Anal. Chem.(分析化學(xué))， 2004， 32(11): 1550～1555

2 Gao RuYu(高如瑜)， Wang HeFang(王荷芳). Chinese Journal of Organic Chemistry(有機(jī)化學(xué))， 1999， 19(2): 135～140

3 Lipkowitz K B. J. Chromatogr. A， 1994， 666: 493～503

4 Lipkowitz K B. J. Chromatogr. A， 1995， 694: 15～37

5 Ouyang Liang(歐陽(yáng) 亮)， He Gu(何 谷)， Guo Li(郭 麗). Acta Chim. Sinica(化學(xué)學(xué)報(bào))， 2006， 64:1379～1384

6 Shi JieHua(施介華)， Jiang Feng(江 峰)， Yan Wei(嚴(yán) 巍)， Wang JiKang (王紀(jì)康)， Wang GuiLin(王桂林). Chinese J. Anal. Chem.(分析化學(xué))， 2005， 33(2): 181～186

7 Zeng XiaoLan(曾小蘭)， Liu HongXia(柳紅霞)， Liu HongYan(劉紅艷). Acta Chim. Sinica(化學(xué)學(xué)報(bào))， 2007， 65: 1797

8 Huang JunMin(黃君珉)， Chen Hui(陳 慧)， Gao RuYu(高如瑜)， Wang QinSun(王琴孫). Chem. J. Chinese Universities(高等學(xué)校化學(xué)學(xué)報(bào))， 2001， 22(11): 1838～1842

9 Chen Hui(陳 慧)， Lü XianYu(呂憲禹)， Huang JunMin(黃君珉)， Gao RuYu(高如瑜)， Wang QinSun(王琴孫). Chem. J. Chinese Universities(高等學(xué)校化學(xué)學(xué)報(bào))， 2000， 21(4): 562～565

10 Suzuki T， Timofei S， Iuoras B E， Uray G， Verdino P， Fabian Walter M F. J. Chromatogr. A， 2001， 922(12): 13～23

11 Shi JieHua(施介華)， Jiang Feng(江 峰)， Wang GuiLin(王桂林)， Yan Wei(嚴(yán) 巍). J. Zhejiang University of Technology(浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào))， 2004， 32(4): 418～422

12 Chen JuanJuan(陳娟娟)， Zhang DaTong(張大同)， Shen BaoChun(沈報(bào)春)， Zhang XueJun(張雪君)， Xu BeiJia(徐貝佳)， Xu XiuZhu(徐秀珠). Chinese J. Anal. Chem.(分析化學(xué))， 2006， 34(11): 1535～1540

13 Machida Y， Nishi H， Nakamura K， Nakai H， Sato T. J. Chromatogr. A， 1998， 805(12): 85～92

14 Hyun M H， Jin J S， Koo H J， Lee W. J. Chromatogr. A， 1999， 837(12): 75～82

15 Hyun M H， Han S C， Lipshutz B H， Shin Y J， Welch C J. J. Chromatogr. A， 2001， 910(2): 359～365

16 Sousa L R， Sogah G. D Y， Hoffman D H， Cram D J. J. Am. Chem. Soc.， 1978， 100(14): 4569～4576

篇4

一、對(duì)高考理綜物理試卷的審視

通過(guò)對(duì)近十年來(lái)高考理綜物理的追蹤分析及調(diào)查,高考物理就是“8道選擇題,1道實(shí)驗(yàn)題和3道計(jì)算題”,總分為120分。

1.對(duì)于選擇題的分析。

理科綜合考試中,物理選擇題有8題共48分,分值比例達(dá)到總分40%,非?？捎^,其重要性不言而喻,8道題中的4道~5道一般是單選題,其余是多選題。

2.對(duì)于實(shí)驗(yàn)題的分析。

每年高考的物理實(shí)驗(yàn)題是我們關(guān)注的焦點(diǎn),賦分值在11分~24分之間,分值比例達(dá)到總分20%左右。一般來(lái)說(shuō),實(shí)驗(yàn)中第一小題考查學(xué)生對(duì)基本實(shí)驗(yàn)的操作,而第二小題則著重考查學(xué)生設(shè)計(jì)并表述實(shí)驗(yàn)操作的能力。從歷年全國(guó)高考物理實(shí)驗(yàn)題學(xué)生得分情況分析報(bào)告來(lái)看,這個(gè)比例一般較低,故又有“得實(shí)驗(yàn)者得天下”的說(shuō)法。由此即可看出實(shí)驗(yàn)題得分情況對(duì)高考物理成敗的重要性。

3.對(duì)于計(jì)算題的分析。

計(jì)算題一般有3道,總分在48分左右,分值比例達(dá)到總分比例的40%左右。一般來(lái)說(shuō),第一題考查基礎(chǔ)知識(shí),對(duì)絕大多數(shù)學(xué)生來(lái)說(shuō)問(wèn)題不大;第二道題則穩(wěn)中有難、穩(wěn)中有升,故第二題的得分高低對(duì)于全局來(lái)說(shuō)至關(guān)重要;第三題則是壓軸題,也是選拔尖子生與中上等學(xué)生的重要依據(jù)。壓軸題一般有三問(wèn),對(duì)絕大部分考生來(lái)講,只要能做對(duì)其中的1~2問(wèn)就已不錯(cuò),只有少數(shù)尖子生能夠做對(duì)第三問(wèn),故對(duì)全局影響不大。

二、如何提高單位時(shí)間內(nèi)的得分率

教學(xué)中應(yīng)著重對(duì)學(xué)生進(jìn)行以下能力的培養(yǎng)。

1.重視對(duì)題目的審視,對(duì)概念的深刻理解,對(duì)具體物理場(chǎng)景的建立,物理過(guò)程的分析以及各物理量間關(guān)系的把握。

例1:某人騎自行車以4m/s的速度勻速前進(jìn),某時(shí)刻在他前面7m處以10m/s的速度同向行駛的汽車開(kāi)始關(guān)閉發(fā)動(dòng)機(jī),而以2m/s2的加速度減速前進(jìn),則此人需要多長(zhǎng)時(shí)間才能追上汽車?

考點(diǎn)解析 : 這是一道考查直線運(yùn)動(dòng)中追擊相遇問(wèn)題,追上的條件是追上時(shí)兩者位移應(yīng)滿足S汽+S0=S自。一般情況下兩者所走時(shí)間是相等的,而這道題恰恰是在前方汽車停止后人才追上,所以兩者所走時(shí)間不同。要做對(duì)本題必須對(duì)物理場(chǎng)景和物理過(guò)程以及各量間的關(guān)系分析清楚。

解析:人追上汽車時(shí)兩者位移應(yīng)滿足S汽+S0=S自。汽車開(kāi)始關(guān)閉發(fā)動(dòng)機(jī)到靜止需要的時(shí)間t0=■=5s

此時(shí),汽車的位移S汽=■t0=25m,人的位移S自=vt0 =20m

因s汽>s自,故仍未追上。因此,人追上汽車,應(yīng)該是在汽車停下以后,再經(jīng)過(guò)t1=■=■=3s才追上,所以時(shí)間t=t0+t1=8s

2.重視學(xué)科內(nèi)知識(shí)系統(tǒng)的構(gòu)建與融合。

例2:頻率為V0的光子由地球表面豎直向上運(yùn)動(dòng),當(dāng)上升H=22.5m的高度時(shí),由于地球的引力作用,它的波長(zhǎng)變長(zhǎng)一些,我們稱這種現(xiàn)象為引力紅移。①試寫出光子質(zhì)量的表達(dá)式;②當(dāng)光子上升H=22.5m的高度時(shí),試用能量守恒的觀點(diǎn),求該光子頻率的引力紅移量v跟原有頻率的比值。

考點(diǎn)解析 : 這是一道以引力紅移為背景的科研性問(wèn)題。解決本題的關(guān)鍵在于先根據(jù)題意,理解引力紅移的含義,再運(yùn)用光量子理論、質(zhì)能方程,求出運(yùn)動(dòng)光子的質(zhì)量,進(jìn)而運(yùn)用光子和地球組成的系統(tǒng)的能量(光子能量和重力勢(shì)能之和)守恒,求出光子在地球表面上升過(guò)程中頻率的引力紅移量v跟原有頻率v0的比值。

解析:①由光量子理論E=hv,質(zhì)能方程E=mc2,得運(yùn)動(dòng)光子的質(zhì)量m=■

②根據(jù)能量守恒定律知,光子向上的過(guò)程中引力作負(fù)功使光子能量減小轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的勢(shì)能。

原來(lái)光子的能量:hv=mc2

上升高度H后hv=hv'+mgh:,變形可得hv=mgh

則 :v/v=gh/c2

3.重視數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和運(yùn)算能力培養(yǎng)。

例3:重量為G的木塊與水平地面間的動(dòng)摩擦因數(shù)為μ,一人欲用最小的作用力使木塊做勻速運(yùn)動(dòng),則此最小作用力的大小和方向應(yīng)如何?

解析:木塊在運(yùn)動(dòng)中受摩擦力作用,要減小摩擦力,應(yīng)使作用力F斜向上,設(shè)當(dāng)F斜向上與水平方向的夾角為α?xí)r,F的值最小,木塊受力分析如圖所示,由平衡條件知:Fcosα=μN(yùn)Fsina+N=G

解以上二式得:F=■

令tan?漬=μ ,則sin?漬=■,cos?漬=■

cosα+μsinα=■(cos?漬cosα+sin?漬sinα)=■cos(α-?漬)

可見(jiàn),當(dāng)a=?漬=arctanμ時(shí),F有最小值,Fmin=■即

篇5

自二十世紀(jì)九十年代以來(lái)，意識(shí)問(wèn)題受到高度關(guān)注，眾多的哲學(xué)家、心理學(xué)家與神經(jīng)科學(xué)家在此領(lǐng)域開(kāi)展深入的研究工作。與此同時(shí)，人們也開(kāi)始使用計(jì)算方法試圖讓機(jī)器裝置擁有意識(shí)能力。這類研究逐漸被稱為“機(jī)器意識(shí)”的研究。早期有關(guān)機(jī)器意識(shí)的研究比較初步，研究工作較少得到學(xué)術(shù)界的認(rèn)同，甚至早些年提到“機(jī)器意識(shí)”還有不合時(shí)宜的顧慮。

盡管哲學(xué)上關(guān)于“機(jī)器意識(shí)”有著不同觀點(diǎn)的爭(zhēng)論，但隨著研究工作的不斷深入，一些有遠(yuǎn)見(jiàn)的專家學(xué)者開(kāi)始充分認(rèn)識(shí)到開(kāi)展機(jī)器意識(shí)研究的重要意義，并專門撰文進(jìn)行了精辟論述。比如，英國(guó)皇家學(xué)院電子工程系的Aleksander教授根據(jù)學(xué)術(shù)界從上世紀(jì)九十年代到本世紀(jì)對(duì)機(jī)器意識(shí)態(tài)度的轉(zhuǎn)變，指出機(jī)器意識(shí)的影響與日俱增，并預(yù)計(jì)了機(jī)器意識(shí)對(duì)科學(xué)與技術(shù)發(fā)展的潛在影響，特別是在改變?nèi)藗儗?duì)意識(shí)的理解、改進(jìn)計(jì)算裝置與機(jī)器人概念等方面的貢獻(xiàn)尤為重大。

無(wú)獨(dú)有偶，美國(guó)伊利諾伊大學(xué)哲學(xué)系Haikonen教授則專門撰文強(qiáng)調(diào)機(jī)器意識(shí)是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新機(jī)遇，他認(rèn)為新產(chǎn)品與系統(tǒng)的發(fā)展機(jī)會(huì)起因于信息技術(shù)的發(fā)展，而現(xiàn)有的人工智能基于預(yù)先編程算法，機(jī)器與程序并不能理解其所執(zhí)行的內(nèi)容。顯而易見(jiàn)，不考慮意識(shí)就沒(méi)有對(duì)自身行為的理解，而機(jī)器意識(shí)技術(shù)的涌現(xiàn)可以彌補(bǔ)這一缺失，因此機(jī)器意識(shí)技術(shù)可以為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供新的契機(jī)。意大利巴勒莫大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的Chella教授則指出，開(kāi)展機(jī)器意識(shí)不僅是一種技術(shù)挑戰(zhàn)，也是科學(xué)和理論上開(kāi)展人工智能和機(jī)器人研究的新途徑。最近，土耳其中東技術(shù)大學(xué)的G?k和Sayan兩位學(xué)者進(jìn)一步認(rèn)為，開(kāi)展機(jī)器意識(shí)的計(jì)算建模研究還有助于推進(jìn)對(duì)人類意識(shí)現(xiàn)象的理解，推動(dòng)構(gòu)建更加合理的意識(shí)理論。

上述這些學(xué)者的論述，無(wú)疑說(shuō)明，機(jī)器意識(shí)研究不但對(duì)深化人工智能的研究有著重要的推動(dòng)作用，對(duì)從科學(xué)上解釋神秘的意識(shí)現(xiàn)象也同樣具有非同尋常的意義。正因?yàn)闄C(jī)器意識(shí)研究有著如此重要的科學(xué)意義和推動(dòng)未來(lái)信息技術(shù)革新的潛在價(jià)值，隨著最近十年的研究發(fā)展，該領(lǐng)域已經(jīng)成為學(xué)界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)。與此同時(shí)，數(shù)量相當(dāng)可觀的研究成果和實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)已逐步形成，有些成果已經(jīng)被運(yùn)用到實(shí)際機(jī)器認(rèn)知系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)之中。機(jī)器意識(shí)研究已經(jīng)成為了人工智能最為前沿的研究領(lǐng)域。

機(jī)器意識(shí)研究的現(xiàn)狀分析

2006年之前的有關(guān)機(jī)器意識(shí)的研究狀況，英國(guó)皇家學(xué)院電子工程系的研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)做過(guò)了比較全面的綜述。因此，我們這里主要就在此之后國(guó)際上有關(guān)機(jī)器意識(shí)的研究概況和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析。據(jù)我們的文獻(xiàn)檢索，截止到2015年底，在機(jī)器意識(shí)研究領(lǐng)域發(fā)表過(guò)的學(xué)術(shù)論文超過(guò)350余篇，其中最近十年發(fā)表的論文占了一半以上。歸納起來(lái)，由于對(duì)意識(shí)的哲學(xué)解釋不同，目前機(jī)器意識(shí)方面的主流研究往往是以某種意識(shí)科學(xué)理論為出發(fā)點(diǎn)的具體建模研究和實(shí)現(xiàn)。由于涉及到的文獻(xiàn)過(guò)多，無(wú)法一一列舉，我們僅就一些影響較大的典型研究進(jìn)行分析。

在意識(shí)科學(xué)研究領(lǐng)域，一種較早的理論觀點(diǎn)是用量子機(jī)制來(lái)解釋意識(shí)現(xiàn)象，這樣的出發(fā)點(diǎn)也波及到有關(guān)機(jī)器意識(shí)建模的研究。利用量子理論來(lái)描述意識(shí)產(chǎn)生機(jī)制的有效性并不是說(shuō)物質(zhì)的量子活動(dòng)可以直接產(chǎn)生意識(shí)，而是強(qiáng)調(diào)意識(shí)產(chǎn)生機(jī)制與量子機(jī)制具有跨越尺度的相似性。近年來(lái)，意識(shí)的量子模型發(fā)展又有了新的動(dòng)向。比如，作為量子意識(shí)理論的進(jìn)一步發(fā)展，中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所的高山(Gao Shan)提出了意識(shí)的一種量子理論，研究了量子塌縮與意識(shí)之間的關(guān)系，假定量子塌縮是一種客觀的動(dòng)態(tài)過(guò)程。日本Akita國(guó)際大學(xué)的Schroeder另辟蹊徑，在構(gòu)建統(tǒng)一意識(shí)模型中不涉及量子力學(xué)的量子相干性方面做出了全新的探索，主要目標(biāo)是說(shuō)明現(xiàn)象意識(shí)能夠依據(jù)量子力學(xué)的物理解釋，用量子力學(xué)的形式化代數(shù)性質(zhì)來(lái)描述。此外，俄羅斯Lebedev物理研究所的Michael B. Mensky利用意識(shí)的量子概念提出了一種主觀選擇的數(shù)學(xué)模型，說(shuō)明意識(shí)和超意識(shí)的特性如何能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型給出。當(dāng)然，更多的是有關(guān)意識(shí)量子機(jī)制描述的可能性爭(zhēng)論，正反兩方面的觀點(diǎn)都有。特別是在2012年的Physics of Life Reviews第9卷第3期，以Baars和Edelman所著論文“Consciousness， biology and quantum hypotheses”為核心，10余名相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者分別撰文對(duì)是否能夠通過(guò)量子機(jī)制來(lái)描述意識(shí)現(xiàn)象展開(kāi)了多方位的辯論。最近，Susmit Bagchi從分布式計(jì)算的角度，較為全面地討論了生物演化與量子意識(shí)之間的關(guān)系。遺憾的是，迄今為止，學(xué)術(shù)界對(duì)此問(wèn)題尚未達(dá)成一致的結(jié)論。

在機(jī)器意識(shí)研究中，第二種有重大影響的理論觀點(diǎn)就是全局工作空間理論。全局工作空間理論(Global workspace theory)是由美國(guó)加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校神經(jīng)科學(xué)研究所的Baars研究員1988年提出的意識(shí)解釋理論。在該理論的指導(dǎo)下，由Baars、Franklin和Ramamurthy等人組成的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了長(zhǎng)達(dá)20多年的機(jī)器意識(shí)研究工作，最終開(kāi)發(fā)完成了LIDA認(rèn)知系統(tǒng)。

LIDA(Learning Intelligent Distribution Agent)是在該研究團(tuán)隊(duì)等人早期開(kāi)發(fā)的IDA(Intelligent Distribution Agent)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，主要依據(jù)Baars全局工作空間理論，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與符號(hào)規(guī)則混合計(jì)算方法，通過(guò)在每個(gè)軟件主體建立內(nèi)部認(rèn)知模型來(lái)實(shí)現(xiàn)諸多方面的意識(shí)認(rèn)知能力，如注意、情感與想象等。該系統(tǒng)可以區(qū)分有無(wú)意識(shí)狀態(tài)，是否有效運(yùn)用有意識(shí)狀態(tài)，并具備一定的內(nèi)省反思能力等。從機(jī)器意識(shí)的終極目標(biāo)來(lái)看，該系統(tǒng)缺乏現(xiàn)象意識(shí)的特征，比如意識(shí)主觀性、感受性和統(tǒng)一性均不具備。

指導(dǎo)機(jī)器意識(shí)研究的第三種重要理論觀點(diǎn)是意識(shí)的信息整合理論。意識(shí)的信息整合理論是美國(guó)威斯康星—麥迪遜大學(xué)精神病學(xué)的Tononi教授1998年提出的。自該理論提出以來(lái)，不少研究團(tuán)隊(duì)以信息整合理論為依據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法來(lái)進(jìn)行機(jī)器意識(shí)的研究工作。其中，典型代表有英國(guó)Aleksander教授的研究團(tuán)隊(duì)和美國(guó)Haikonen教授的研究團(tuán)隊(duì)所開(kāi)展的系統(tǒng)性研究工作。英國(guó)皇家學(xué)院的Aleksander教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期開(kāi)展機(jī)器意識(shí)的研究工作，發(fā)表相關(guān)論文30余篇。早期的研究主要給出了有關(guān)意識(shí)的公理系統(tǒng)及其神經(jīng)表征建模實(shí)現(xiàn)，比較強(qiáng)調(diào)采用虛擬計(jì)算機(jī)器來(lái)建模意識(shí)。最近幾年，Aleksander研究團(tuán)隊(duì)采取仿腦策略，強(qiáng)調(diào)信息整合理論的運(yùn)用，建立了若干仿腦(brain-inspired)意識(shí)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，更好地實(shí)現(xiàn)了五個(gè)意識(shí)公理的最小目標(biāo)。美國(guó)伊利諾伊大學(xué)哲學(xué)系Haikonen教授的研究團(tuán)隊(duì)則主要采用聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行機(jī)器意識(shí)系統(tǒng)的構(gòu)建工作。自1999年以來(lái)，該團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了富有成效的研究工作。Haikonen教授在所提出的認(rèn)知體系模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)實(shí)驗(yàn)型認(rèn)知機(jī)器人XCR-1系統(tǒng)。應(yīng)該說(shuō)，雖然Haikonen所開(kāi)展的機(jī)器意識(shí)研究的出發(fā)點(diǎn)是為了揭示意識(shí)現(xiàn)象本性，但他的成果卻是目前機(jī)器意識(shí)研究領(lǐng)域最為典范的工作之一。

在意識(shí)科學(xué)研究中，也有學(xué)者將人類的意識(shí)能力看作是一種高階認(rèn)知能力，提出意識(shí)的高階理論。在機(jī)器意識(shí)研究中，以這樣的高階理論為指導(dǎo)，往往會(huì)采用傳統(tǒng)的符號(hào)規(guī)則方法來(lái)建立某種具有自我意識(shí)的機(jī)器系統(tǒng)。其中，一個(gè)比較系統(tǒng)的研究工程就是意大利巴勒莫大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的Chella教授用10年時(shí)間開(kāi)發(fā)的Cicerobot機(jī)器人研究項(xiàng)目。該機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了一種自我意識(shí)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)機(jī)制，該機(jī)制主要由三個(gè)部分構(gòu)成：亞概念感知部分、語(yǔ)言處理部分和高階概念部分。通過(guò)機(jī)器人的高階感知(一階感知是指對(duì)外部世界的直接感知，高階是對(duì)機(jī)器人內(nèi)部世界的感知)，就形成了具有自我反思能力的機(jī)器人。這項(xiàng)研究工作的主要特點(diǎn)是將邏輯形式化方法與概念空間組織相結(jié)合，強(qiáng)調(diào)對(duì)外部事物的一種心理表征能力，并對(duì)外部環(huán)境進(jìn)行內(nèi)部模擬。在高階認(rèn)知觀點(diǎn)的自我意識(shí)建模研究方面，另一個(gè)做出突出貢獻(xiàn)的是美國(guó)喬治梅森大學(xué)的Samsonovich教授率領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)10余年的研究，開(kāi)發(fā)了一個(gè)仿生認(rèn)知體系GMU-BICA(George Mason University-Biologically Inspired Cognitive Architecture)。在該系統(tǒng)中定義的心理狀態(tài)不但包含內(nèi)容，還包含主觀觀察者，因此該系統(tǒng)擁有“自我”意識(shí)的主觀能力。系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)是利用所提出的認(rèn)知結(jié)構(gòu)模型來(lái)控制虛擬機(jī)器人完成一些簡(jiǎn)單的走迷宮活動(dòng)，機(jī)器人可以表現(xiàn)出具有人類意識(shí)所需要的行為。相比而言，與Cicerobot機(jī)器人強(qiáng)調(diào)自我意識(shí)是反思能力的概念不同，GMU-BICA系統(tǒng)則將自我意識(shí)理解為“自我”的意識(shí)。當(dāng)然，不管是Cicerobot還是GMU-BICA，這樣的高階認(rèn)知模型往往對(duì)心理掃視、主觀體驗(yàn)與統(tǒng)一意識(shí)等意識(shí)本質(zhì)方面的表現(xiàn)兼顧不足。

除了上述介紹的這些有代表性的研究外，對(duì)于機(jī)器意識(shí)研究而言，還有如何判定機(jī)器具有意識(shí)能力的檢驗(yàn)問(wèn)題，這是目前機(jī)器意識(shí)研究領(lǐng)域十分重要的一個(gè)方面。顯然，要判斷開(kāi)發(fā)的機(jī)器意識(shí)系統(tǒng)是否真正具備預(yù)期的意識(shí)能力，就需要開(kāi)展相應(yīng)的意識(shí)特性分析、評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)建立以及檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)等方面的研究工作。在這方面，由于目前對(duì)意識(shí)現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)存在許多爭(zhēng)議，對(duì)于意識(shí)評(píng)測(cè)特性分析方面也難以有統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。因此，目前的機(jī)器意識(shí)特性需求分析也比較零散。倒是在評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的建立方面，西班牙卡洛斯三世馬德里大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系A(chǔ)rrabales教授的研究團(tuán)隊(duì)做出了比較系統(tǒng)的研究。該團(tuán)隊(duì)自2008年開(kāi)始就在這方面開(kāi)展意識(shí)特性分析，給出了計(jì)算人工意識(shí)的一種量化測(cè)量方法ConsScale以及對(duì)感受質(zhì)的功能性刻畫。之后，該團(tuán)隊(duì)又進(jìn)一步提出了ConsScale的修訂版，并討論了在機(jī)器中產(chǎn)生感受質(zhì)和現(xiàn)象意識(shí)狀態(tài)的可能性。最終，該團(tuán)隊(duì)成功構(gòu)建了CERA-CRANIUM認(rèn)知體系(采用意識(shí)全局工作空間理論建模)來(lái)檢驗(yàn)產(chǎn)生的視覺(jué)感受質(zhì)以及實(shí)現(xiàn)的內(nèi)部言語(yǔ)。所有的這些成果為機(jī)器意識(shí)能力的初步檢測(cè)提供了一種實(shí)用的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)然，也有將鏡像認(rèn)知看作是機(jī)器擁有自我意識(shí)能力的一種檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，該理論的依據(jù)是人類和其他一些動(dòng)物能夠在鏡子中認(rèn)出自己，這一能力被看作是擁有自我意識(shí)的明證。因此，Haikonen認(rèn)為在鏡像中的自我識(shí)別，即鏡像測(cè)驗(yàn)，也可以用來(lái)確認(rèn)機(jī)器潛在的自我意識(shí)能力。于是，在意識(shí)能力檢測(cè)方法的研究中，許多研究工作都是通過(guò)鏡像測(cè)試來(lái)確定意識(shí)能力的。但也有研究認(rèn)為，鏡像測(cè)驗(yàn)并不能證明意識(shí)能力的存在，要證明機(jī)器具有意識(shí)能力還需要通過(guò)更加復(fù)雜的測(cè)驗(yàn)。比如，Edelman就提出三種意識(shí)檢驗(yàn)的途徑，即意識(shí)的語(yǔ)言報(bào)告、神經(jīng)生理信號(hào)以及意識(shí)行為表現(xiàn)。

總而言之，機(jī)器意識(shí)的研究主要圍繞量子涌現(xiàn)機(jī)制、全局工作空間、信息整合理論、意識(shí)高階理論以及意識(shí)能力檢測(cè)這五個(gè)方面展開(kāi)的。從研究的策略來(lái)看，主要分為算法構(gòu)造策略(Algorithm)與仿腦構(gòu)造策略(Brain-Inspiration)兩種途徑。從具體的實(shí)現(xiàn)方法上，主要可以分為三類：一是采用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法；二是采用量子計(jì)算方法；三是采用規(guī)則計(jì)算方法。雖然經(jīng)過(guò)20多年的發(fā)展，機(jī)器意識(shí)的研究取得了眾多的研究成果，但相對(duì)于人類意識(shí)表現(xiàn)方面，目前機(jī)器意識(shí)能力的表現(xiàn)還是非常局限的。根據(jù)筆者以及土耳其中東技術(shù)大學(xué)的G?k和Sayan發(fā)表的論文，目前機(jī)器意識(shí)系統(tǒng)主要具備的能力都是功能意識(shí)方面的，偶爾涉及自我意識(shí)和統(tǒng)一性意識(shí)(很難說(shuō)是否真正實(shí)現(xiàn)了)?？梢?jiàn)，意識(shí)計(jì)算模型的研究還有很長(zhǎng)的路要走，特別是關(guān)于內(nèi)省反思能力、可報(bào)告性能力、鏡像認(rèn)知能力、情感感受能力以及主觀性現(xiàn)象等，這些方面更加需要進(jìn)一步的研究和探索。

人類意識(shí)能力的唯識(shí)學(xué)分析

人類意識(shí)能力的基礎(chǔ)是神經(jīng)活動(dòng)，盡管神經(jīng)活動(dòng)本身是意識(shí)不到的，也不是所有的神經(jīng)活動(dòng)都能產(chǎn)生意識(shí)，但神經(jīng)活動(dòng)卻能夠產(chǎn)生有意識(shí)的心理活動(dòng)，這便形成了人類的意識(shí)能力。

根據(jù)現(xiàn)有的相關(guān)科學(xué)與哲學(xué)研究成果，人類意識(shí)的運(yùn)行機(jī)制大致是這樣的：物質(zhì)運(yùn)動(dòng)變化創(chuàng)生萬(wàn)物，生物的生理活動(dòng)支持著神經(jīng)活動(dòng)，神經(jīng)活動(dòng)涌現(xiàn)意識(shí)(有意識(shí)的心理活動(dòng))，意識(shí)感受生理表現(xiàn)并指導(dǎo)意向性心智活動(dòng)的實(shí)現(xiàn)，從而反觀認(rèn)知萬(wàn)物之理。除了心理活動(dòng)所涉及的神經(jīng)系統(tǒng)外，主要的心理能力包括感覺(jué)(身體感受)、感知(對(duì)外部事物的感知能力，包括視、聽(tīng)、味、嗅、觸)、認(rèn)知(記憶、思考、想象等)、覺(jué)知(反思、意識(shí)、自我等)、情感(情緒感受)、行為(意志、愿望、等)、返觀(禪觀、悟解)等。

必須強(qiáng)調(diào)的是，迄今為止，對(duì)有意識(shí)的心理能力最為系統(tǒng)解析的學(xué)說(shuō)體系并非是現(xiàn)在的腦科學(xué)研究，而是起源于古印度的唯識(shí)學(xué)。唯識(shí)學(xué)所研究的對(duì)象就是心識(shí)問(wèn)題，相當(dāng)于本文界定的有意識(shí)的心理活動(dòng)。如圖1所示，其理論體系主要包括五蘊(yùn)八識(shí)的心法體系。

第一，前五識(shí)歸為色蘊(yùn)，對(duì)應(yīng)的心法稱為色法，相當(dāng)于當(dāng)代心理學(xué)中的感知，其意識(shí)的作用稱為五俱意識(shí)(所謂“俱”，就是伴隨)。如果這種感知是真實(shí)外境的感知，則其伴隨性意識(shí)稱為同緣意識(shí)；如果是有錯(cuò)覺(jué)的感知，則稱不同緣意識(shí)；如果這種感知活動(dòng)產(chǎn)生后像效應(yīng)，則稱為五后意識(shí)(屬于不相應(yīng)法)。一般而言，色蘊(yùn)對(duì)應(yīng)的心理活動(dòng)都是有意向?qū)ο蟮?，因此屬于意向心理活?dòng)。

第二，受蘊(yùn)是一種心所法(具體的心理能力)，主要是指身體與情感狀態(tài)的感受。注意這里要區(qū)分身識(shí)中的身體狀態(tài)感受與色蘊(yùn)是完全不同的心理能力，身識(shí)相當(dāng)于觸覺(jué)，是一種感知能力，而身體狀態(tài)的感受不是感知能力，而是感受身體疼痛、暖冷等的體驗(yàn)?zāi)芰?。受蘊(yùn)的心理活動(dòng)，雖然具有意識(shí)，但不具有意向?qū)ο螅虼瞬粚儆谝庀蛐孕睦砘顒?dòng)。

第三，想蘊(yùn)是另一種心所法，用現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)的話講，就是狹義的思維能力，如思考、記憶、想象等，屬于認(rèn)知的高級(jí)階段，顯然是屬于意向性心理活動(dòng)。

第四，行蘊(yùn)也是一種心所法，主要指一切造作之心，用現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)的話講，如動(dòng)機(jī)、欲望、意愿、行為等。唯識(shí)學(xué)中的“行”，與“業(yè)”的概念相互關(guān)聯(lián)，一般分為三種，即身業(yè)(行動(dòng))、語(yǔ)業(yè)(說(shuō)話)和意業(yè)(意想)，但都強(qiáng)調(diào)有意作為的方面，因此行蘊(yùn)也屬于意向性心理活動(dòng)。

第五，識(shí)蘊(yùn)是整體統(tǒng)一的心法，更加強(qiáng)調(diào)的是后兩識(shí)(第七末那識(shí)、第八阿賴耶識(shí))的心法，現(xiàn)代西方的認(rèn)知科學(xué)尚無(wú)對(duì)應(yīng)的概念。主要強(qiáng)調(diào)的是自我意識(shí)，特別是返觀能力，即對(duì)根本心識(shí)的悟解能力。

總之，色蘊(yùn)是色法(感知能力)，受蘊(yùn)、想蘊(yùn)、行蘊(yùn)都是心所法(具體的心理能力)，它們本身就是具有意識(shí)的心理活動(dòng)(統(tǒng)歸于心法)，其中色法的意識(shí)作用是伴隨性的五俱意識(shí)，其他三蘊(yùn)的意識(shí)作用與伴隨性的意識(shí)則又有不同，稱為獨(dú)散意識(shí)(受蘊(yùn)、想蘊(yùn)、行蘊(yùn)所涉及的意識(shí)，是一種周遍性意識(shí)活動(dòng))。

當(dāng)然，如果所有意識(shí)作用出現(xiàn)在夢(mèng)中，唯識(shí)學(xué)中則另外稱之為夢(mèng)中意識(shí)(做夢(mèng)時(shí)的意識(shí)活動(dòng)，屬于不相應(yīng)法)。在唯識(shí)學(xué)的五蘊(yùn)學(xué)說(shuō)中，識(shí)蘊(yùn)比較復(fù)雜，它是唯識(shí)理論特別單列的一種根本心法，除了強(qiáng)調(diào)自我意識(shí)的末那識(shí)“我執(zhí)”外，更是強(qiáng)調(diào)達(dá)到定中意識(shí)的阿賴耶識(shí)“解脫”，屬于去意向性心理活動(dòng)。

總之，從意向性的角度看，我們的心理能力可以分為無(wú)意向性的受蘊(yùn)，意向性的色蘊(yùn)(前五識(shí))、想蘊(yùn)、行蘊(yùn)，元意向性的意識(shí)以及去意向性的識(shí)蘊(yùn)。其中，識(shí)蘊(yùn)是一種特定的禪悟能力，對(duì)其性質(zhì)的認(rèn)識(shí)與禪宗的心法觀有關(guān)。

機(jī)器意識(shí)研究面臨的困境

對(duì)于目前的人工智能研究而言，我們涉及到的心智能力，如果按照五蘊(yùn)分類體系來(lái)分析，那么大致只有色蘊(yùn)、想蘊(yùn)與行蘊(yùn)中的部分能力。如果考慮目前有關(guān)機(jī)器意識(shí)的研究，也僅僅涉及到五俱同緣的伴隨性意識(shí)、想蘊(yùn)與行蘊(yùn)中的獨(dú)散意識(shí)、識(shí)蘊(yùn)中的自我意識(shí)以及意識(shí)活動(dòng)本身的機(jī)制問(wèn)題，其他意識(shí)比如不相應(yīng)法的夢(mèng)中意識(shí)、五后意識(shí)、定中意識(shí)、五俱不同緣意識(shí)等都沒(méi)有涉及。

根據(jù)上述有關(guān)心識(shí)能力的唯識(shí)學(xué)分析，對(duì)于機(jī)器而言，真正困難的機(jī)器意識(shí)實(shí)現(xiàn)問(wèn)題是受蘊(yùn)性獨(dú)散心識(shí)(體驗(yàn)性意識(shí)能力)與識(shí)蘊(yùn)性心識(shí)兩個(gè)方面，一個(gè)涉及無(wú)意向心理活動(dòng)的表征問(wèn)題，一個(gè)涉及去意向性心理活動(dòng)的表征問(wèn)題，這兩方面都是目前計(jì)算理論與方法無(wú)法解決的問(wèn)題。反過(guò)來(lái)講，機(jī)器最有可能實(shí)現(xiàn)的心智能力部分應(yīng)當(dāng)是那些具有意向性的心識(shí)能力(色蘊(yùn)、想蘊(yùn)與行蘊(yùn))，即唯識(shí)學(xué)心法中的色法與若干心所法。

很明顯，意向性心理活動(dòng)一定伴隨有意向?qū)ο?，于是就有可能?duì)此進(jìn)行計(jì)算表證，并完成相關(guān)的某種計(jì)算任務(wù)。因此，反過(guò)來(lái)說(shuō)，我們認(rèn)為意向性心理能力是人工智能的理論限度(是上界，但并非是上確界)，機(jī)器實(shí)現(xiàn)的人類意識(shí)能力不可能超越意向性心識(shí)的范圍。這也就是本文觀點(diǎn)討論的基點(diǎn)，并具體給出如下方面論據(jù)的分析。

首先，我們來(lái)分析心智機(jī)器的成功標(biāo)準(zhǔn)。從我們的立場(chǎng)看，如果要構(gòu)建具有人類心智能力的機(jī)器，成功的標(biāo)準(zhǔn)起碼應(yīng)該通過(guò)圖靈測(cè)驗(yàn)。主要理由是，由于“他心知”問(wèn)題的存在，行為表現(xiàn)可能是唯一的判斷標(biāo)準(zhǔn)，此時(shí)圖靈測(cè)驗(yàn)不失為一種可行的測(cè)試途徑，關(guān)鍵是“巧問(wèn)”的設(shè)計(jì)。原則上，圖靈測(cè)驗(yàn)通過(guò)言行交流，這是人類之間默認(rèn)具有心智能力的唯一途徑。再者，根據(jù)摩根準(zhǔn)則，在沒(méi)有把握的情況下，寧肯選擇比較簡(jiǎn)單的解釋。因而，對(duì)圖靈測(cè)驗(yàn)的解釋中，也必須注意摩根準(zhǔn)則，諸如機(jī)器思維或者機(jī)器經(jīng)過(guò)思考的行動(dòng)這類有關(guān)心智能力的假設(shè)在大多數(shù)情況下應(yīng)該丟棄。

現(xiàn)在我們就來(lái)一場(chǎng)圖靈測(cè)驗(yàn)，看看機(jī)器到底會(huì)遭遇什么樣的困境。為了看清本質(zhì)，我們的提問(wèn)異常簡(jiǎn)單，就是進(jìn)行如下提問(wèn)(所謂“多大年紀(jì)”思想實(shí)驗(yàn)，參見(jiàn)筆者以前的文章“重新發(fā)現(xiàn)圖靈測(cè)驗(yàn)的意義”)：你多大年紀(jì)？此時(shí)會(huì)發(fā)生怎樣復(fù)雜的情形呢？當(dāng)提問(wèn)者一而再、再而三不斷重復(fù)這一問(wèn)題時(shí)，機(jī)器很快就會(huì)暴露出其致命的缺陷，就是缺乏不可預(yù)見(jiàn)性反應(yīng)能力。那么，面對(duì)這么簡(jiǎn)單的提問(wèn)，機(jī)器為什么會(huì)無(wú)所適從呢？其實(shí)這跟機(jī)器形式系統(tǒng)的局限性有關(guān)。眾所周知，圖靈機(jī)是個(gè)形式系統(tǒng)，而哥德?tīng)柌煌耆哉f(shuō)明足夠復(fù)雜的形式系統(tǒng)不能證明某些真命題。這是否說(shuō)明人的某些知識(shí)是計(jì)算機(jī)器永遠(yuǎn)不能得到的？或者反過(guò)來(lái)說(shuō)，是否說(shuō)明不是所有的知識(shí)都能形式化呢？這樣就引出了如下第二個(gè)論據(jù)的討論。

從形式系統(tǒng)角度看，確實(shí)存在不可計(jì)算(證明)的問(wèn)題，而且是大量的，但這些問(wèn)題對(duì)于人類同樣也是不可計(jì)算(證明)的。比如圖靈停機(jī)問(wèn)題，如果換成了人，結(jié)果是一樣的。至于知識(shí)，可能首先要分清知識(shí)的含義與性質(zhì)，知識(shí)是動(dòng)詞還是名詞，要不要考慮元知識(shí)？如果這樣看待知識(shí)，那么肯定不是所有知識(shí)都可以形式化的。因此，我們可以發(fā)現(xiàn)，問(wèn)題不在于形式系統(tǒng)是否有局限性，而在于對(duì)于意識(shí)現(xiàn)象能不能給出一致性的形式描述。

那么，我們可以對(duì)人類的意識(shí)現(xiàn)象給出一致性描述嗎？回答顯然是否定的。因?yàn)樵谌祟惖囊庾R(shí)現(xiàn)象中，存在著意識(shí)的自反映心理現(xiàn)象：我們的意識(shí)活動(dòng)是自明性的。從邏輯上講，如果一個(gè)系統(tǒng)允許自涉，那么該系統(tǒng)一定是不一致的，也就是說(shuō)無(wú)法對(duì)該系統(tǒng)給出一致性的形式化描述。其實(shí)，人類的心理活動(dòng)本來(lái)就是建立在神經(jīng)集群活動(dòng)的自組織涌現(xiàn)機(jī)制之上的。因此，出現(xiàn)意識(shí)的自明性現(xiàn)象是必然的。這也就是美國(guó)哲學(xué)家普特南給出“缽中之腦”思想實(shí)驗(yàn)所要說(shuō)明的道理。比如，對(duì)于“我們都是缽中之腦”命題，在事先并不知曉這一事實(shí)的前提下，使用知道邏輯的反證法，可以明確加以否定。因此，我們?nèi)祟惖囊庾R(shí)能力，顯然不可能為機(jī)器所操縱。這樣，由于計(jì)算機(jī)器形式化能力的局限性，靠邏輯機(jī)器是不可能擁有人類全部意識(shí)能力的，起碼意識(shí)的自明性能力不可能為機(jī)器所擁有。

進(jìn)一步，作為第三個(gè)論據(jù)討論，我們?cè)賮?lái)看人類的意義指稱能力問(wèn)題。我們需要明確的問(wèn)題是：機(jī)器能處理符號(hào)，但它能真正理解符號(hào)所代表的意義嗎？如果人的概念依賴于人類的軀體和動(dòng)機(jī)(涉身性認(rèn)知)，那機(jī)器怎么可能掌握它們呢？這個(gè)問(wèn)題主要是指機(jī)器是否能夠擁有指稱能力。塞爾的“中文之屋”提出了反對(duì)意見(jiàn)。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵還是要弄清什么是“意義”？如果意義是指所謂抽象的“概念”內(nèi)涵而非表征形式，那么就必然存在一條語(yǔ)義鴻溝，因?yàn)闄C(jī)器內(nèi)部能夠處理或變換的只是不同的形式語(yǔ)言而已。但如果意義是指“行為表現(xiàn)”，那么這個(gè)問(wèn)題就回到了上面圖靈測(cè)驗(yàn)的第一個(gè)論據(jù)上去了。

人類語(yǔ)言表達(dá)意義不在語(yǔ)言形式本身，而在于意識(shí)能力。正因?yàn)檫@樣，才會(huì)有許多超出常規(guī)的意義表達(dá)方式。從根本上講，我們也不必一一列舉機(jī)器難以擁有的指稱能力，諸如矛盾性言辭、元語(yǔ)言表述以及整體性語(yǔ)境等難以一致性描述的狀況；而只需指出，機(jī)器不可能擁有人類的終極指稱能力即可。那么什么是終極指稱能力呢？宋代臨濟(jì)宗禪師惠洪在《臨濟(jì)宗旨》中指出：“心之妙不可以語(yǔ)言傳，而可以語(yǔ)言見(jiàn)。蓋語(yǔ)言者，心之源、道之標(biāo)幟也。標(biāo)幟審則心契，故學(xué)者每以語(yǔ)言為得道淺深之候?！逼渲兴^的“心之妙”者，就是終極指稱。由于超越了概念分別，是難以用語(yǔ)言來(lái)描述的，這就為形式化描述帶來(lái)了根本的困境。

第四個(gè)論據(jù)的討論涉及到所謂預(yù)先設(shè)定程序的問(wèn)題。我們知道，目前的機(jī)器只能遵循給定的程序運(yùn)行(預(yù)先設(shè)定的程序)，這樣的話，機(jī)器又怎么可能擁有真正的創(chuàng)造性和靈活性？也許人工智能的目的就是要讓機(jī)器的“計(jì)算”更加“聰明”，但目前預(yù)先設(shè)定程序的機(jī)器不可能是靈活的，更不用說(shuō)創(chuàng)造性能力了。顯然，事情越有規(guī)則，機(jī)器就越能掌控，這就是預(yù)先設(shè)定程序的界限。比如對(duì)于表面復(fù)雜結(jié)構(gòu)的分形圖案，由于可以靠簡(jiǎn)單規(guī)則加以迭代產(chǎn)生，機(jī)器就可以靠預(yù)先編程規(guī)則自如產(chǎn)生。但是對(duì)于人類常常出現(xiàn)的出錯(cuò)性，由于毫無(wú)規(guī)律可言，機(jī)器便不可能預(yù)先加以編程，機(jī)器也就不可能擁有出錯(cuò)性了。人是易于犯錯(cuò)誤的，而機(jī)器按照設(shè)定的程序運(yùn)行，永遠(yuǎn)不會(huì)出錯(cuò)，這就是預(yù)先編程的一個(gè)致命弱點(diǎn)，這也是第一個(gè)論據(jù)討論中機(jī)器無(wú)法通過(guò)圖靈測(cè)驗(yàn)的根本原因。

要知道出錯(cuò)性表面上似乎是一個(gè)負(fù)面品質(zhì)，但其實(shí)質(zhì)上則包含著靈活性和創(chuàng)造性，是一切新事物涌現(xiàn)機(jī)制的基礎(chǔ)。如果沒(méi)有生物基因的出錯(cuò)性，自然選擇就沒(méi)有了作用的對(duì)象，繁復(fù)的生物多樣性也就無(wú)從談起。同樣，如果沒(méi)有了思想模因的出錯(cuò)性，文化選擇也同樣沒(méi)有了作用的對(duì)象，博大的思想多樣性同樣無(wú)從談起?？梢?jiàn)，出錯(cuò)性是機(jī)器難以企及人類心智能力的一個(gè)分界線，而這一切都?xì)w結(jié)為機(jī)器的預(yù)先編程的局限性。

同樣的道理，由于預(yù)先編程問(wèn)題，也帶來(lái)了機(jī)器不可能真正擁有情感能力的新問(wèn)題，這也構(gòu)成了機(jī)器難以擁有人類心識(shí)能力的第五個(gè)論據(jù)。我們知道，情感從某種意義上講就是常規(guī)理性活動(dòng)過(guò)程中的“出錯(cuò)性”，是非理性的，但基于邏輯的機(jī)器是理性的。也許人們會(huì)說(shuō)，非理性的情感在心理表現(xiàn)中是不重要的，甚至是不起作用的。但我們要強(qiáng)調(diào)，即使是理性思維，情感和其他非理性因素也在其中扮演重要角色(傾向性指導(dǎo)作用)。如果說(shuō)理性的認(rèn)知能力是前進(jìn)的方向，那么非理性的情感能力就是前進(jìn)的動(dòng)力，人類的心理活動(dòng)中豈可或缺情感能力？！而對(duì)于機(jī)器而言，缺少了情感能力，機(jī)器怎么能夠像人類一樣思維？！

機(jī)器是邏輯的，難以體現(xiàn)情感本性，目前有關(guān)情感的計(jì)算只是實(shí)現(xiàn)了情感的理性成份。筆者比較贊同這樣的觀點(diǎn)：理智是方向性的舵手，情感是驅(qū)動(dòng)性的馬達(dá)，在航行中情感與理智相互依存。因此，如果情感不能計(jì)算，那么也談不上實(shí)現(xiàn)人類意識(shí)的計(jì)算，因?yàn)榍楦须y以計(jì)算的本質(zhì)就是意識(shí)的感受問(wèn)題。

機(jī)器能擁有意識(shí)能力嗎

通過(guò)上述對(duì)機(jī)器實(shí)現(xiàn)人類心智能力所面臨的困境的討論，就可以進(jìn)一步引申出機(jī)器是否能夠跟人類一樣擁有意識(shí)能力的問(wèn)題。為了避免陷入不必要的信念之爭(zhēng)，筆者認(rèn)為學(xué)術(shù)辯論主要應(yīng)對(duì)事實(shí)或可能事實(shí)開(kāi)展分析討論。由于計(jì)算機(jī)器的概念相對(duì)明確，爭(zhēng)論的焦點(diǎn)多半會(huì)聚焦到有關(guān)人類“意識(shí)能力”的界定之上。所以，下面先給出筆者所理解的人類“意識(shí)能力”的分析描述，然后再圍繞著我們討論的主題，展開(kāi)觀點(diǎn)的陳述。

意識(shí)包括功能意識(shí)、自我意識(shí)和現(xiàn)象意識(shí)，其中功能意識(shí)大體上涉及到意向性的心理能力，除了前面已經(jīng)討論過(guò)的五個(gè)論據(jù)外，似乎并不存在特別的新困難。但自我意識(shí)和現(xiàn)象意識(shí)則不同，由于涉及到去意向性和非意向性的表征問(wèn)題，這便構(gòu)成了機(jī)器心識(shí)的最大困擾。首先，我們要清楚“自我意識(shí)”不是關(guān)于“自我”的意識(shí)，而是一種自身內(nèi)省反思能力。因此，自我意識(shí)是意識(shí)的核心功能。其次，我們必須澄清所謂的“體驗(yàn)意識(shí)(qualia)”到底指什么？是精神的本性，還是虛構(gòu)的對(duì)象？這涉及到哲學(xué)基本問(wèn)題，非常復(fù)雜，觀點(diǎn)紛呈。機(jī)器能否擁有意識(shí)能力的核心問(wèn)題，其實(shí)就在于此。

由于涉及到心靈的一些本質(zhì)問(wèn)題，機(jī)器意識(shí)研究一開(kāi)始就引起了哲學(xué)領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，有專家專門討論機(jī)器意識(shí)研究的哲學(xué)基礎(chǔ)，也有學(xué)者討論機(jī)器意識(shí)會(huì)面臨的困難，包括像意識(shí)(consciousness)、感受質(zhì)(qualia)和自我覺(jué)知(self-awareness)這些回避不了的、顯而易見(jiàn)的困難問(wèn)題，以及一些與意識(shí)相關(guān)的認(rèn)知加工，如感知、想象、動(dòng)機(jī)和內(nèi)部言語(yǔ)等方面的技術(shù)挑戰(zhàn)。除此之外，更多的則是延續(xù)早期對(duì)人工智能的哲學(xué)反思，對(duì)機(jī)器意識(shí)的可能性提出質(zhì)疑。涉及到強(qiáng)弱人工智能之爭(zhēng)、人工通用智能問(wèn)題、意識(shí)的難問(wèn)題、“中文之屋”悖論的新應(yīng)用、人工算法在實(shí)現(xiàn)意識(shí)能力方面的局限性、蛇神機(jī)器人不可能擁有主觀性、現(xiàn)象意識(shí)等眾多方面的爭(zhēng)論。

那么機(jī)器能夠擁有這種現(xiàn)象意識(shí)狀態(tài)嗎？對(duì)于現(xiàn)象意識(shí)的存在性問(wèn)題，有截然相左的兩種觀點(diǎn)。一種是神秘論的觀點(diǎn)，認(rèn)為我們神經(jīng)生物系統(tǒng)唯一共有的就是主觀體驗(yàn)，這種現(xiàn)象意識(shí)是不可還原為物理機(jī)制或邏輯描述的，靠人類心智是無(wú)法把握的。另一種是取消論的觀點(diǎn)，認(rèn)為機(jī)器僅僅是一個(gè)蛇神(zombie)而已，除了機(jī)器還是機(jī)器，不可能具有任何主觀體驗(yàn)的東西。在這兩種極端觀點(diǎn)之間，還存在各種不同偏向的觀點(diǎn)，如還原論、涌現(xiàn)論、唯心論、二元論，等等。其實(shí)，依筆者看來(lái)，無(wú)需做上述復(fù)雜的討論，只須從意向性的角度來(lái)看，便可以澄清機(jī)器意識(shí)的可能性問(wèn)題。筆者觀點(diǎn)是，凡是具有意向性的心理能力，理論上機(jī)器均有可能實(shí)現(xiàn)，反之則肯定不能實(shí)現(xiàn)。因?yàn)橐坏┤鄙倭艘庀驅(qū)ο?，機(jī)器連可表征的內(nèi)容都不存在，又如何形式化并進(jìn)行計(jì)算呢！

通過(guò)上述分析討論，可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器意識(shí)難以達(dá)成的主要困境可以歸納為這樣三個(gè)方面。第一個(gè)是形式化要求，特別是一致性要求導(dǎo)致的局限性，使得機(jī)器智能局限于具有意向性的心識(shí)能力，如色蘊(yùn)、想蘊(yùn)、行蘊(yùn)。第二個(gè)則是機(jī)器缺乏不預(yù)見(jiàn)性的反應(yīng)能力，只能通過(guò)預(yù)先設(shè)定的程序來(lái)應(yīng)對(duì)環(huán)境。第三個(gè)就是無(wú)法擁有終極指稱能力，無(wú)法實(shí)現(xiàn)去意向性的識(shí)蘊(yùn)能力。最后補(bǔ)充一點(diǎn)則是，對(duì)于涉及到現(xiàn)象意識(shí)的感受性能力(受蘊(yùn))，由于沒(méi)有意向?qū)ο罂梢宰鳛樾问交妮d體，因而對(duì)其進(jìn)行的計(jì)算完全無(wú)從入手。

于是，我們可以很清楚地看到，意向性就是實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識(shí)能力的一條不可逾越之界線。用數(shù)學(xué)的術(shù)語(yǔ)說(shuō)，機(jī)器能夠擁有的意識(shí)能力的上界就是意向性心識(shí)能力。當(dāng)然這并非是上確界，因?yàn)椴豢深A(yù)見(jiàn)性的反應(yīng)能力也屬于意向性能力，但從前面的分析中可以看出，目前基于預(yù)先編程的機(jī)器仍然無(wú)法擁有不可預(yù)見(jiàn)的反應(yīng)能力?；蛟S我們可以期待更為先進(jìn)的量子計(jì)算機(jī)器來(lái)突破預(yù)先編程能力，但意向性心識(shí)能力的邊界，依然是無(wú)法突破的。

因此，當(dāng)我們把目前有關(guān)機(jī)器意識(shí)的研究分為面向感知能力實(shí)現(xiàn)的、面向具體特定意識(shí)能力實(shí)現(xiàn)的、面向意識(shí)機(jī)制實(shí)現(xiàn)的、面向自我意識(shí)實(shí)現(xiàn)的以及面向受蘊(yùn)能力實(shí)現(xiàn)的這五個(gè)類別時(shí)，就可以同唯識(shí)學(xué)中意識(shí)的五蘊(yùn)學(xué)說(shuō)相對(duì)比，從而更加清楚地認(rèn)識(shí)其中的本質(zhì)問(wèn)題所在。我們的結(jié)論是，對(duì)于機(jī)器意識(shí)的研究與開(kāi)發(fā)，應(yīng)當(dāng)擱置有爭(zhēng)論的主觀體驗(yàn)方面(身心感受)的實(shí)現(xiàn)研究，圍繞意向性心識(shí)能力(環(huán)境感知、認(rèn)知推理、語(yǔ)言交流、想象思維、情感發(fā)生、行為控制)，采用仿腦與量子計(jì)算思想相結(jié)合的策略，來(lái)開(kāi)發(fā)具有一定意向能力的機(jī)器人，并應(yīng)用到社會(huì)服務(wù)領(lǐng)域。

機(jī)器意識(shí)研究未來(lái)展望

圍繞著上述分析所得出的主要結(jié)論，我們認(rèn)為，未來(lái)機(jī)器意識(shí)的研究，主要應(yīng)該開(kāi)展如下5個(gè)方面的研究工作。

首先，構(gòu)建面向機(jī)器實(shí)現(xiàn)的意識(shí)解釋理論。由于意識(shí)問(wèn)題本身的復(fù)雜性，目前存在眾多不同的意識(shí)解釋理論，其中只有部分理論用于指導(dǎo)機(jī)器意識(shí)的研究。為了更好地開(kāi)展機(jī)器意識(shí)研究工作，取得更加理想的機(jī)器意識(shí)表現(xiàn)效果，必須直接面向機(jī)器意識(shí)實(shí)現(xiàn)問(wèn)題本身，綜合并兼顧已有意識(shí)解釋理論，提出一種更加有利于機(jī)器意識(shí)研究的、有針對(duì)性的、全新的意識(shí)解釋理論。提出的新理論應(yīng)該不但能夠清晰地刻畫各種意識(shí)特性及其關(guān)系，而且應(yīng)該符合機(jī)器意識(shí)實(shí)現(xiàn)的要求，更好地用以指導(dǎo)機(jī)器意識(shí)的開(kāi)展。為此，具體需要開(kāi)展現(xiàn)有意識(shí)解釋理論的梳理研究、機(jī)器意識(shí)限度與范圍的分析研究、意識(shí)特性刻畫標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的構(gòu)建研究等方面的研究工作。

其次，探索機(jī)器意識(shí)的計(jì)算策略與方法。過(guò)去的研究表明，要想讓機(jī)器擁有意識(shí)能力，傳統(tǒng)的人工智能方法是無(wú)能為力的，我們必須尋找全新的計(jì)算方法。因此，機(jī)器意識(shí)的深入展開(kāi)，需要有不同于傳統(tǒng)人工智能的計(jì)算策略和方法。就目前機(jī)器意識(shí)研究中所遇到的問(wèn)題而言，在計(jì)算方法方面起碼需要開(kāi)展亞符號(hào)(神經(jīng)信號(hào))表征到符號(hào)(邏輯規(guī)則)表征之間的相互轉(zhuǎn)換計(jì)算方法、在非量子體系中實(shí)現(xiàn)類量子糾纏性的計(jì)算方法，以及神經(jīng)聯(lián)結(jié)與符號(hào)規(guī)則相互融合的計(jì)算方法等方面的研究。而在計(jì)算策略方面則需要開(kāi)展仿腦與算法相結(jié)合策略的研究。只有確定了行之有效的計(jì)算策略和方法，才能真正推動(dòng)機(jī)器意識(shí)進(jìn)一步深入發(fā)展。

第三，構(gòu)建機(jī)器意識(shí)的綜合認(rèn)知體系。作為機(jī)器意識(shí)研究的主要任務(wù)，就是要構(gòu)建具有(部分)意識(shí)現(xiàn)象表現(xiàn)的機(jī)器認(rèn)知體系。給出的意識(shí)機(jī)器認(rèn)知體系應(yīng)該滿足一些基本需求，起碼應(yīng)該包括：實(shí)現(xiàn)具有感受質(zhì)和外部感知對(duì)象的感知過(guò)程；實(shí)現(xiàn)過(guò)程內(nèi)容的內(nèi)省反思；允許各模塊無(wú)縫整合的可報(bào)告性以及配備本體感知系統(tǒng)的基本自我概念。因此，這部分的研究?jī)?nèi)容應(yīng)該結(jié)合機(jī)器意識(shí)計(jì)算策略與方法的探索，參照已有各種機(jī)器意識(shí)認(rèn)知體系的優(yōu)點(diǎn)，有針對(duì)性地進(jìn)行構(gòu)建工作，以期滿足基本的意識(shí)特性需求。

第四，開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)性的意識(shí)機(jī)器人系統(tǒng)。在已有智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，嵌入構(gòu)建好的機(jī)器意識(shí)綜合認(rèn)知體系，形成具體的意識(shí)機(jī)器人系統(tǒng)，并開(kāi)展具體的系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)分析研究。通過(guò)各種意識(shí)特性的實(shí)驗(yàn)，檢驗(yàn)機(jī)器意識(shí)綜合認(rèn)知體系的性能是否滿足基本的意識(shí)特性需求，最終給出一種實(shí)驗(yàn)性意識(shí)機(jī)器人系統(tǒng)的范例。

篇6

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)；信息安全；用戶身份認(rèn)證

目前計(jì)算機(jī)信息技術(shù)已經(jīng)得到廣泛普及，當(dāng)然使用要求也在隨之提高，除了各種功能以外，安全技術(shù)的研究至關(guān)重要，當(dāng)下用戶身份認(rèn)證技術(shù)，能夠針對(duì)系統(tǒng)計(jì)算機(jī)操作過(guò)程中的用戶身份進(jìn)行確認(rèn)，大幅度提高了計(jì)算機(jī)使用安全性。相比傳統(tǒng)的安全措施，需要用戶記住大量的密碼，而且在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中復(fù)雜、安全性較低，所以身份認(rèn)證技術(shù)無(wú)疑更加便利，而且安全系數(shù)要更高。因此需要加大對(duì)用戶身份認(rèn)證技術(shù)的研究，并在重要的場(chǎng)所和領(lǐng)域中推廣應(yīng)用，以確保系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)信息使用的安全。

1身份認(rèn)證技術(shù)的含義

身份認(rèn)證技術(shù)是用戶在使用信息系統(tǒng)計(jì)算機(jī)的過(guò)程中，對(duì)其身份進(jìn)行認(rèn)證，以確保計(jì)算機(jī)信息使用安全。對(duì)于計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，其中所有內(nèi)容都是通過(guò)信息數(shù)據(jù)來(lái)表示，也包括用戶的個(gè)人身份信息，而該技術(shù)就是利用這一點(diǎn)，對(duì)用戶信息進(jìn)行識(shí)別和授權(quán)，這樣就能確保用戶的使用安全，這個(gè)過(guò)程中就利用了身份認(rèn)證技術(shù)。因?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的全面發(fā)展，安全問(wèn)題也逐漸受到關(guān)注，尤其是企業(yè)單位的使用，會(huì)充分利用身份認(rèn)證技術(shù)，針對(duì)計(jì)算機(jī)信息進(jìn)行安全防護(hù)，由此可見(jiàn)身份認(rèn)證技術(shù)，在企業(yè)單位的使用中承擔(dān)著重要任務(wù)。如果像以往采用單個(gè)電腦進(jìn)行防護(hù)，就需要用戶記住多個(gè)密碼，因此在使用上十分復(fù)雜，而身份認(rèn)證技術(shù)則做到了更加簡(jiǎn)化的操作，將登錄、驗(yàn)證環(huán)節(jié)有效融合，為用戶提供了更多便利。目前各大企業(yè)單位都建立了身份認(rèn)證技術(shù)，并把其作為主要的安全保障系統(tǒng)，這樣可以有效提高計(jì)算機(jī)信息的安全系數(shù)，也能簡(jiǎn)化以往的使用步驟，對(duì)于企業(yè)單位來(lái)說(shuō)具有更多優(yōu)勢(shì)。

2計(jì)算機(jī)信息安全用戶身份認(rèn)證技術(shù)研究的重要性

從當(dāng)下的實(shí)際使用來(lái)看，身份認(rèn)證技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息安全中，具有非常重要的地位，也是最直接、最有效的安全防護(hù)措施，能夠充分判斷合法用戶與非法用戶，允許并監(jiān)督經(jīng)過(guò)授權(quán)的操作，并針對(duì)非法操作進(jìn)行阻止，以此來(lái)避免黑客入侵或計(jì)算機(jī)病毒破壞等安全問(wèn)題。一般來(lái)說(shuō)用戶在登錄之前，必須要向身份認(rèn)證系統(tǒng)表明自己的身份，再經(jīng)過(guò)詳細(xì)的識(shí)別和確認(rèn)后，才能進(jìn)行有效的操作，或針對(duì)某一資源進(jìn)行訪問(wèn)，安全系數(shù)大大提升。另外身份認(rèn)證，技術(shù)支持檢測(cè)系統(tǒng)，可以有效記錄用戶的行為，并針對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行檢查，是否存在入侵的行為等，因此身份認(rèn)證技術(shù)能夠?yàn)橛脩籼峁└尤娴陌踩雷o(hù)。在應(yīng)用身份認(rèn)證技術(shù)后，所有的安全服務(wù)都要用戶提供信息驗(yàn)證，這樣就能大大降低安全問(wèn)題，不過(guò)由于身份系統(tǒng)的重要作用，很多黑客也開(kāi)始集中供給身份認(rèn)證系統(tǒng)，若身份認(rèn)證系統(tǒng)被破壞，將會(huì)造成不可預(yù)估的損失。在這樣的情況下，人們也愈發(fā)注重身份認(rèn)證技術(shù)的研究，并演變出密碼認(rèn)證、智能卡認(rèn)證以外的網(wǎng)關(guān)認(rèn)證、生物認(rèn)證、動(dòng)態(tài)口令認(rèn)證等等，由此可見(jiàn)身份認(rèn)證技術(shù)研究的重要性。

3用戶身份認(rèn)證技術(shù)類型

3.1密碼認(rèn)證

由于網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)信息安全問(wèn)題頻出，所以身份認(rèn)證技術(shù)得到了廣泛重視，作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)安全防護(hù)的第1道關(guān)卡，密碼認(rèn)證是整個(gè)身份認(rèn)證技術(shù)的基石，其核心在于密碼算法，也就是密碼算法會(huì)直接決定身份認(rèn)證的強(qiáng)度。目前密碼認(rèn)證使用非常廣泛，不僅限于計(jì)算機(jī)，還有移動(dòng)智能設(shè)備等。密碼認(rèn)證是最為常用的技術(shù)之一，可以有效保護(hù)個(gè)人信息安全，而且能夠準(zhǔn)確識(shí)別用戶身份信息，從而大大提高了儲(chǔ)存文件的安全系數(shù)，不過(guò)也存在相應(yīng)的問(wèn)題，隨著時(shí)代的發(fā)展，密碼認(rèn)證技術(shù)會(huì)遭到更為強(qiáng)大的挑戰(zhàn)，因此也加大了量子加密算法與抗量子攻擊算法的研究，以此來(lái)加強(qiáng)密碼認(rèn)證技術(shù)的安全性。密碼認(rèn)證數(shù)據(jù)必須要經(jīng)過(guò)加密后才能進(jìn)行儲(chǔ)存，因此當(dāng)下主要的研究方向?yàn)榉菍?duì)稱密碼技術(shù)，特別是基于PKI技術(shù)的二代身份認(rèn)證技術(shù)，為了能夠有效應(yīng)對(duì)更多黑客攻擊，量子密碼技術(shù)也在研究過(guò)程中，這樣才能確保密碼認(rèn)證的安全性，為用戶提供更好的隱私保護(hù)。

3.2智能卡認(rèn)證

智能卡也是較為常用的認(rèn)證技術(shù)之一，在軟硬件保護(hù)方面做得非常出色，可以確?？▋?nèi)信息無(wú)法被黑客訪問(wèn)，其次智能卡中裝有芯片也能實(shí)現(xiàn)加密的效果，這樣就能大幅度提高智能卡認(rèn)證技術(shù)的安全性，因此也被認(rèn)為是非常安全的身份認(rèn)證技術(shù)。當(dāng)然智能卡的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)非常多，甚至給身份認(rèn)證技術(shù)帶來(lái)更多突破，例如智能卡與其他技術(shù)的結(jié)合，從而形成新的身份認(rèn)證技術(shù)，而這種多因素認(rèn)證，也能有效提高身份認(rèn)證系統(tǒng)的安全性。其次用戶在使用智能卡進(jìn)行身份認(rèn)證時(shí)，不僅要出示該智能卡，也要輸入正確的PIN碼，另外智能卡認(rèn)證技術(shù)還有專屬的ID號(hào)碼，也是有效的防范措施，系統(tǒng)可以針對(duì)該號(hào)碼進(jìn)行識(shí)別是否由用戶使用智能卡。目前智能卡技術(shù)得到了有效研究，而且衍生出更多新的人在技術(shù)，例如余數(shù)定理遠(yuǎn)程口令認(rèn)證、EIGmaal密碼遠(yuǎn)程認(rèn)證等，對(duì)智能卡認(rèn)證技術(shù)進(jìn)一步升級(jí)，也實(shí)現(xiàn)了更加安全、更加可靠的身份認(rèn)證。由此可見(jiàn)智能卡的使用，為身份認(rèn)證技術(shù)研究，提供了更多動(dòng)力。

3.3網(wǎng)關(guān)認(rèn)證

近年來(lái)，手機(jī)號(hào)逐漸成為為信息系統(tǒng)賬號(hào)，一種基于手機(jī)號(hào)碼和運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)證方式隨之產(chǎn)生。網(wǎng)關(guān)認(rèn)證技術(shù)的前提是手機(jī)號(hào)碼作為系統(tǒng)賬號(hào)，并且接入到運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)中。用戶在手機(jī)端登錄時(shí)，從用戶在手機(jī)終端訪問(wèn)運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的網(wǎng)關(guān)信令中自動(dòng)獲取用戶手機(jī)號(hào)碼，實(shí)現(xiàn)安全便捷的登錄。網(wǎng)關(guān)認(rèn)證有兩種形態(tài)，一是通過(guò)網(wǎng)關(guān)信令直接截取用戶手機(jī)號(hào)碼，反饋給用戶，用戶確認(rèn)后實(shí)現(xiàn)賬號(hào)認(rèn)證，一種是用戶輸入自己的手機(jī)號(hào)碼賬號(hào)，與網(wǎng)關(guān)獲取的號(hào)碼進(jìn)行比對(duì)，若比對(duì)一致則認(rèn)證成功。網(wǎng)關(guān)認(rèn)證的優(yōu)勢(shì)是無(wú)須記憶密碼，操作簡(jiǎn)單便捷，安全性和效率均較高，缺點(diǎn)是需要有運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)。近幾年隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起，該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。

3.4生物認(rèn)證

生物特征認(rèn)證技術(shù)，也是當(dāng)下最常使用的認(rèn)證技術(shù)之一，其核心在于利用人體特征，進(jìn)行有效的身份認(rèn)證，首先要針對(duì)用戶的生物特征進(jìn)行提取，其次再經(jīng)過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換確定出唯一的特征，并形成最終的特征模板。目前生物認(rèn)證技術(shù)安全性非常高，在實(shí)際認(rèn)證過(guò)程中，需要獲取用戶的生物特征，在轉(zhuǎn)換成預(yù)定義的數(shù)字格式，與提前設(shè)置好的特征模板進(jìn)行有效對(duì)比，這樣就能進(jìn)行更加安全的身份認(rèn)證，判斷用戶的合法性。其次生物認(rèn)證的方式比較多樣化，例如指紋認(rèn)證、虹膜認(rèn)證、視網(wǎng)膜認(rèn)證、面部認(rèn)證以及聲音識(shí)別等等，尤其是面部認(rèn)證在當(dāng)下應(yīng)用最為廣泛。不過(guò)生物認(rèn)證技術(shù)仍存在不足，尤其是特征提取與模式匹配這兩個(gè)部分，仍然需要完善和探索，以此來(lái)減少識(shí)別過(guò)程中的錯(cuò)誤概率。除此之外需要注意生物特征信息并不具備保密特點(diǎn)，例如指紋類的認(rèn)證方式，就容易遺留在物體上從而產(chǎn)生被盜用的風(fēng)險(xiǎn)，另外生物認(rèn)證信息不能隨意更改，基于這些因素可以明確生物認(rèn)證技術(shù)的研究方向，包括結(jié)構(gòu)安全性、認(rèn)證機(jī)制，安全性等等，這樣才能增加安全保障。

3.5動(dòng)態(tài)口令認(rèn)證

動(dòng)態(tài)口令認(rèn)證技術(shù)其實(shí)就是由靜態(tài)口令演變而來(lái)，只不過(guò)隨著時(shí)展，靜態(tài)口令的安全性無(wú)法滿足用戶需求，不然靜態(tài)口令的使用卻比較廣泛，除了計(jì)算機(jī)的使用以外，例如銀行卡、支付寶都采用了靜態(tài)口令認(rèn)證。其核心機(jī)制在于系統(tǒng)預(yù)先保存用戶的ID和口令，這樣在用戶進(jìn)行操作時(shí)，就需要針對(duì)用戶的身份進(jìn)行認(rèn)證，首先系統(tǒng)獲取用戶輸入的ID和口令信息，再與數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的信息進(jìn)行對(duì)比，以此來(lái)判斷用戶的信息是否正確。但是靜態(tài)口令認(rèn)證技術(shù)的安全隱患比較嚴(yán)重，用戶每次進(jìn)行驗(yàn)證，靜態(tài)口令都保持一致，除非進(jìn)行自主修改，這也導(dǎo)致計(jì)算機(jī)信息安全風(fēng)險(xiǎn)。因此才有靜態(tài)口令發(fā)展為動(dòng)態(tài)口令認(rèn)證技術(shù)，動(dòng)態(tài)口令的核心就是一次性口令，用戶每次進(jìn)行驗(yàn)證，都會(huì)隨機(jī)生成動(dòng)態(tài)密碼，再由認(rèn)證服務(wù)器進(jìn)行驗(yàn)證，從而大大提高認(rèn)證過(guò)程的安全系數(shù)，因?yàn)槊看蝹鬏數(shù)膭?dòng)態(tài)口令都不一致，所以能夠防止被黑客攻擊的情況。

3.6Usbkey技術(shù)認(rèn)證

對(duì)于Usbkey認(rèn)證技術(shù)來(lái)說(shuō)，其核心就在于集合了多種身份認(rèn)證技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，例如密碼認(rèn)證、智能卡認(rèn)證等等，可以說(shuō)是多種技術(shù)融合而成，因此在使用上更加安全、可靠，尤其是內(nèi)置CPU或智能卡芯片，整個(gè)加密運(yùn)算過(guò)程都是在Usbkey中運(yùn)行，這樣用戶端密鑰就不會(huì)被計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)，在遭到黑客攻擊時(shí)也不會(huì)泄漏密鑰。其次該認(rèn)真技術(shù)采用了雙因子認(rèn)證模式，并設(shè)計(jì)了USB接口，在使用上更加方便安全，與U盤大小一致，并沒(méi)有太大的差別，但內(nèi)部結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，包括CPU、儲(chǔ)存器、以及芯片操作系統(tǒng)等等。除此之外Usbkey具有硬件PIN碼保護(hù)，這樣就形成了兩個(gè)重要的防護(hù)因素，不僅有內(nèi)置的密碼算法，還要提供PIN碼才能實(shí)現(xiàn)成功認(rèn)證，而且就算PIN碼出現(xiàn)丟失、泄漏的問(wèn)題，只要用戶的Usbkey沒(méi)有丟失，就不會(huì)出現(xiàn)安全問(wèn)題。如果用戶的Usbkey丟失，但PIN沒(méi)有泄漏也不會(huì)造成安全問(wèn)題，同時(shí)密鑰與證書也是不能進(jìn)行導(dǎo)出操作的，加上Usbkey硬件更是不可復(fù)制，因此Usbkey是非常安全的身份認(rèn)證技術(shù)。

篇7

【關(guān)鍵詞】農(nóng)業(yè)企業(yè)，經(jīng)濟(jì)效益，因子分析，波士頓矩陣

經(jīng)濟(jì)效益是衡量一切經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的最終綜合指標(biāo)。目前，國(guó)內(nèi)外常用的企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)方法主要有杜邦分析法、綜合評(píng)分法、EVA評(píng)價(jià)方法和關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)考評(píng)法等。

鑒于這些評(píng)估方法只是用某些指標(biāo)的簡(jiǎn)單加權(quán)平均來(lái)度量企業(yè)綜合經(jīng)濟(jì)效益，致使評(píng)價(jià)結(jié)果缺乏全面性、客觀性與綜合性，特別是當(dāng)出現(xiàn)被評(píng)價(jià)對(duì)象之間某些評(píng)價(jià)指標(biāo)高低錯(cuò)落時(shí)，就很難做出企業(yè)綜合經(jīng)濟(jì)效益的總體評(píng)估和排序。為此，本文將運(yùn)用因子分析方法來(lái)建立企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的因子綜合得分模型，進(jìn)而全面準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

1. 企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

本文選取評(píng)價(jià)指標(biāo)體系遵循理論基礎(chǔ)、經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和可操作性的原則，將參與調(diào)研的農(nóng)企經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)為營(yíng)運(yùn)能力、償債能力、獲利能力和成長(zhǎng)能力四個(gè)方面。

營(yíng)運(yùn)能力的主要指標(biāo)有應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、股東權(quán)益周轉(zhuǎn)率;償債能力的主要指標(biāo)有流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、產(chǎn)權(quán)比率、資產(chǎn)負(fù)債率;獲利能力的主要指標(biāo)有總資產(chǎn)利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)成本率、銷售凈利率、股本報(bào)酬率、資產(chǎn)報(bào)酬率、主營(yíng)利潤(rùn)比重、凈資產(chǎn)收益率;成長(zhǎng)能力的主要指標(biāo)有主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率。

2.農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的應(yīng)用實(shí)例

2.1主因子的選取

本文在農(nóng)企這個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)中選取了八個(gè)具有代表意義的企業(yè)，以它們年度的有關(guān)數(shù)據(jù)為樣本建立了該企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。同時(shí)運(yùn)用SPSS軟件對(duì)所選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。由于貢獻(xiàn)率反映了每個(gè)因子包含原始數(shù)據(jù)的信息量度，所以當(dāng)選擇前3個(gè)因子作為主因子時(shí)就包含了原始變量的86.152%以上信息量的滿足了因子分析用變量子集來(lái)解釋整個(gè)問(wèn)題的要求。如下表1。

2.2主因子含義的分析

提取3個(gè)主成分之后，對(duì)3個(gè)主成分進(jìn)行具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)化，旋轉(zhuǎn)在6次迭代后收斂，構(gòu)成得分。如下表2。

從上表中可以看出，第一主因子F1主要概括企業(yè)資產(chǎn)報(bào)酬率、股本報(bào)酬率和總資產(chǎn)利潤(rùn)率方面的信息，故將F1稱為企業(yè)獲利能力因子;第二主因子F2主要概括企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率和流動(dòng)比率、速動(dòng)比率方面的信息，故將F2稱為企業(yè)成長(zhǎng)能力和償債能力因子;第三主因子F3主要概括股東權(quán)益周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率方面的信息，故將F3稱為企業(yè)運(yùn)營(yíng)能力因子。以上主因子便構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)效益的綜合評(píng)價(jià)體系。

2.3經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià)

運(yùn)用SPSS軟件，計(jì)算出各個(gè)主因子得分。再按因子貢獻(xiàn)率加權(quán)即可求出每個(gè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，公式如下

F=（0.51395F1+0.22296F2+0.12460F3）/ 0.86152

將有關(guān)數(shù)據(jù)分別代入企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的得分?jǐn)?shù)學(xué)模型，便得到每個(gè)企業(yè)一年經(jīng)濟(jì)效益的得分。依次將五年的數(shù)據(jù)計(jì)算得出，然后算得平均值。企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益平均得分越高，它的排序越靠前，則該企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益越好。計(jì)算結(jié)果如下表4所示。

從表4中，我們可以看出，有三家的平均值是負(fù)的，七家是正的;大部分也只比0多一點(diǎn)點(diǎn)，僅有兩家的經(jīng)濟(jì)效益得分大于0.5。

3.結(jié)束語(yǔ)

根據(jù)分析數(shù)據(jù)可知，整個(gè)農(nóng)業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益還是可以的，只是個(gè)別的企業(yè)因?yàn)閭€(gè)別原因使得經(jīng)濟(jì)效益差強(qiáng)人意。但是，從農(nóng)業(yè)中獲得大量的利益也是不容易的，要有一定的實(shí)力，達(dá)到一定的規(guī)模。所以，選擇農(nóng)業(yè)這個(gè)行業(yè)一定要謹(jǐn)慎。

篇8

關(guān)鍵詞：計(jì)算思維；計(jì)算機(jī)課程：非計(jì)算機(jī)專業(yè)

自上世紀(jì)九十年代開(kāi)始，在大學(xué)內(nèi)進(jìn)行了計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教育，應(yīng)用教育等兩個(gè)關(guān)于計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)階段。隨著對(duì)計(jì)算機(jī)知識(shí)的不斷加深，關(guān)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)時(shí)、計(jì)算機(jī)教學(xué)內(nèi)容的選擇以及計(jì)算機(jī)理論和應(yīng)用的平衡發(fā)展等問(wèn)題逐漸浮出水面。針對(duì)這些有關(guān)問(wèn)題的不斷出現(xiàn)，教育部等和各高校都召開(kāi)研討會(huì)討論有關(guān)“計(jì)算思維”的問(wèn)題，許多大學(xué)也先后開(kāi)展以計(jì)算思維為主題的課程改革，并獲得了成功也為之后的改革奠定了基礎(chǔ)。對(duì)于大學(xué)生計(jì)算機(jī)課程的教育重點(diǎn)，都形成了“計(jì)算思維”的核心理念，達(dá)成了課程改革以計(jì)算思維為主題的共識(shí)，但是計(jì)算思維如何體現(xiàn)計(jì)算思維，其他專業(yè)的學(xué)生如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算思維？本文對(duì)此提出了見(jiàn)解。

一、計(jì)算思維的含義與發(fā)展

大學(xué)課程中計(jì)算機(jī)課程的選擇要考慮以下問(wèn)題：何為計(jì)算思維的授課內(nèi)容？計(jì)算機(jī)課程中的核心計(jì)算思維有哪些？非計(jì)算專業(yè)的學(xué)生如何培養(yǎng)計(jì)算思維？計(jì)算思維是伴隨著計(jì)算系統(tǒng)出現(xiàn)的，自計(jì)算機(jī)出現(xiàn)以來(lái)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)也隨之像大樹(shù)一樣不斷發(fā)展。

1. 計(jì)算系統(tǒng)根基性理論

計(jì)算系統(tǒng)的根基性理論對(duì)于現(xiàn)在的計(jì)算技術(shù)以及未來(lái)的計(jì)算技術(shù)都有著不可忽視的指導(dǎo)作用。其中的“0和1”思維、“程序”以及“遞歸”思維尤其重要。

（1）0和1是計(jì)算的基礎(chǔ)，世界上的各類信息都可轉(zhuǎn)化為0和1的問(wèn)題。0和1也可以轉(zhuǎn)化為各種信息滿足人類的需求。0和1先轉(zhuǎn)化復(fù)雜的運(yùn)算為簡(jiǎn)單的邏輯運(yùn)算，隨后運(yùn)用各種晶體元件實(shí)現(xiàn)運(yùn)算，晶體管再組合成復(fù)雜的元件，最后組合成最為復(fù)雜的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。將復(fù)雜化為簡(jiǎn)單，從0到1的轉(zhuǎn)換，就是一種重要的計(jì)算思維。

（2）簡(jiǎn)單的部件和動(dòng)作系統(tǒng)可合成一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，所以系統(tǒng)的控制可以通過(guò)控制基本的部件和動(dòng)作來(lái)完成，而基本指令的組合就能形成一個(gè)程序。通過(guò)程序的控制來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的控制，正是計(jì)算機(jī)的運(yùn)行原理，所以程序也是計(jì)算思維的一種。

（3）遞歸是一種利用有限完成無(wú)限的思維方法，是自身對(duì)自身進(jìn)行調(diào)動(dòng)，從高到低來(lái)解決問(wèn)題的思維，也是重要的計(jì)算思維。

2. 計(jì)算系統(tǒng)的發(fā)展

研究計(jì)算系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程中蘊(yùn)含的計(jì)算思維對(duì)于計(jì)算專業(yè)的研究以及計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用有著非凡的意義。計(jì)算系統(tǒng)的發(fā)展主要有一下幾個(gè)方面。

（1）馮諾曼依結(jié)構(gòu)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行原理是，信息先在存儲(chǔ)器里春樹(shù)，隨后控制器通過(guò)讀取和分析數(shù)據(jù)，經(jīng)行運(yùn)算執(zhí)行。運(yùn)行思維是程序的存儲(chǔ)和執(zhí)行，馮諾曼依結(jié)構(gòu)計(jì)算機(jī)對(duì)于程序的執(zhí)行和設(shè)計(jì)有著重要的指導(dǎo)作用。

（2）PC是由硬件和軟件系統(tǒng)組成，一種能獨(dú)立運(yùn)行，完成特定功能的設(shè)備。PC是操作系統(tǒng)和程序共同協(xié)作完成存儲(chǔ)，最后由硬件進(jìn)行信息執(zhí)行的細(xì)微體現(xiàn)。

（3）并行和分布的計(jì)算是一種多個(gè)中央處理器和磁盤組成的計(jì)算環(huán)境。一般在局域或廣域網(wǎng)內(nèi)運(yùn)行，是硬件協(xié)同系統(tǒng)共同執(zhí)行程序的思維體現(xiàn)。

（4）多CPU和大容量的磁盤可構(gòu)成云計(jì)算。這種計(jì)算體現(xiàn)了一種按照需求實(shí)現(xiàn)信息計(jì)算的思維。

通過(guò)計(jì)算思維的發(fā)展，可以看出計(jì)算思維其本質(zhì)就是抽象化與自動(dòng)化的結(jié)合。

3. 社會(huì)和自然與計(jì)算思維結(jié)合

計(jì)算學(xué)科包含了各種細(xì)小的分支學(xué)科，這些分支學(xué)科又能與社會(huì)或自然學(xué)科結(jié)合，形成新的邊緣學(xué)科。這些新學(xué)科的形成是計(jì)算機(jī)學(xué)科融合的體現(xiàn)，也使計(jì)算學(xué)科的研究成為了具有更廣博范圍的研究。

隨著計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)會(huì)從簡(jiǎn)單的局域廣域網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到更深層次曾大范圍的，充滿人類智慧網(wǎng)絡(luò)。如今的網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)不只是單純的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，物質(zhì)對(duì)象形成的物聯(lián)網(wǎng)、人脈關(guān)系形成的社交網(wǎng)等，都是網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的體現(xiàn)，未來(lái)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)更是可以和社會(huì)與自然結(jié)合，形成更大更具體的網(wǎng)絡(luò)。

4. 算法和計(jì)算系統(tǒng)的計(jì)算思維

算法是計(jì)算系統(tǒng)的精神所在，它是計(jì)算規(guī)則和問(wèn)題解決方式的集合。算法則普遍存在于計(jì)算系統(tǒng)中，系統(tǒng)是一個(gè)包含自然方面和社會(huì)方面各種問(wèn)題的整體，其間具有種種聯(lián)系與作用，也具有不可替代的功能。如果要開(kāi)發(fā)一個(gè)新的系統(tǒng)或軟件，就需要一個(gè)整體和科學(xué)的思維系統(tǒng)，然后運(yùn)用算法，起到畫龍點(diǎn)睛的效果。

二、計(jì)算機(jī)以外其他專業(yè)計(jì)算思維的重要性

計(jì)算思維不僅對(duì)計(jì)算機(jī)專業(yè)的人員有影響，對(duì)其他專業(yè)的人才也會(huì)有作用，通過(guò)一個(gè)例子，我們來(lái)談一下其他專業(yè)中計(jì)算思維的成功運(yùn)用。

其中一個(gè)成功的例子就是1982年獲得諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的約翰波普。他在研究化學(xué)的過(guò)程中成功運(yùn)用了計(jì)算機(jī)，如今化學(xué)界常用的量子化學(xué)也是他建立的。他開(kāi)發(fā)的“Gaussian 量子化學(xué)綜合軟件包”可進(jìn)行多種化學(xué)研究，在為化學(xué)的研究更廣闊開(kāi)閘提供了很大的便利。約翰波普的案例成功證明了計(jì)算思維在其他領(lǐng)域的影響：可以將不同的思維轉(zhuǎn)換為可計(jì)算的對(duì)象；研究過(guò)程利用計(jì)算思維中的算法，形成一個(gè)系統(tǒng)；將數(shù)據(jù)匯集起來(lái)形成一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，然后進(jìn)行性質(zhì)的總結(jié)；利用計(jì)算思維轉(zhuǎn)換物理為信息。所有這一切都離不開(kāi)計(jì)算思維。

3. 計(jì)算思維對(duì)其他專業(yè)人員的必要性

從波普的實(shí)例能看出，其他專業(yè)人員同樣需要計(jì)算思維，可以將從事的工作與計(jì)算機(jī)聯(lián)系起來(lái)。

（1）學(xué)科專業(yè)的研究可以利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行。以往使用的專一手段可能在事業(yè)未來(lái)的發(fā)展中受限，所以計(jì)算機(jī)的利用可以為學(xué)科信息等的獲得提供新的更加便利的可能。

（2）通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算的革新。有些需要用到計(jì)算的非計(jì)算機(jī)專業(yè)，結(jié)合本專業(yè)的固有思維和計(jì)算，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行計(jì)算方法的革新，對(duì)于一些專業(yè)非常必要。自己的專業(yè)結(jié)合計(jì)算機(jī)專業(yè)的知識(shí)，這種新型人才正是未來(lái)所需要的。

4. 其他專業(yè)的人員利用計(jì)算思維可完成新的思維跳躍

其他專業(yè)的學(xué)生只對(duì)計(jì)算機(jī)的一般應(yīng)用技能進(jìn)行學(xué)習(xí)，很難應(yīng)付未來(lái)的專業(yè)需求。這時(shí)就需要計(jì)算思維的加入，計(jì)算的思維與本學(xué)科固有的思維融會(huì)貫通，完成新思維的跳躍，在專業(yè)領(lǐng)域獲得更廣博的見(jiàn)解。知識(shí)可能會(huì)隨著時(shí)間被忘卻但思維模式是不會(huì)忘記的，計(jì)算思維模式為非計(jì)算專業(yè)學(xué)生提供了靈活的思維模式，將計(jì)算思維與其他學(xué)科結(jié)合，激發(fā)創(chuàng)新能力是學(xué)生所真正需要的。

三、以計(jì)算思維為核心的計(jì)算機(jī)課改之路

綜上所述，針對(duì)計(jì)算機(jī)專業(yè)和其他專業(yè)課程的選擇，應(yīng)當(dāng)以計(jì)算思維培養(yǎng)為核心，可考慮以下的改革建議。

（1）通過(guò)直接對(duì)計(jì)算思維比較專業(yè)和典型理論以及實(shí)例的講解，使學(xué)生更加升入了解和體會(huì)計(jì)算思維，并能與生活相結(jié)合，形成新的豐富的思維。

（2）也可以先從較簡(jiǎn)單常見(jiàn)的計(jì)算機(jī)運(yùn)用講起，然后由淺入深引入計(jì)算思維，然后通過(guò)案例加深了解。第一次計(jì)算機(jī)課程最好先講述理論，然后其他的課程可以幫助訓(xùn)練計(jì)算思維。

計(jì)算思維有著堅(jiān)定的計(jì)算體系與技術(shù)支持，由豐富的系統(tǒng)和各種算法構(gòu)成，能夠與社會(huì)與自然緊密結(jié)合形成新的內(nèi)容。對(duì)于非不同專業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，計(jì)算思維都是幫助專業(yè)創(chuàng)新和思維跳躍的重要工具。大學(xué)生思維的培養(yǎng)以及新課程的改革，計(jì)算思維都是正確且重要的方向。

篇9

關(guān)鍵詞：數(shù)碼藝術(shù)；文化；數(shù)字化

一、思想淵源

受杜尚影響，上世紀(jì)六十年代藝術(shù)家普遍開(kāi)始將溝通與合作作為關(guān)注焦點(diǎn)，它們不斷嘗試將新的行為模式和新的媒介，借鑒新的人類經(jīng)驗(yàn)，改變思維方式，探索嘗試各種可能性。藝術(shù)家尤其關(guān)注觀眾對(duì)作品的反饋，希望大眾更多地參與到作品當(dāng)中。在這些藝術(shù)家眼中，藝術(shù)不僅僅是某個(gè)實(shí)體存在，它更多地強(qiáng)調(diào)過(guò)程：藝術(shù)形成的概念或思想。上世紀(jì)初的量子物理學(xué)和上世紀(jì)末的神經(jīng)科學(xué)與生物學(xué)的發(fā)展，某種程度上可以說(shuō)，佐證了人類曾經(jīng)的某些“狂想”的科學(xué)性，極大地激發(fā)并豐富了藝術(shù)家的想象。在杜尚作品《大玻璃》中，觀眾欣賞作品同時(shí)，倒影在玻璃的映像，才使作品完整起來(lái)，藝術(shù)的客體發(fā)生了變化，他們不僅是接受者，也成為了創(chuàng)造者。佛教《嚴(yán)華經(jīng)》中，解釋世界為一個(gè)相互關(guān)系的完美網(wǎng)絡(luò)，在這里所有的事物和事物以一種無(wú)限復(fù)雜的方式相互作用。杜尚認(rèn)為：“藝術(shù)作品不能單獨(dú)地存在于一個(gè)對(duì)象中，而是存活在一個(gè)系統(tǒng)中，所有的創(chuàng)作行為，并非都是由藝術(shù)家獨(dú)自進(jìn)行；觀察者通過(guò)破譯和解釋其內(nèi)在的含義把作品與外界聯(lián)系起來(lái)，從而增加了創(chuàng)造性的行為。”藝術(shù)出現(xiàn)的新秩序是交互性，它分散了作者的同時(shí)，觀察者與創(chuàng)造者的界限被打破了。遠(yuǎn)程通信網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)D像和文本組成一種新的結(jié)合形式，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序?qū)烧呓Y(jié)合成一種意識(shí)流，這里沒(méi)有“發(fā)送者”和“接收者”，只有“使用者”文本的概念不僅只是現(xiàn)成的結(jié)果，而是可以在知識(shí)積累過(guò)程中不斷改寫。數(shù)碼藝術(shù)本質(zhì)上是非物質(zhì)性的，它于了某種理念基礎(chǔ)上構(gòu)建的世界不僅增強(qiáng)了人們的感知，也改變了人們的感知。在遠(yuǎn)程交互中的我們不是一個(gè)孤立地思考、觀察和感受的個(gè)體，創(chuàng)造力是共享的，來(lái)源是分散的，它使得人們能夠參與全球視野的生產(chǎn)生活中。

二、數(shù)碼藝術(shù)的特質(zhì)

數(shù)字藝術(shù)最鮮明的特質(zhì)為互動(dòng)性與連接。在虛擬現(xiàn)實(shí)中的表現(xiàn)特征是遠(yuǎn)程、沉浸式的。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)更接近真實(shí)世界。將圖像、聲音、觸覺(jué)和氣味按其存在形式添加到自然世界中，但減少了沉浸感。數(shù)字藝術(shù)創(chuàng)作需過(guò)程需要經(jīng)過(guò)五個(gè)階段：連結(jié)、融入、互動(dòng)、轉(zhuǎn)化、出現(xiàn)。首先，是同網(wǎng)絡(luò)連結(jié)，并讓你全身融入其中，參與系統(tǒng)中并與系統(tǒng)中的其他人溝通交流，在與他人的互動(dòng)中，你的思維是流動(dòng)的，隨之?dāng)?shù)碼藝術(shù)作品不斷發(fā)生轉(zhuǎn)變，最后它可能形成新的影像、新的與人連接方式、新的思維法則和經(jīng)驗(yàn)。藝術(shù)家希望他的作品能不斷與人產(chǎn)生互動(dòng)，在虛擬空間中，人們的意識(shí)自由地交流，不同背景、不同身份的觀眾對(duì)作品呈現(xiàn)出豐富的解讀。以計(jì)算機(jī)為媒介的系統(tǒng)從本質(zhì)上看是交互、轉(zhuǎn)化的，在很大程度上反對(duì)平和的穩(wěn)定性。理查德.羅蒂在在《偶然、反諷與團(tuán)結(jié)》中認(rèn)為通過(guò)語(yǔ)言“表現(xiàn)現(xiàn)實(shí)”的整個(gè)想法以及為所有人找一個(gè)單一環(huán)境的想法應(yīng)當(dāng)拋棄。數(shù)碼藝術(shù)是數(shù)字化時(shí)展的必然產(chǎn)物，是結(jié)合數(shù)字科技與藝術(shù)的一門新的互涉學(xué)科。它同時(shí)兼?zhèn)涔た坪臀目苾煞N學(xué)科性質(zhì)，結(jié)合“藝術(shù)”和“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)”，同時(shí)還將融合其他如心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、哲學(xué)、生態(tài)學(xué)、文學(xué)、音樂(lè)等學(xué)科的交涉影響，而且也一定還會(huì)吸引更多的不同學(xué)科背景的人融入當(dāng)中。

三、當(dāng)代數(shù)碼藝術(shù)家的重新定位

早在十九世紀(jì)，瓦格納就認(rèn)為現(xiàn)代藝術(shù)應(yīng)當(dāng)是融合多種元素呈現(xiàn)，他曾說(shuō)：“現(xiàn)有的藝術(shù)都是些末流之作”。十九世紀(jì)藝術(shù)家把這個(gè)音樂(lè)、舞蹈、語(yǔ)言等作為單獨(dú)的表現(xiàn)手法，瓦格納認(rèn)為藝術(shù)發(fā)展的方向應(yīng)該是這三個(gè)不同的元素應(yīng)該是放在一起的重新做出一個(gè)歌劇，把所有的舞劇、話劇融合在一起的。他透過(guò)一個(gè)綜合的方法進(jìn)行了融合，將所有感官性的元素包括在里頭。這里面有一些不同的區(qū)域，包括燈光、音響、具體的語(yǔ)言、風(fēng)格的設(shè)計(jì)、主張等等，這些融合做成超藝術(shù)的一種作品出來(lái)。當(dāng)代藝術(shù)家在虛擬空間中與觀眾密切地合作聯(lián)系。新的交互式數(shù)字科技被廣泛應(yīng)用，多媒體不過(guò)是其中較為大眾所知的一種。其它諸如智能建筑、人工智能、人工生命、納米技術(shù)、3D打印等，都在沖擊到我們的生活與思考方式，我們對(duì)自我與所處環(huán)境的看法，以及我在各種情境所扮演的角色。傳統(tǒng)藝術(shù)將重心放在對(duì)象的表現(xiàn)和其所代表的的含義，今天的藝術(shù)關(guān)心的是是互動(dòng)、轉(zhuǎn)換和出現(xiàn)的過(guò)程。在藝術(shù)方面，個(gè)人表達(dá)與個(gè)人創(chuàng)意已經(jīng)由藝術(shù)家延伸到了觀眾，這是人人都是藝術(shù)家的時(shí)代，并且人們對(duì)藝術(shù)家的期待已不僅是創(chuàng)作動(dòng)人的內(nèi)容，而是構(gòu)建出環(huán)境、空間、與關(guān)系，讓觀眾能夠參與其中，藝術(shù)家做的不再局限于對(duì)現(xiàn)實(shí)中取樣反映他的思想觀點(diǎn)，而是構(gòu)造一個(gè)空間，讓觀眾在其中創(chuàng)造自己的世界。

作者:李黎 單位：蘇州大學(xué)藝術(shù)學(xué)院

篇10

關(guān)鍵詞：瞬態(tài)熒光光譜；能量傳遞；輻射躍遷速率；非輻射躍遷速率

分子吸收能量使得基態(tài)的電子被激發(fā)到單線激發(fā)態(tài)，并由第一單線激發(fā)態(tài)回到基態(tài)時(shí)發(fā)出的光就是熒光。熒光壽命是指分子在單線激發(fā)態(tài)所平均停留的時(shí)間，即激發(fā)態(tài)的電子回到基態(tài)所用時(shí)間，這個(gè)速率一般為108s-1，因此一個(gè)典型的熒光壽命大致為10ns。由于熒光壽命所處的時(shí)間范圍是一個(gè)非常短的時(shí)間，因此檢測(cè)熒光壽命需要非常精密準(zhǔn)確的光電儀器，通常所用的熒光壽命的儀器為瞬態(tài)熒光光譜。熒光團(tuán)的熒光壽命不但與其自身的結(jié)構(gòu)關(guān)系密切而且與其所處微環(huán)境的極性、粘度等條件有關(guān)，研究體系所發(fā)生的變化，都可以通過(guò)熒光壽命測(cè)定得到直觀的了解。例如，分子之間發(fā)生的團(tuán)簇、熒光團(tuán)與熒光受體之間發(fā)生共振能量傳遞、兩個(gè)分子或者熒光團(tuán)由于光誘導(dǎo)下發(fā)生的電荷傳遞導(dǎo)致熒光的猝滅以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)大重排異構(gòu)等現(xiàn)象都能通過(guò)熒光壽命的表征“看”出究竟[1]。

與穩(wěn)態(tài)熒光光譜相比，瞬態(tài)熒光光譜有著其他一些無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)[2]，例如，穩(wěn)態(tài)熒光中，熒光的強(qiáng)度變化與物質(zhì)的濃度有著絕對(duì)的依賴關(guān)系，一般的檢測(cè)利用這一關(guān)系能夠方便的對(duì)物質(zhì)的性質(zhì)，體系的變化過(guò)程有一個(gè)大致的認(rèn)識(shí)，但是有時(shí)這種過(guò)于依賴濃度卻容易成為測(cè)試過(guò)程中的誤差及人為操作失誤。與穩(wěn)態(tài)熒光光譜法相比，熒光壽命的測(cè)量則與熒光體周圍環(huán)境的散射和光學(xué)系統(tǒng)的調(diào)整無(wú)關(guān)，且不依賴于從熒光團(tuán)到探測(cè)器的光學(xué)路徑，因而，在很多情況下是一種更有效的檢測(cè)方法[3]。例如，在研究熒光共振能量傳遞過(guò)程中的機(jī)理時(shí)，由于發(fā)生了能量傳遞，從穩(wěn)態(tài)光譜中可以觀測(cè)到熒光強(qiáng)度的猝滅或升高，依據(jù)這一現(xiàn)象可以解釋供體及受體之間所發(fā)生的傳遞機(jī)理，但是穩(wěn)態(tài)光譜中的熒光信號(hào)強(qiáng)度與濃度的關(guān)系密切，但是在實(shí)驗(yàn)操作的過(guò)程中有時(shí)由于實(shí)驗(yàn)的需要，對(duì)體系進(jìn)行其它處理（例如，離心、稀釋等）。這就導(dǎo)致觀測(cè)到的熒光信號(hào)不是由于能量傳遞過(guò)程導(dǎo)致的而是因?yàn)橐恍┎僮髡`差所引起。而通過(guò)瞬態(tài)熒光光譜進(jìn)行熒光壽命的測(cè)試就能很好的規(guī)避這些現(xiàn)象，因?yàn)?，熒光壽命的變化只能由于發(fā)生了共振能量傳遞，使得供體受體熒光發(fā)射機(jī)理了變化。因此，在研究熒光發(fā)射機(jī)理等實(shí)驗(yàn)中，瞬態(tài)熒光光對(duì)于穩(wěn)態(tài)熒光是一種很好地補(bǔ)充及佐證[4]。本文將重點(diǎn)介紹瞬態(tài)熒光光譜的測(cè)試手段、機(jī)理并且以德國(guó)PicoQuant公司的熒光光譜儀為例，介紹在科研工作中的實(shí)際操作及應(yīng)用過(guò)程。

1.熒光壽命的測(cè)定

現(xiàn)代方法中熒光壽命的測(cè)定主要包括三種：時(shí)間相關(guān)單光子記數(shù)法（Time 2 Correlated Single 2Photon Counting ， TCSPC ）、相調(diào)制法（ Phase Modulation Methods） 和頻閃技術(shù)（ Strobe Techniques）[3]

1.1相調(diào)制技術(shù)

相調(diào)制技術(shù)也稱之為“頻域法”（Frequency 2 Domain Method）。正弦調(diào)制的激發(fā)光激發(fā)樣品后，發(fā)射光與激發(fā)光之間存在著一種受迫響應(yīng)，因此發(fā)射光和激發(fā)光有著相同的圓頻率（ω），但是由于熒光壽命的存在，電子在激發(fā)態(tài)會(huì)有一定的停留時(shí)間，調(diào)制發(fā)射波在相上滯后激發(fā)波一個(gè)相角。利用實(shí)驗(yàn)測(cè)定的相角和解調(diào)參數(shù)，可計(jì)算出相壽命（τp）和調(diào)制壽命（τm），對(duì)于單指數(shù)衰減，τp與τm相等。

1.2頻閃技術(shù)

頻閃技術(shù)也叫脈沖取樣技術(shù)（Pulse Sampling Techniques），測(cè)定中，樣品被脈沖光源激發(fā)。與脈沖光源同步，電壓脈沖啟動(dòng)或按一定程式延遲啟動(dòng)光電倍增管，光電倍增管按預(yù)設(shè)時(shí)間門檢測(cè)樣品的熒光強(qiáng)度。一般檢測(cè)時(shí)間門比熒光壽命短得多，這樣通過(guò)逐漸改變光電倍增管的延遲時(shí)間，可以得到樣品被脈沖光源激發(fā)后不同時(shí)刻的一系列熒光強(qiáng)度。

1.3時(shí)間相關(guān)單光子記數(shù)法

TCSPC是目前主要應(yīng)用的熒光壽命測(cè)定技術(shù)，簡(jiǎn)單的說(shuō)單光子計(jì)數(shù)法的工作原理是：光源發(fā)出兩束相同的脈沖光，其中一束通過(guò)起始光電倍增管，使得光電倍增管產(chǎn)生一個(gè)電信號(hào)，該信號(hào)啟動(dòng)時(shí)輻轉(zhuǎn)換器開(kāi)始工作，另外一束脈沖光到達(dá)樣品池后，激發(fā)樣品，產(chǎn)生的熒光通過(guò)單色器等到達(dá)終止光電倍增管，終止光電倍增管產(chǎn)生的信號(hào)停止時(shí)幅轉(zhuǎn)換器的工作，而這樣的一個(gè)時(shí)間差被多道多道分析儀 （ Multichannel Analyzer）進(jìn)行記錄、累計(jì)，表明產(chǎn)生了一個(gè)該時(shí)間下的光子，經(jīng)過(guò)幾十萬(wàn)次重復(fù)以后 ，不同的時(shí)間通道累積下來(lái)的光子數(shù)目不同。將這些數(shù)目的光子對(duì)時(shí)間作圖后得到的就是一個(gè)熒光衰減曲線[5]。TCSPC 法的突出優(yōu)點(diǎn)在于靈敏度高、測(cè)定結(jié)果準(zhǔn)確、系統(tǒng)誤差小，是目前最流行的熒光壽命測(cè)定方法。本實(shí)驗(yàn)中所采用的測(cè)量手段就是TCSPC法[6]。

2.熒光壽命及其含義

假定一個(gè)無(wú)限窄的脈沖光（δ函數(shù)） 激發(fā)n0個(gè)熒光分子到其激發(fā)態(tài)，處于激發(fā)態(tài)的分子將通過(guò)輻射或非輻射躍遷返回基態(tài)。分別用kr和knr表示兩種躍遷時(shí)的速率，那么激發(fā)態(tài)衰減速率可表示為：

dn（t）/dt=（kr+knr）n（t）

其中n（t）表示時(shí)間t時(shí)激發(fā)態(tài)分子的數(shù)目，由此可得到激發(fā)態(tài)物種的單指數(shù)衰減方程。kr為輻射躍遷衰減速率knr為非輻射躍遷衰減速率，由于發(fā)射是一個(gè)隨機(jī)事件，受激后的熒光團(tuán)在一定的時(shí)間內(nèi)具有著相同的發(fā)射概率，由此可得到激發(fā)態(tài)物種的單指數(shù)衰減方程[7]：

n（t）=n0exp（-t/τ）

在實(shí)際的實(shí)驗(yàn)中雖然不能直接的觀測(cè)到受激后的分子數(shù)目但是熒光強(qiáng)度與受激分子的數(shù)目n（t）成正比，因此可將上式改寫為時(shí)間相關(guān)的熒光強(qiáng)度I（t）公式：

I（t）=I0exp（-t/τ）

其中I0為時(shí)間為0時(shí)的熒光強(qiáng)度，熒光壽命定義為衰減總速率的倒數(shù)：

τ=（kr+knr）-1

也就是說(shuō)熒光強(qiáng)度衰減到初始強(qiáng)度的1/e時(shí)所需要的時(shí)間就是該熒光團(tuán)在測(cè)定條件下的熒光壽命。實(shí)際上用熒光強(qiáng)度的對(duì)數(shù)對(duì)時(shí)間作圖，直線斜率即為熒光壽命倒數(shù)的負(fù)值。熒光壽命也可以理解為熒光物種在激發(fā)態(tài)的統(tǒng)計(jì)平均停留時(shí)間。

3.實(shí)驗(yàn)部分

3.1試劑部分：

異硫氰酸熒光素（FITC）99%，上海精純化學(xué)試劑有限公司；3-氨丙基三乙氧基硅烷（APS）98%，上海精純化學(xué)試劑有限公司；正硅酸乙酯（TEOS）分析純，上海光復(fù)發(fā)展有限公司；氯金酸99%，上海中秦化學(xué)試劑有限公司；無(wú)水乙醇，上海光復(fù)發(fā)展有限公司；氨水，上海光復(fù)發(fā)展有限公司。

3.2儀器介紹：

FluoTime200熒光壽命光譜儀配有Picoharp300時(shí)間相關(guān)單光子計(jì)數(shù)器，光源為4個(gè)LED脈沖光源，以光纖為傳輸介質(zhì)，分別為282nm、376nm、464nm、497nm、另外，還配有一個(gè)激光光源[8]，波長(zhǎng)為633nm-535nm。擬合軟件為Fluofit

version4.5。

15nm金納米顆粒的合成：將3.2mL氯金酸25mM母液溶于48mL的超純水中，將溶液攪拌均勻后，加熱到沸騰，迅速加入8mL事先預(yù)熱好的38.8mM的檸檬酸三鈉水溶液，劇烈攪拌，并且繼續(xù)加熱到沸騰，溶液的顏色有黑色變?yōu)榫萍t色后，開(kāi)始計(jì)時(shí)，保持沸騰狀態(tài)冷凝回流10min，關(guān)閉熱源，自然冷卻到室溫，則可以得到粒徑大小為15nm左右的金納米顆粒[9]。

核殼納米顆粒的合成：將預(yù)先制備好的金納米顆粒水溶液60mL放入100mL圓底燒瓶中，加入0.5mL，12.8g/ mL平均分子量為10000g/mol的PVP水溶液，在室溫下劇烈攪拌36h以上，使得PVP分子吸附在金納米顆粒的表面，在11000rpm下離心30分鐘，將上清液去除，沉淀部分用超純水再分散為30mL的水溶液。然后取5mL該溶液，加入14.6mL乙醇以及0.4mL氨水，劇烈攪拌均勻，在恒壓滴液漏斗中放置10mL，1.19mM的TEOS的乙醇溶液，逐滴的將TEOS乙醇溶液滴入金納米顆粒溶液中，并且控制較慢的攪拌速度。6h內(nèi)滴加完畢TEOS乙醇溶液，繼續(xù)攪拌反應(yīng)12h，直到金納米顆粒外層長(zhǎng)上10nm左右的二氧化硅殼層，形成金核二氧化硅殼的納米體系[10-13]。

FITC分子負(fù)載在核殼納米顆粒表面：為了將FITC分子以共價(jià)鍵的形式連接在二氧化硅外層形成金@二氧化硅@FITC的體系，首先，先對(duì)FITC分子進(jìn)行修飾，然后將修飾后的FITC分子連接到二氧化硅殼層外，簡(jiǎn)單的說(shuō)步驟為：將1 mg FITC分子以及2 μL APS分子溶解在50 mL的無(wú)水乙醇溶液中在氬氣保護(hù)下，黑暗環(huán)境中反應(yīng)48 h，使得APS分子上的氨基與FITC分子中的異硫氰根相連，形成APS-FITC體系，緊接著2.5 mLAPS-FITC分子以及1 μL TEOS分子一起加入到30 mL金@二氧化硅體系中，攪拌下反應(yīng)24 h，反應(yīng)完成后離心、洗滌將沒(méi)有連接在二氧化硅殼層表面的FITC分子除去。

4.結(jié)果與討論：

金核包裹二氧化硅殼層后的電鏡照片如圖1所示，中間較黑色的部分為金核，粒徑大小大約為15nm，包裹二氧化硅的殼層為淺灰色部分，厚度大約13nm左右，最外層的FITC染料是小分子層，因此，在透射電鏡照片中看不到。

由透射電鏡照片可以證明本實(shí)驗(yàn)體系構(gòu)建。在此體系的基礎(chǔ)上，由于染料分子受激后的熒光發(fā)射光譜與15nm粒徑的金納米顆粒的紫外可見(jiàn)消光光譜的光譜重疊度較大，當(dāng)在一個(gè)合適的距離時(shí)（大約20nm以內(nèi)），受激后的染料分子與金納米顆粒之間會(huì)發(fā)生熒光共振能量傳遞（FRET）過(guò)程，在這一過(guò)程中染料分子的熒光會(huì)大幅度的降低，同時(shí)染料分子的熒光壽命也會(huì)發(fā)生變化，且熒光壽命的變化相比于穩(wěn)態(tài)熒光更加真實(shí)可靠。

熒光壽命的測(cè)試：選擇464nm脈沖LED作為光源，首先，打開(kāi)fluotime200熒光光譜儀，打開(kāi)LED光源的電源控制器后，等待LED光源點(diǎn)燃1min后打開(kāi)TCSPC控制器電源，在測(cè)試之前，將整個(gè)儀器預(yù)熱30min以上后再使用。儀器預(yù)熱完畢后，用2cm左右寬度的紙條，調(diào)節(jié)光源的位置以及光斑的大小，光源位置要處在樣品槽的中下端，光斑大小為1cm左右的實(shí)心圓斑。測(cè)試之前，為了保護(hù)儀器的安全性，首先將IRIS以及LED光源電壓關(guān)到最小。接著點(diǎn)開(kāi)操作軟件，將計(jì)算機(jī)與測(cè)試系統(tǒng)相連，等軟件連接完畢后，初始化波長(zhǎng)，使得波長(zhǎng)處在最小值。在測(cè)試之前首先要大致的了解樣品的信息，在本實(shí)驗(yàn)中，F(xiàn)ITC是一種量子產(chǎn)率很高的熒光染料，熒光的最大發(fā)射在520nm，其熒光壽命大致在4 ns左右，因此，在測(cè)試時(shí)先將探測(cè)波長(zhǎng)設(shè)置為520nm，然后設(shè)置一個(gè)合適的電壓以及重復(fù)頻率，重復(fù)頻率的選擇遵循這樣一個(gè)公式：重復(fù)頻率≤1/10*τ，本實(shí)驗(yàn)中FITC的熒光壽命為4ns，依據(jù)公式選擇重復(fù)頻率為25MHz或者更小的一個(gè)值，因此選擇20MHz較為合理。通過(guò)設(shè)置電壓的大小以及IRIS的調(diào)節(jié)將信號(hào)的強(qiáng)度控制在重復(fù)頻率的5‰以內(nèi)。

Fluotime200在收集信號(hào)時(shí)可以設(shè)置收集一定的光子數(shù)（counts）以及一定的收集時(shí)間，這就使得信號(hào)的采集具有兩種模式：在無(wú)限時(shí)間內(nèi)收集確定的光子數(shù)；在一定時(shí)間內(nèi)收集一定的光子數(shù)。在本實(shí)驗(yàn)中為了測(cè)量輻射躍遷速率常數(shù)，我們采用后一種測(cè)試方式。測(cè)試結(jié)果如圖2所示，紅色以及綠色的點(diǎn)為原始數(shù)據(jù)，通過(guò)fluotit軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合擬合后所得熒光壽命見(jiàn)表1。

圖2 FITC參比以及13nm二氧化硅殼層包裹金核體系中的熒光壽命，黑色線為擬合結(jié)果，激發(fā)波長(zhǎng)：464nm，探測(cè)波長(zhǎng)：520nm

我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)得的熒光壽命可以分析出在染料分子FITC與金納米顆粒之間發(fā)生共振能量傳遞之后的輻射躍遷以及非輻射躍遷速率的變化[14]：

其中 代表熒光團(tuán)的熒光量子產(chǎn)率，F(xiàn)ITC的量子產(chǎn)率為0.97，由此可得FITC的輻射躍遷速率常數(shù)kr，在公式2中的Ir（t=0）以及Ir0（t=0）分別為圖2中兩種體系在收到光激發(fā)后的光子數(shù)，然后通過(guò)公式1中所得的FITC的輻射躍遷速率常數(shù)kr0，可以計(jì)算出13nm二氧化硅殼層厚度核殼體系中的輻射躍遷速率常數(shù)kr，再通過(guò)公式3可以得出各個(gè)體系中的非輻射躍遷速率常數(shù)knr，所有計(jì)算結(jié)果以及擬合后的熒光壽命都列于表1中。

5.結(jié)論

總之，我們通過(guò)設(shè)計(jì)以金納米顆粒作為能量傳遞過(guò)程中的受體，熒光分子FITC作為給體，將二者以共價(jià)鍵的形式相連，其中的距離我們通過(guò)一定厚度的二氧化硅殼層作為間距。在此體系中研究輻射躍遷及非輻射躍遷過(guò)程，利用Picoquant公司的瞬態(tài)熒光光譜儀Fluotime200對(duì)體系進(jìn)行表征。在464nm波長(zhǎng)脈沖LED作為光源激發(fā)下的體系，其共振能量傳遞中所導(dǎo)致的輻射躍遷速率與非輻射躍遷速率的變化都可以通過(guò)瞬態(tài)熒光光譜儀得到系統(tǒng)的表征和論證。

參考文獻(xiàn)：

[1]閻吉祥，李家澤.激光誘導(dǎo)熒光壽命及其測(cè)量[J].光學(xué)技術(shù)，1997，（02）.

[2]Jin Y.Multifunctional Compact Hybrid Au Nanoshells： A New Generation of Nanoplasmonic Probes for Biosensing， Imaging， and Controlled Release[J]. Accounts of Chemical Research， 2013.

[3]王文韻，于皎路，于英寧，et al.分子和離子的熒光壽命測(cè)量和研究[J].激光雜志，1993，（03）.

[4]Mandal S， Ghatak C， Rao VG， et al.Pluronic Micellar Aggregates Loaded with Gold Nanoparticles （Au NPs） and Fluorescent Dyes： A Study of Controlled Nanometal Surface Energy Transfer[J]. The Journal of Physical Chemistry C， 2012， 116（9）： 5585-5597.

[5]程穎，任明明， S. A， et al. 基于TCSPC技術(shù)的心肌細(xì)胞NAD（P）H熒光光譜和壽命的研究.In：中國(guó)遺傳學(xué)會(huì)第十屆全國(guó)激光生物學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集，2009.

[6] 房喻， 王輝.熒光壽命測(cè)定的現(xiàn)代方法與應(yīng)用[J]. 化學(xué)通報(bào)， 2001， （10）.

[7] Kim K-S， Kim J-H， Kim H， et al.Switching Off FRET in the Hybrid Assemblies of Diblock Copolymer Micelles， Quantum Dots， and Dyes by Plasmonic Nanoparticles[J]. ACS Nano， 2012， 6（6）： 5051-5059.

[8] 葉明樹(shù)， 田治富， 胡慶， et al.脈沖LED激發(fā)羅丹明B瞬態(tài)熒光光譜特征[J]. 華僑大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2011， （06）.

[9] Frens G.Controlled nucleation for the regulation of the particle size in monodisperse gold suspensions[J]. Nature， 1973， 241（105）： 20-22.

[10] Liz-Marzán LM， Giersig M， Mulvaney P.Synthesis of nanosized gold-silica core-shell particles[J]. Langmuir， 1996， 12（18）： 4329-4335.

[11] Shanthil M， Thomas R， Swathi RS， et al.Ag@SiO2 Core–Shell Nanostructures： Distance-Dependent Plasmon Coupling and SERS Investigation[J]. The Journal of Physical Chemistry Letters， 2012， 1459-1464.

[12] Chen Y， Chen HR， Guo LM， et al.Hollow/Rattle-Type Mesoporous Nanostructures by a Structural Difference-Based Selective Etching Strategy[J]. ACS Nano， 2010， 4（1）： 529-539.