参考三:容易误解读的量子擦除实验

在量子延迟擦除实验之前,是量子擦除实验

不过这个实验对于刚接触的人,特别是没有相关基础的人,容易造成误解读,或是一团雾水

这里分三部分来阐述这个实验:

1.小故事

2.实验版本一和版本二

3.解释

小故事

专家为了证明,蜘蛛的脚有听力,于是设计实验:找来一只蜘蛛,对它喊“跑”,蜘蛛跑了;剪掉蜘蛛的脚(好残忍)然后对它喊“跑”,蜘蛛没有跑。

这也是量子擦除实验容易造成的误解读

实验版本

版本一是双缝干涉的改进:

如图,激光经过非线性BBO(偏硼酸钡)晶体分成两份降频的纠缠光

参见光量子纠缠

参见格兰·汤普生偏振镜

检测器DP和DS分别对两条路线进行检测,其中下面的检测器DS作横向扫描,然后与DP进行偶合统计

让下方的光路经过双缝,双缝前安装两个四分之一波片(参见波片),使得两个缝的光变成左旋圆偏振和右旋圆偏振(垂直变左旋,水平变右旋,或相反),这样检测器就可以知道光经过了哪个孔

1.没有波片,记录到干涉条纹

2.安装波片,干涉条纹消失,测得光经过特定的孔直线打在屏幕确定位置

3.在线路P安装一个偏振镜,使得光变成45度线偏振(垂直和水平之间),根据量子纠缠,下方的纠缠光子无条件变成正交的135度线偏振,经过四分之一波片后由于与光轴(参见波片)夹角相同,无法判断是经过了哪个缝,此时干涉条纹重新出现

问题在第2步,安装波片后左旋的圆偏振光和右旋的偏振光,叠加的结果是向上和向下的周期性偏振方向改变,本来就不会发生干涉(波峰波谷叠加或抵消),当然不会产生干涉条纹,见第三部分解释。

版本二类似惠勒延迟选择实验,如下图

(这次又不自动加水印了,怪事了)

激光P经过半透镜S1分成A和B两条路线,分别经过水平偏振镜h和垂直偏振镜v经再次折射在半透镜S2处汇合

调节S2的厚度使得两路光的相位产生同心圆干涉(方法参见传媒版),这个版本的优点就是不需要产生纠缠态的光子

1.探测器D1和D2分别接收两路光的透射和反射结果,有路径信息,没有干涉图样

2.在D2前加入偏振镜,调节角度消除两路光的偏振,探测器D2重新有干涉图样

问题跟版本一类似,第1步中D2收到的是B路线的透射光,垂直偏振,以及A路线的反射光,水平偏振,探测器D1则是另外一部分,情况类似;但是正交的水平和垂直偏振,本身就不能互相干涉,当然检测不到干涉图样;

早在2008年,在读大二的我逃课在网吧苦思冥想好几天的问题之一,那时候网络慢,不过国外的文献什么的轻易可以查得到,借助英文水平,还是可以找到答案的。

(我知道,你们当中有大学生的,逃课肯定是为了玩游戏,和其他不可说的视频,我也想,不过我没那个条件,月伙食费150元我老爸还借了好久)

解释

关键的点在于,如果是单光子,情况就完全不同了;因为一个粒子无法分割。

你这不是扯淡吗,你说单光子就单光子啊,你有凭据吗?

那时候我看到的是这篇论文:

另外这两个实验,有家美国的公司都提供完整套件,当然,贵

国内有渠道,做科研的可以去看看

Thorlabs.com - 量子擦除实验演示套件

国外的学术是非常严格的,有些故事说有人在麻生理工读了十几年都不给毕业之类的,确实让人震撼。

想要探究的可以通过DOI下载这篇论文读一下,现在很多国外的网站由于各种原因,国内无法正常访问,不过你可以通过我给的链接或者关键字(如DOI等)找到国内提供下载的网站

我提供的都是学术和科普,不用担心其他问题,至于这写网站,可以自行百度,或谷歌(如果你可以),我就不帮他们打广告了

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第方库。 、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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