第十一章 旋量

11.1 旋转

   随着“深度学习”模型的应用，计算机图片识别取得了较大突破。

  下一阶段，图片识别技术将对一些商业应用有突出的帮助，如果这种技术能够进一步成熟完善的话。

  比如，保险公司对事故车辆损失程度的判断，就可以期待依赖这种技术。因为只要计算机能够通过图片识别变形损坏的位置，它就能判断匹配相应的零件和修理工时，从而计算出赔款金额。

    但是，在完全替代人类定损员之前，计算机还必须引入更多的算法，因为当前人工智能图片识别的优势还局限于平面，对于图像三维的分解，仍然受限于计算量的庞大。

    下面，我们来大致看看平面图像变成立体所需要的计算量：

    一般而言，二维图像通过旋转，就能获得三维的立体图形。如下：

   再复杂一些的情况，是x、y、z三个方向的旋转。如下：

   笛卡尔坐标系中的多维度旋转，相当于直角坐标系乘以极坐标系的张量系统。已然非常复杂了。但是，现实的图像也许会更加复杂得多，比如每一个旋转的半径各不相同，更是瞠目结舌的繁杂：

   多个自由度、半径忽长忽短。计算难度可想而知。有没有什么诀窍可能简化运算呢？

   所幸，量子力学对旋量的探索比较深入。比如，量子（电子）云，就是多个自由度、半径忽长忽短的旋转轨迹：

   还有更复杂的纠缠着的旋量：

     那么，量子力学有什么必杀技，敢于挑战如此复杂的问题呢？

     答案正是万物之基础的 exp(ipr)

     且看：

     因为exp(ipr)的这种神奇特性，所以只需在初态的分解式中乘以一个复指数因子exp(iEt)，则任意时刻的量子态可知，任意的轨迹走势可预测：

    量子矩阵力学 的长项不仅仅在于量化单个固体的旋转运动，更在于量化由无数个元素组成的系统的旋转。

    多元素组成的系统的旋转非常神奇魔幻，请点击这个视频直观体验一把其绝代风采: 莫列波纹