量子计算含义范文

导语：如何才能写好一篇量子计算含义，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：计算机网络路由选择；改进量子进化算法；研究

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）33-0033-02

随着计算机网络的不断发展与广泛应用，其已经成为了我国人民在日常生活中及工作中不可缺少的技术，它为人们的衣食住行提供了方面，也为我国社会经济的发展提供了基础。目前我国计算机网络正在朝着更大规模范围发展，在此过程中也暴露了计算机网络路由选择中的一系列问题。现如今的计算机网络路由选择已经满足不了人们及社会的发展需求，也对计算机网络的正常运行造成了一定的影响，所以对其的优化改进是目前最重要的内容。

1 浅析计算机网络路由选择

计算机网络路由选择中有多种方法，包括梯度法、列表寻优法、爬山法及模拟退算法等。由于这些方式具有局限性，收到多种条件的限制，导致本身的作用都得不到很好的发挥。计算机网络路由选择主要是在能够满足计算机网络通信容量、网络拓扑及网络节点需求的基础上，对计算机网络中的各节点路由进行选择，使计算机网络可以缩短到最小时延。一般计算机网络路由选择可以使用优化工作，比如：其一，如果计算机网络中节点内部具有较大容量的缓冲器，那么就不会溢出或者丢失其数据包；其二，如果能够以实际的指数分布为基础设置报文长度，就可以按照泊松到达；其三忽略计算机网络中节点处理报文的时延；计算机网络中报文传输服务都是一个等级。【1】

2 探析改进量子进化算法

实际上量子进化算法就是进化算法和量子计划相结合产生的，此事以态矢量为基础，以量子比特编码为染色体，其更新染色体要以量子旋转门和非门进行实现，从而才能优化计算机网络路由。量子进化算法中的染色体排列矩阵为：

一个量子染色体表示问题解的特性，其原理就是对量子染色体进行随机测量，以此得出结果和概率，使用二进制实现坍塌，在此过程中可以了解到量子染色体可以有效地解决问题。另外改进量子进化算法的实现是根据量子旋转门，通过搜索法使公式的解得到最佳，增加或者减少概率，以此保留或者删除结果，以此来改进量子进化算法。

上表中的xi表示第i个量子染色体的二进制解，bi表示第i个最优解。

量子进化算法的流程主要包括三个部分：其一，要对种群进行初始化，在此基础上对初始种种群进行测量，以此得到与个体相依状态的相关记录表；其二，在合适的状态下对记录进行针对性的评估，并且对最佳个体和个体的适应值进行相关记录；其三，在还没有完全结束的时候，进行其他操作。

对于量子进化算法来说，此过程是非常复杂的，用相关的符号表示事务，之后进行计算。比如可以使用M表示染色体长度，染色体可以维护解的多样性。这样才能使算法简单的表述。【2】

3计算机网络路由选择的改进量子进化算法研究

在计算机网络中，量子进化算法是非常值得热议的话题，在计算机网络路由选择中的量子进化算法，其主要问题就是量子进化算法是针对性对表格进行参照，以此来找出相应的解法。这种方法会造成旋转角之间没有较好的关联性，另外在搜索问题的时候会有跳跃性，对于计算机在日常运行工作的时候是非常不利的。为了能够通过量子进化算法解决计算机路由选择中的问题，就要对其进行创新和改进。首先优化其中的旋转角，使其值能够满足路由选择。优化后的旋转表式子可以写为：

?θi=0.001π*50fb-fx/fx

根据此式子可以了解到旋转角在不同的情况下会有不同的结果，简单来说就是不同的旋转角值具有不同的含义。如果旋转角的值越小，那么就说明个体与最优个体之间的距离就越小，就缩小了搜索网络。在此状况下搜索就可以达到最优；如果旋转角的值越大，就说明个体与最优个体之间的距离越大，就逐渐扩大了搜索网络。在此状况下就要使所搜速度加快，这样才能够使计算机网络路由选择更多方面。

另外就是优化调整其中的函数，可以使用组合优化的方式进行，要求函数达到最佳状态，这样才能够得出最优解。通过此方式可以了解到，个体基因之间并没有较强的关联性。所以就可以通过计算机网络路由选择，对量子进化算法中的函数调整并优化。如果处于归一化的基础上，实现对应的实属对，并且使他们与量子位一一对应。基于此就可以做量子进化算法的仿真实验，并且对其进行对比，是否有优势。实验结果表示，计算机网络路由选择中的性能能够了解量子进化算法优化后比传统更优秀，此结果可以见图1。

从图1可以了解到，在计算机网络路由选择中的改进量子进化算法中，不断是收敛速度、寻优能力还是其中的性能，都优于传统量子进化算法。在进行仿真测试时，能够使改进量子进化算法之后发挥自身的作用，也能够在计算机网络路由选择中完善自身的应用。在此情况下计算机路由选择面对问题能够很好地解决，并且能够及时发现其中的问题，有效地提高了工作人员的工作质量和效率，还使计算机在正常运行和工作的过程中保持一个良好的状态。【3】

4结束语

在目前计算机网络技术被广泛应用的基础上，要重视计算机网络路由的选择。同时，改进量子进化算法也是非常重要的，通过优化旋转角，以此提高搜索速率及范围。计算机网络技术自发展应用以来，量子进化算法都有着较好的应用和前景，那么优化量子进化算法有效地促进了计算机网络技术的进一步发展，使计算机网络技术可以为我国各行各业提供更好的服务，也有效促进我国经济的可持续发展。

参考文献：

[1] 宋明红，俞华锋，陈海燕.改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用研究[J].科技通报，2014（1）：170-173.

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关键词：量子力学；教学探索；普通高校

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2013）50-0212-02

一、概论

量子力学从建立伊始就得到了迅速的发展，并很快融合其他学科，发展建立了量子化学、分子生物学等众多新兴学科。曾谨言曾说过，量子力学的进一步发展，也许会对21世纪人类的物质文明有更深远的影响[1]。

地处西部地区的贵州省，基础教育水平相对落后。表1列出了2005年到2012年来的贵州省高考二本理科录取分数线，从中可知：自2009年起二本线已经低于60%的及格线，并呈显越来越低的趋势。对于地方性新升本的普通本科学校来讲，其生源质量相对较低。同时，在物理学（师范）专业大部分学生毕业后的出路主要是中学教师、事业单位一般工作人员及公务员，对量子力学的直接需求并不急切。再加上量子力学的“曲高和寡”，学生长期以来形成学之无用的观念，学习意愿很低。在课时安排上，随着近年教育改革的推进，提倡重视实习实践课程、注重学生能力培养的观念的深入，各门课程的教学时数被压缩，量子力学课程课时从72压缩至54学时，课时被压缩25%。

总之，在学校生源质量逐年下降、学生学习意愿逐年降低，且课时量大幅减少的情况下，教师的教学难度进一步增大。以下本人结合从2005至10级《量子力学》的教学经验，谈一下教学方面的思考。

二、依据学生情况，合理安排教学内容

1.根据班级的基础区别化对待，微调课程内容。考虑到我校学生的实际情况和需要，教学难度应与重点院校学生有差别。同时，通过前一届的教学积累经验，对后续教学应有小的调整。在备课时，通过微调教学内容来适应学习基础和能力不同的学生。比如，通过课堂教学及作业的反馈，了解该班学生的学习状态，再根据班级学习状况的不同，进行后续课程内容的微调。教学中注重量子力学基本概念、规律和物理思想的展开，降低教学内容的深度，注重面上的扩展，进行全方位拓宽、覆盖，特别是降低困难题目在解题方面要求，帮助学生克服学习的畏难心理。

2.照顾班内大多数，适当降低数学推导难度。对于教学过程中将要碰到的数学问题，可采取提前布置作业的方法，让学生主动去复习，再辅以教师课堂讲解复习，以解决学生因为数学基础差而造成的理解困难。同时，可以通过补充相关数学知识，细化推导过程，降低推导难度来解决。比如：在讲解态和力学量的表象时[2]，要求学生提前复习线性代数中矩阵特征值、特征向量求解及特征向量的斯密特正交化方法。使学生掌握相关的数学知识，这对理解算符本征方程的本征值和本征函数起了很大的推动作用。

3.注重量子论思想的培养。量子论的出现，推动了哲学的发展，给传统的时空观、物质观等带来了巨大的冲击，旧的世界观在它革命性的冲击下分崩离析，新的世界观逐渐形成。量子力学给出了一套全新的思维模式和解决问题的方法，它的思维模式跟人们的直觉和常识格格不入，一切不再连续变化，而是以“量子”的模式一份一份的增加或减少。地方高校的学生数学基础较差，不愿意动手推导，学习兴趣较低，量子力学的教学，对学生量子论思维方式的培养就显得尤为重要。为了完成从经典理论到量子理论思维模式的转变，概念的思维方式是基础、是重中之重。通过教师的讲解，使学生理解量子力学的思考方式，并把经典物理中机械唯物主义的绝对的观念和量子力学中的概率的观念相联系起来，在生活中能够利用量子力学的思维方式思考问题，从而达到学以致用的目的。

4.跟踪科学前沿，随时更新科研进展。科学是不断向前发展的，而教材自从编好之后多年不再变化，致使本领域的最新研究成果，不能在教材中得到及时体现。而发生在眼下的事件，最新的东西才是学生感兴趣的。因此，我们可以利用学生的这种心理，通过跟踪科学前沿，及时补充量子力学进展到教学内容中的方式，来提高学习量子力学的兴趣。教师利用量子力学基本原理解释当下最具轰动性的科技新闻，提高量子力学在现实生活中出现的机会，同时引导学生利用基本原理解释现实问题，从而培养学生理论联系实际的能力。

三、更新教学手段，提高教学效率

1.拓展手段，量子力学可视化。早在上世纪90年代初，两位德国人就编制完成了名为IQ的量子力学辅助教学软件，并在此基础上出版了《图解量子力学》。该书采用二维网格图形和动画技术，形象地表述量子力学的基本内容，推动了量子力学可视化的前进。近几年计算机运算速度的迅速提高，将计算物理学方法和动画技术相结合，再辅以数学工具模拟，应用到量子力学教学的辅助表述上，使量子力学可视化。通过基本概念和原理形象逼真的表述，学生理解起来必将更加轻松，其理解能力也会得到提高。

2.适当引入英语词汇。在一些汉语解释不是特别清楚的概念上，可以引入英文的原文，使学生更清晰的理解原理所表述的含义。例如，在讲解测不准关系时，初学者往往觉得它很难理解。由于这个原理和已经深入人心经典物理概念格格不入，因此初学者往往缺乏全面、正确的认识。有学生根据汉语的字面意思认为，测量了才有不确定度，不测量就不存在不确定。这时教师引入英文“Uncertainty principle”可使学生通过英文原意“不确定原理”知道，这个原理与“测量”这个动作的实施与否并没有绝对关系，也就是说并不是测量了力学量之间才有不确定度，不测量就不存在，而是源于量子力学中物质的波粒二象性的基本原理。

3.提出问题，引导学生探究。对于学习能力较强的学生，适当引入思考题，并指导他们解决问题，从而使学生得到基本的科研训练。比如，在讲解氢原子一级斯塔克效应时，提到“通常的外电场强度比起原子内部的电场强度来说是很小的”[2]。这时引入思考题：当氢原子能级主量子数n增大时，微扰论是否还适用？在哪种情况下可以使用，精确度为多少？当确定精度要求后，微扰论在讨论较高激发态时，这个n能达到多少？学生通过对问题的主动探索解决，将进一步熟悉微扰论这个近似方法的基本过程，理解这种近似方法的精神。这样不仅可以加深学生对知识点的理解，还可以得到基本的科研训练，从而引导学生走上科研的道路。

4.师生全面沟通，及时教学反馈。教学反馈是教学系统有效运行的关键环节，它对教和学双方都具有激发新动机的作用。比如：通过课堂提问及观察学生表情变化的方式老师能够及时掌握学生是否理解教师所讲的内容，若不清楚可以当堂纠正。由此建立起良好的师生互动，改变单纯的灌输式教学，在动态交流中建立良好的教学模式，及时调整自己的教学行为。利用好课程结束前5分钟，进行本次课程主要内容的回顾，及时反馈总结。通过及时批改课后作业，了解整个班级相关知识及解题方法的掌握情况。依据反馈信息，对后续课程进行修订。

通过双方的反馈信息，教师可以根据学生学习中的反馈信息分析、判定学生学习的效果，学生也可以根据教师的反馈，分析自己的学习效率，检测自己的学习态度、水平和效果。同时，学生学习行为活动和结果的反馈是教师自我调控和对整个教学过程进行有效调控的依据[6]。

四、结论

量子力学作为传统的“难课”，一直是学生感到学起来很困难的课程。特别是高校大扩招的背景下，很多二本高校都面临着招生生源质量下降、学生学习意愿不高的现状，造成了教师教学难度进一步增大。要增强学生的学习兴趣，提高教学质量，教师不仅要遵循高等教育的教学规律，不断加强自身的学术水平，讲课技能，适时调整教学内容，采取与之相对应的教学手段，还需要做好教学反馈，加强与学生的沟通交流，了解学生的真实想法，并有针对性的引入与生活、现实相关的事例，提高学生学习量子力学的兴趣。

参考文献：

[1]曾谨言.量子力学教学与创新人才培养[J].物理，2000，（29）：436.

[2]周世勋，陈灏.量子力学教程[M].高等教育出版社，2009：101.

[3]杨林.氢原子电子概率分布可视化及其性质研究[J].绥化学院学报，2009，（29）：186.

[4]常少梅.利用Mathematica研究量子力学中氢原子问题[J].科技信息，2011，（26）：012.

[5]喻力华，刘书龙，陈昌胜，项林川.氢原子电子云的三维空间可视化[J].物理通报，2011，（3）：9.

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【摘要】 运用量子化学中的HartreeFock程序(631G基组)方法计算质子化α氨基酸溶质的分子结构参数，借助于多元线性回归法建立了α氨基酸对映体在冠醚手性固定相上的色谱保留与其分子结构参数之间的定量结构对映异构体保留(QSERR)模型。结果表明，α氨基酸光学异构体的容量因子对数(logk′)与质子化α氨基酸溶质的分子结构描述参数之间具有较好的线性相关性。在QSERR模型中，溶质结构描述参数EHOMO， DIP， ElcE， Ang和logP具有较为明确的物理意义，这些参数反映了固定相与溶质分子之间的静电作用、ππ作用力、色散力、立阻和疏水作用，能较好地解释α氨基酸对映体在联萘冠醚CSP上保留机理。建立的QSERR模型具有较好的稳定性和预测能力。

【关键词】 定量结构对映异构体保留关系， α氨基酸， 冠醚手性固定相， 色谱保留机理， HartreeFock程序

1 引 言

运用高效液相色谱(HPLC) 分离对映异构体已成为现代合成化学、生物医药学及农业化学等领域中常用的分析方法。大部分色谱手性分离很大程度上依赖于分析测试者的经验。建立具有明确物理含义的定量结构对映体保留关系(QSERR)能有效地预测色谱保留值，可以为选择最佳分离条件提供理论依据，还有助于理解色谱保留及手性识别的机理[1～4]。近年来， 随着计算机技术和量子化学方法的不断发展， 量化计算已越来越受到人们的关注[5～7]。在QSRR/ QSERR研究中，独自应用量化参数或将量化参数与其它常规参数联合已经越来越多地被使用。文献[8，9]应用量化参数建立了QSERR模型，研究了α氨基膦酸酯类化合物在两种不同的衍生化环糊精固定相上手性识别机理; Suzuki等[10]通过2D和3D分子描述参数建立了一系列芳基醇类化合物在4种刷型固定相上的QSERR模型，指出影响容量因子(k′)和分离因子(α)的分子描述参数不同;施介华等[6，11]运用量化参数分别建立烃类和酯类化合物的色谱保留关系的QSRR模型。

冠醚作为一类色谱手性固定相，常被用来识别具有NH2官能团的对映体[12～16]，其独特的冠环结构对客体分子的选择性识别起着重要作用。但有关手性冠醚类固定相上α氨基酸的色谱保留和对映异构体结构间的定量构效关系的报道鲜见。本研究运用量子化学方法中的HartreeFock程序(631G基组)计算了20个质子化α氨基酸溶质分子的结构描述参数，通过多元线性回归建立了α氨基酸类化合物在键合联萘冠醚手性固定相(CSP)上的定量结构与对映体保留的QSERR模型，探讨了α氨基酸对映体在键合联萘冠醚固定相上的色谱保留机理。

2 实验部分

2.1 数据来源

本研究所用α氨基酸化合物在新型联萘冠醚手性柱上的色谱保留数据取自文献[15](见表1)。

2.2 溶质分子描述参数的计算及QSERR模型建立

由于α氨基酸的NH2基团在酸性流动相中将发生质子化，形成强极性的铵离子(NH+4)，实际上色谱分离过程中与冠醚类手性固定相发生相互作用的是质子化的氨基酸[16](见图1b)。所有质子化表1 α氨基酸在联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丝氨酸 Serine-0.5686-0.30107谷氨酸 Glutanic acid-0.22910.541616苏氨酸 Threonine-0.6198-0.19386谷氨酰胺 Glutamine-0.44370.245517色氨酸 Tryptophan0.14610.60538组胺酸 Histidine-0.4815-0.309818酪胺酸 Tyrosine-0.20760.28109异亮胺酸 Isoleucine-0.5086-0.236619缬氨酸 Valine-0.5528-0.284010亮氨酸 Leucine-0.19380.4997204羟基苯甘氨酸

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氨基酸分子结构首先用ChenDraw作出平面图，然后用Chem3D中的MOPAC 8.00对分子几何结构进行初步优化后，再用Gaussian 03软件包中的HartreeFock程序(631G基组)进行结构优化，振动分析计算的结果中无虚频，证明优化得到的分子结构对应于能量极小点。获取质子化氨基酸溶质的量子化学参数：DIP(分子总体偶极距)、 TE(分子总能量)、 ELUMO(最低分子空轨道的能量)、 EHOMO(最高分子占有轨道的能量)、 Ang(原子NC*C之间平面角)、 MR(分子折射率)、 logP(疏水性参数)和ElcE等分子描述参数在Chem3D中计算得到。所有量化参数的计算和分子模拟在PD2.80PC机上运行完成。

3 结果与讨论

3.1 QSERR模型的建立

由于分子“手性”的差别，手性分子与手性固定相相互作用的过程中存在着一定差异，即手性分子的结构参数与色谱参数之间存在一定相关性这一假设是完全合理的[6]。在QSERR模型建立过程中，最大的困难是如何找到能够区分不同对映体的手性分子结构参数，因为对映体分子诸多性质参数(如分子尺寸、形状、电性参数和疏水性参数等)有时很接近，甚至完全相同。与许多手性分子一样，α氨基酸对映体分子结构参数大部分相同。本研究通过Gaussian 03和Chem3D软件计算，提取了质子化后的L型和D型α氨基酸的分子结构描述参数(见表2和表3)。

为保证所选取的结构参数与容量因子对数(logk′)之间有较好的相关性，尽量选择与容量因子相关性较大，彼此之间相关性较小的参数。本研究首先对各参数进行相关性分析，发现MR与ElcE和TE之间有明显相关性，因此分别选取MR， ElcE和TE与其它结构描述参数进行多元线性回归，得到α氨基酸对映体在键合联萘冠醚CSP上的色谱保留参数的QSERR模型为：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 质子化Lα基酸分子参数

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氨基酸编号同表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 质子化Dα氨基酸分子参数式中， n为线性回归样本的个数， r为拟合方程的相关系数，SD为标准偏差。由式(1)和(2)可知，所建立的α氨基酸对映体在键合联萘冠醚CSP上的色谱保留参数的QSERR模型具有较好的多元线性相关性。同时，为了识别异常值，对参与回归样本的保留值进行去一法检验，未出现异常值。这表明此QSERR模型具有较好的稳定性。

3.2 手性识别机理的探讨

根据液相色谱分离原理，溶质在色谱柱上的保留行为主要由溶质与固定相以及流动相之间的分子作用力所决定的。所建立的α氨基酸对映体在键合联萘冠醚CSP上的色谱保留参数的QSERR模型中，每个分子描述参数均表征色谱过程中溶质同固定相或流动相的某种相互作用。在液相色谱中ELUMO和EHOMO表示溶质和固定相之间电荷的传递反应，也就是在溶质和固定相之间存在氢键作用力或ππ相互作用[17]。logP与溶质疏水性相关，体现了溶质分子与固定相之间的疏水作用。Ang表示对映体色谱保留过程中对分子构象的要求[9]。DIP可以表示溶质分子和固定相之间的静电相互作用能力的大小[2]。MR反映了溶质分子参与分子色散力的能力[18]，而ElcE和TE与MR具有较好的相关性，因此ElcE和TE包含一定色散力的信息，也可以表示溶质分子参与色散力的能力。

尽管对分子间力(包括氢键力、范德华力、空间位阻、疏水作用等)的研究己比较深入、全面，但是如何协同这些作用力而增加或减弱非对映体络合物的稳定性却并不很清楚。从所建立的QSERR模型可知，在联萘冠醚CSP上，质子化氨基酸的保留行为主要取决于固定相与溶质分子之间的静电作用、ππ作用力、色散力、立阻和疏水作用。

3.3 保留值的预测

所建立的QSERR模型可预测α氨基酸对映体在联萘冠醚手CSP上的色谱保留值，即通过计算α氨基酸对映体的结构描述参数来预测其对映体的色谱保留值。结果表明，在这种手性冠醚固定相上，α氨基酸对映体的容量因子对数(logk′)的预测值与实验值之间具有较好的线性相关性(图2)，其线性回归方程分别为：

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)

两者回归方程的斜率接近于1，基本通过原点，这表明所建立的QSERR模型用于预测α氨基酸对映体在这两种手性冠醚固定相上的保留行为是切实可行的。

图2 预测值和测定值

Fig.2 Plot of experimental vs. predicted logk values3.4 小结

本研究建立了α氨基酸对映体在键合联萘冠醚CSP上的色谱保留参数的QSERR模型，各结构描述参数具有明确的物理含义。能较好地解释α氨基酸对映体在联萘冠醚CSP上保留机理。所建模型在预测其保留值时具有较好的准确性和稳定性。

参考文献

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篇4

一、对高考理综物理试卷的审视

通过对近十年来高考理综物理的追踪分析及调查,高考物理就是“8道选择题,1道实验题和3道计算题”,总分为120分。

1.对于选择题的分析。

理科综合考试中,物理选择题有8题共48分,分值比例达到总分40%,非常可观,其重要性不言而喻,8道题中的4道~5道一般是单选题,其余是多选题。

2.对于实验题的分析。

每年高考的物理实验题是我们关注的焦点,赋分值在11分~24分之间,分值比例达到总分20%左右。一般来说,实验中第一小题考查学生对基本实验的操作,而第二小题则着重考查学生设计并表述实验操作的能力。从历年全国高考物理实验题学生得分情况分析报告来看,这个比例一般较低,故又有“得实验者得天下”的说法。由此即可看出实验题得分情况对高考物理成败的重要性。

3.对于计算题的分析。

计算题一般有3道,总分在48分左右,分值比例达到总分比例的40%左右。一般来说,第一题考查基础知识,对绝大多数学生来说问题不大;第二道题则稳中有难、稳中有升,故第二题的得分高低对于全局来说至关重要;第三题则是压轴题,也是选拔尖子生与中上等学生的重要依据。压轴题一般有三问,对绝大部分考生来讲,只要能做对其中的1~2问就已不错,只有少数尖子生能够做对第三问,故对全局影响不大。

二、如何提高单位时间内的得分率

教学中应着重对学生进行以下能力的培养。

1.重视对题目的审视,对概念的深刻理解,对具体物理场景的建立,物理过程的分析以及各物理量间关系的把握。

例1:某人骑自行车以4m/s的速度匀速前进,某时刻在他前面7m处以10m/s的速度同向行驶的汽车开始关闭发动机,而以2m/s2的加速度减速前进,则此人需要多长时间才能追上汽车?

考点解析 : 这是一道考查直线运动中追击相遇问题,追上的条件是追上时两者位移应满足S汽+S0=S自。一般情况下两者所走时间是相等的,而这道题恰恰是在前方汽车停止后人才追上,所以两者所走时间不同。要做对本题必须对物理场景和物理过程以及各量间的关系分析清楚。

解析:人追上汽车时两者位移应满足S汽+S0=S自。汽车开始关闭发动机到静止需要的时间t0=■=5s

此时,汽车的位移S汽=■t0=25m,人的位移S自=vt0 =20m

因s汽>s自,故仍未追上。因此,人追上汽车,应该是在汽车停下以后,再经过t1=■=■=3s才追上,所以时间t=t0+t1=8s

2.重视学科内知识系统的构建与融合。

例2:频率为V0的光子由地球表面竖直向上运动,当上升H=22.5m的高度时,由于地球的引力作用,它的波长变长一些,我们称这种现象为引力红移。①试写出光子质量的表达式;②当光子上升H=22.5m的高度时,试用能量守恒的观点,求该光子频率的引力红移量v跟原有频率的比值。

考点解析 : 这是一道以引力红移为背景的科研性问题。解决本题的关键在于先根据题意,理解引力红移的含义,再运用光量子理论、质能方程,求出运动光子的质量,进而运用光子和地球组成的系统的能量(光子能量和重力势能之和)守恒,求出光子在地球表面上升过程中频率的引力红移量v跟原有频率v0的比值。

解析:①由光量子理论E=hv,质能方程E=mc2,得运动光子的质量m=■

②根据能量守恒定律知,光子向上的过程中引力作负功使光子能量减小转化为系统的势能。

原来光子的能量:hv=mc2

上升高度H后hv=hv'+mgh:,变形可得hv=mgh

则 :v/v=gh/c2

3.重视数学基础和运算能力培养。

例3:重量为G的木块与水平地面间的动摩擦因数为μ,一人欲用最小的作用力使木块做匀速运动,则此最小作用力的大小和方向应如何?

解析:木块在运动中受摩擦力作用,要减小摩擦力,应使作用力F斜向上,设当F斜向上与水平方向的夹角为α时,F的值最小,木块受力分析如图所示,由平衡条件知:Fcosα=μNFsina+N=G

解以上二式得:F=■

令tan?渍=μ ,则sin?渍=■,cos?渍=■

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

可见,当a=?渍=arctanμ时,F有最小值,Fmin=■即

篇5

自二十世纪九十年代以来，意识问题受到高度关注，众多的哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展深入的研究工作。与此同时，人们也开始使用计算方法试图让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”的研究。早期有关机器意识的研究比较初步，研究工作较少得到学术界的认同，甚至早些年提到“机器意识”还有不合时宜的顾虑。

尽管哲学上关于“机器意识”有着不同观点的争论，但随着研究工作的不断深入，一些有远见的专家学者开始充分认识到开展机器意识研究的重要意义，并专门撰文进行了精辟论述。比如，英国皇家学院电子工程系的Aleksander教授根据学术界从上世纪九十年代到本世纪对机器意识态度的转变，指出机器意识的影响与日俱增，并预计了机器意识对科学与技术发展的潜在影响，特别是在改变人们对意识的理解、改进计算装置与机器人概念等方面的贡献尤为重大。

无独有偶，美国伊利诺伊大学哲学系Haikonen教授则专门撰文强调机器意识是新一代信息技术产业发展的新机遇，他认为新产品与系统的发展机会起因于信息技术的发展，而现有的人工智能基于预先编程算法，机器与程序并不能理解其所执行的内容。显而易见，不考虑意识就没有对自身行为的理解，而机器意识技术的涌现可以弥补这一缺失，因此机器意识技术可以为信息技术产业的发展提供新的契机。意大利巴勒莫大学机器人实验室的Chella教授则指出，开展机器意识不仅是一种技术挑战，也是科学和理论上开展人工智能和机器人研究的新途径。最近，土耳其中东技术大学的Gök和Sayan两位学者进一步认为，开展机器意识的计算建模研究还有助于推进对人类意识现象的理解，推动构建更加合理的意识理论。

上述这些学者的论述，无疑说明，机器意识研究不但对深化人工智能的研究有着重要的推动作用，对从科学上解释神秘的意识现象也同样具有非同寻常的意义。正因为机器意识研究有着如此重要的科学意义和推动未来信息技术革新的潜在价值，随着最近十年的研究发展，该领域已经成为学界广泛关注的热点。与此同时，数量相当可观的研究成果和实验系统已逐步形成，有些成果已经被运用到实际机器认知系统的开发之中。机器意识研究已经成为了人工智能最为前沿的研究领域。

机器意识研究的现状分析

2006年之前的有关机器意识的研究状况，英国皇家学院电子工程系的研究团队已经做过了比较全面的综述。因此，我们这里主要就在此之后国际上有关机器意识的研究概况和发展趋势进行分析。据我们的文献检索，截止到2015年底，在机器意识研究领域发表过的学术论文超过350余篇，其中最近十年发表的论文占了一半以上。归纳起来，由于对意识的哲学解释不同，目前机器意识方面的主流研究往往是以某种意识科学理论为出发点的具体建模研究和实现。由于涉及到的文献过多，无法一一列举，我们仅就一些影响较大的典型研究进行分析。

在意识科学研究领域，一种较早的理论观点是用量子机制来解释意识现象，这样的出发点也波及到有关机器意识建模的研究。利用量子理论来描述意识产生机制的有效性并不是说物质的量子活动可以直接产生意识，而是强调意识产生机制与量子机制具有跨越尺度的相似性。近年来，意识的量子模型发展又有了新的动向。比如，作为量子意识理论的进一步发展，中国科学院电子学研究所的高山(Gao Shan)提出了意识的一种量子理论，研究了量子塌缩与意识之间的关系，假定量子塌缩是一种客观的动态过程。日本Akita国际大学的Schroeder另辟蹊径，在构建统一意识模型中不涉及量子力学的量子相干性方面做出了全新的探索，主要目标是说明现象意识能够依据量子力学的物理解释，用量子力学的形式化代数性质来描述。此外，俄罗斯Lebedev物理研究所的Michael B. Mensky利用意识的量子概念提出了一种主观选择的数学模型，说明意识和超意识的特性如何能够通过简单的数学模型给出。当然，更多的是有关意识量子机制描述的可能性争论，正反两方面的观点都有。特别是在2012年的Physics of Life Reviews第9卷第3期，以Baars和Edelman所著论文“Consciousness， biology and quantum hypotheses”为核心，10余名相关领域的学者分别撰文对是否能够通过量子机制来描述意识现象展开了多方位的辩论。最近，Susmit Bagchi从分布式计算的角度，较为全面地讨论了生物演化与量子意识之间的关系。遗憾的是，迄今为止，学术界对此问题尚未达成一致的结论。

在机器意识研究中，第二种有重大影响的理论观点就是全局工作空间理论。全局工作空间理论(Global workspace theory)是由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校神经科学研究所的Baars研究员1988年提出的意识解释理论。在该理论的指导下，由Baars、Franklin和Ramamurthy等人组成的研究团队开展了长达20多年的机器意识研究工作，最终开发完成了LIDA认知系统。

LIDA(Learning Intelligent Distribution Agent)是在该研究团队等人早期开发的IDA(Intelligent Distribution Agent)基础上发展起来的，主要依据Baars全局工作空间理论，采用神经网络与符号规则混合计算方法，通过在每个软件主体建立内部认知模型来实现诸多方面的意识认知能力，如注意、情感与想象等。该系统可以区分有无意识状态，是否有效运用有意识状态，并具备一定的内省反思能力等。从机器意识的终极目标来看，该系统缺乏现象意识的特征，比如意识主观性、感受性和统一性均不具备。

指导机器意识研究的第三种重要理论观点是意识的信息整合理论。意识的信息整合理论是美国威斯康星—麦迪逊大学精神病学的Tononi教授1998年提出的。自该理论提出以来，不少研究团队以信息整合理论为依据，采用神经网络计算方法来进行机器意识的研究工作。其中，典型代表有英国Aleksander教授的研究团队和美国Haikonen教授的研究团队所开展的系统性研究工作。英国皇家学院的Aleksander教授领导的研究团队长期开展机器意识的研究工作，发表相关论文30余篇。早期的研究主要给出了有关意识的公理系统及其神经表征建模实现，比较强调采用虚拟计算机器来建模意识。最近几年，Aleksander研究团队采取仿脑策略，强调信息整合理论的运用，建立了若干仿脑(brain-inspired)意识实现系统，更好地实现了五个意识公理的最小目标。美国伊利诺伊大学哲学系Haikonen教授的研究团队则主要采用联想神经网络来进行机器意识系统的构建工作。自1999年以来，该团队开展了富有成效的研究工作。Haikonen教授在所提出的认知体系模型的基础上，构建了一个实验型认知机器人XCR-1系统。应该说，虽然Haikonen所开展的机器意识研究的出发点是为了揭示意识现象本性，但他的成果却是目前机器意识研究领域最为典范的工作之一。

在意识科学研究中，也有学者将人类的意识能力看作是一种高阶认知能力，提出意识的高阶理论。在机器意识研究中，以这样的高阶理论为指导，往往会采用传统的符号规则方法来建立某种具有自我意识的机器系统。其中，一个比较系统的研究工程就是意大利巴勒莫大学机器人实验室的Chella教授用10年时间开发的Cicerobot机器人研究项目。该机器人实现了一种自我意识的认知结构机制，该机制主要由三个部分构成：亚概念感知部分、语言处理部分和高阶概念部分。通过机器人的高阶感知(一阶感知是指对外部世界的直接感知，高阶是对机器人内部世界的感知)，就形成了具有自我反思能力的机器人。这项研究工作的主要特点是将逻辑形式化方法与概念空间组织相结合，强调对外部事物的一种心理表征能力，并对外部环境进行内部模拟。在高阶认知观点的自我意识建模研究方面，另一个做出突出贡献的是美国乔治梅森大学的Samsonovich教授率领的研究团队。该团队经过10余年的研究，开发了一个仿生认知体系GMU-BICA(George Mason University-Biologically Inspired Cognitive Architecture)。在该系统中定义的心理状态不但包含内容，还包含主观观察者，因此该系统拥有“自我”意识的主观能力。系统实验是利用所提出的认知结构模型来控制虚拟机器人完成一些简单的走迷宫活动，机器人可以表现出具有人类意识所需要的行为。相比而言，与Cicerobot机器人强调自我意识是反思能力的概念不同，GMU-BICA系统则将自我意识理解为“自我”的意识。当然，不管是Cicerobot还是GMU-BICA，这样的高阶认知模型往往对心理扫视、主观体验与统一意识等意识本质方面的表现兼顾不足。

除了上述介绍的这些有代表性的研究外，对于机器意识研究而言，还有如何判定机器具有意识能力的检验问题，这是目前机器意识研究领域十分重要的一个方面。显然，要判断开发的机器意识系统是否真正具备预期的意识能力，就需要开展相应的意识特性分析、评判标准建立以及检测方法实现等方面的研究工作。在这方面，由于目前对意识现象的认识存在许多争议，对于意识评测特性分析方面也难以有统一的认识。因此，目前的机器意识特性需求分析也比较零散。倒是在评判标准的建立方面，西班牙卡洛斯三世马德里大学计算机科学系Arrabales教授的研究团队做出了比较系统的研究。该团队自2008年开始就在这方面开展意识特性分析，给出了计算人工意识的一种量化测量方法ConsScale以及对感受质的功能性刻画。之后，该团队又进一步提出了ConsScale的修订版，并讨论了在机器中产生感受质和现象意识状态的可能性。最终，该团队成功构建了CERA-CRANIUM认知体系(采用意识全局工作空间理论建模)来检验产生的视觉感受质以及实现的内部言语。所有的这些成果为机器意识能力的初步检测提供了一种实用的标准。当然，也有将镜像认知看作是机器拥有自我意识能力的一种检测标准，该理论的依据是人类和其他一些动物能够在镜子中认出自己，这一能力被看作是拥有自我意识的明证。因此，Haikonen认为在镜像中的自我识别，即镜像测验，也可以用来确认机器潜在的自我意识能力。于是，在意识能力检测方法的研究中，许多研究工作都是通过镜像测试来确定意识能力的。但也有研究认为，镜像测验并不能证明意识能力的存在，要证明机器具有意识能力还需要通过更加复杂的测验。比如，Edelman就提出三种意识检验的途径，即意识的语言报告、神经生理信号以及意识行为表现。

总而言之，机器意识的研究主要围绕量子涌现机制、全局工作空间、信息整合理论、意识高阶理论以及意识能力检测这五个方面展开的。从研究的策略来看，主要分为算法构造策略(Algorithm)与仿脑构造策略(Brain-Inspiration)两种途径。从具体的实现方法上，主要可以分为三类：一是采用类神经网络的方法；二是采用量子计算方法；三是采用规则计算方法。虽然经过20多年的发展，机器意识的研究取得了众多的研究成果，但相对于人类意识表现方面，目前机器意识能力的表现还是非常局限的。根据笔者以及土耳其中东技术大学的Gök和Sayan发表的论文，目前机器意识系统主要具备的能力都是功能意识方面的，偶尔涉及自我意识和统一性意识(很难说是否真正实现了)。可见，意识计算模型的研究还有很长的路要走，特别是关于内省反思能力、可报告性能力、镜像认知能力、情感感受能力以及主观性现象等，这些方面更加需要进一步的研究和探索。

人类意识能力的唯识学分析

人类意识能力的基础是神经活动，尽管神经活动本身是意识不到的，也不是所有的神经活动都能产生意识，但神经活动却能够产生有意识的心理活动，这便形成了人类的意识能力。

根据现有的相关科学与哲学研究成果，人类意识的运行机制大致是这样的：物质运动变化创生万物，生物的生理活动支持着神经活动，神经活动涌现意识(有意识的心理活动)，意识感受生理表现并指导意向性心智活动的实现，从而反观认知万物之理。除了心理活动所涉及的神经系统外，主要的心理能力包括感觉(身体感受)、感知(对外部事物的感知能力，包括视、听、味、嗅、触)、认知(记忆、思考、想象等)、觉知(反思、意识、自我等)、情感(情绪感受)、行为(意志、愿望、等)、返观(禅观、悟解)等。

必须强调的是，迄今为止，对有意识的心理能力最为系统解析的学说体系并非是现在的脑科学研究，而是起源于古印度的唯识学。唯识学所研究的对象就是心识问题，相当于本文界定的有意识的心理活动。如图1所示，其理论体系主要包括五蕴八识的心法体系。

第一，前五识归为色蕴，对应的心法称为色法，相当于当代心理学中的感知，其意识的作用称为五俱意识(所谓“俱”，就是伴随)。如果这种感知是真实外境的感知，则其伴随性意识称为同缘意识；如果是有错觉的感知，则称不同缘意识；如果这种感知活动产生后像效应，则称为五后意识(属于不相应法)。一般而言，色蕴对应的心理活动都是有意向对象的，因此属于意向心理活动。

第二，受蕴是一种心所法(具体的心理能力)，主要是指身体与情感状态的感受。注意这里要区分身识中的身体状态感受与色蕴是完全不同的心理能力，身识相当于触觉，是一种感知能力，而身体状态的感受不是感知能力，而是感受身体疼痛、暖冷等的体验能力。受蕴的心理活动，虽然具有意识，但不具有意向对象，因此不属于意向性心理活动。

第三，想蕴是另一种心所法，用现代认知科学的话讲，就是狭义的思维能力，如思考、记忆、想象等，属于认知的高级阶段，显然是属于意向性心理活动。

第四，行蕴也是一种心所法，主要指一切造作之心，用现代认知科学的话讲，如动机、欲望、意愿、行为等。唯识学中的“行”，与“业”的概念相互关联，一般分为三种，即身业(行动)、语业(说话)和意业(意想)，但都强调有意作为的方面，因此行蕴也属于意向性心理活动。

第五，识蕴是整体统一的心法，更加强调的是后两识(第七末那识、第八阿赖耶识)的心法，现代西方的认知科学尚无对应的概念。主要强调的是自我意识，特别是返观能力，即对根本心识的悟解能力。

总之，色蕴是色法(感知能力)，受蕴、想蕴、行蕴都是心所法(具体的心理能力)，它们本身就是具有意识的心理活动(统归于心法)，其中色法的意识作用是伴随性的五俱意识，其他三蕴的意识作用与伴随性的意识则又有不同，称为独散意识(受蕴、想蕴、行蕴所涉及的意识，是一种周遍性意识活动)。

当然，如果所有意识作用出现在梦中，唯识学中则另外称之为梦中意识(做梦时的意识活动，属于不相应法)。在唯识学的五蕴学说中，识蕴比较复杂，它是唯识理论特别单列的一种根本心法，除了强调自我意识的末那识“我执”外，更是强调达到定中意识的阿赖耶识“解脱”，属于去意向性心理活动。

总之，从意向性的角度看，我们的心理能力可以分为无意向性的受蕴，意向性的色蕴(前五识)、想蕴、行蕴，元意向性的意识以及去意向性的识蕴。其中，识蕴是一种特定的禅悟能力，对其性质的认识与禅宗的心法观有关。

机器意识研究面临的困境

对于目前的人工智能研究而言，我们涉及到的心智能力，如果按照五蕴分类体系来分析，那么大致只有色蕴、想蕴与行蕴中的部分能力。如果考虑目前有关机器意识的研究，也仅仅涉及到五俱同缘的伴随性意识、想蕴与行蕴中的独散意识、识蕴中的自我意识以及意识活动本身的机制问题，其他意识比如不相应法的梦中意识、五后意识、定中意识、五俱不同缘意识等都没有涉及。

根据上述有关心识能力的唯识学分析，对于机器而言，真正困难的机器意识实现问题是受蕴性独散心识(体验性意识能力)与识蕴性心识两个方面，一个涉及无意向心理活动的表征问题，一个涉及去意向性心理活动的表征问题，这两方面都是目前计算理论与方法无法解决的问题。反过来讲，机器最有可能实现的心智能力部分应当是那些具有意向性的心识能力(色蕴、想蕴与行蕴)，即唯识学心法中的色法与若干心所法。

很明显，意向性心理活动一定伴随有意向对象，于是就有可能对此进行计算表证，并完成相关的某种计算任务。因此，反过来说，我们认为意向性心理能力是人工智能的理论限度(是上界，但并非是上确界)，机器实现的人类意识能力不可能超越意向性心识的范围。这也就是本文观点讨论的基点，并具体给出如下方面论据的分析。

首先，我们来分析心智机器的成功标准。从我们的立场看，如果要构建具有人类心智能力的机器，成功的标准起码应该通过图灵测验。主要理由是，由于“他心知”问题的存在，行为表现可能是唯一的判断标准，此时图灵测验不失为一种可行的测试途径，关键是“巧问”的设计。原则上，图灵测验通过言行交流，这是人类之间默认具有心智能力的唯一途径。再者，根据摩根准则，在没有把握的情况下，宁肯选择比较简单的解释。因而，对图灵测验的解释中，也必须注意摩根准则，诸如机器思维或者机器经过思考的行动这类有关心智能力的假设在大多数情况下应该丢弃。

现在我们就来一场图灵测验，看看机器到底会遭遇什么样的困境。为了看清本质，我们的提问异常简单，就是进行如下提问(所谓“多大年纪”思想实验，参见笔者以前的文章“重新发现图灵测验的意义”)：你多大年纪？此时会发生怎样复杂的情形呢？当提问者一而再、再而三不断重复这一问题时，机器很快就会暴露出其致命的缺陷，就是缺乏不可预见性反应能力。那么，面对这么简单的提问，机器为什么会无所适从呢？其实这跟机器形式系统的局限性有关。众所周知，图灵机是个形式系统，而哥德尔不完全性说明足够复杂的形式系统不能证明某些真命题。这是否说明人的某些知识是计算机器永远不能得到的？或者反过来说，是否说明不是所有的知识都能形式化呢？这样就引出了如下第二个论据的讨论。

从形式系统角度看，确实存在不可计算(证明)的问题，而且是大量的，但这些问题对于人类同样也是不可计算(证明)的。比如图灵停机问题，如果换成了人，结果是一样的。至于知识，可能首先要分清知识的含义与性质，知识是动词还是名词，要不要考虑元知识？如果这样看待知识，那么肯定不是所有知识都可以形式化的。因此，我们可以发现，问题不在于形式系统是否有局限性，而在于对于意识现象能不能给出一致性的形式描述。

那么，我们可以对人类的意识现象给出一致性描述吗？回答显然是否定的。因为在人类的意识现象中，存在着意识的自反映心理现象：我们的意识活动是自明性的。从逻辑上讲，如果一个系统允许自涉，那么该系统一定是不一致的，也就是说无法对该系统给出一致性的形式化描述。其实，人类的心理活动本来就是建立在神经集群活动的自组织涌现机制之上的。因此，出现意识的自明性现象是必然的。这也就是美国哲学家普特南给出“钵中之脑”思想实验所要说明的道理。比如，对于“我们都是钵中之脑”命题，在事先并不知晓这一事实的前提下，使用知道逻辑的反证法，可以明确加以否定。因此，我们人类的意识能力，显然不可能为机器所操纵。这样，由于计算机器形式化能力的局限性，靠逻辑机器是不可能拥有人类全部意识能力的，起码意识的自明性能力不可能为机器所拥有。

进一步，作为第三个论据讨论，我们再来看人类的意义指称能力问题。我们需要明确的问题是：机器能处理符号，但它能真正理解符号所代表的意义吗？如果人的概念依赖于人类的躯体和动机(涉身性认知)，那机器怎么可能掌握它们呢？这个问题主要是指机器是否能够拥有指称能力。塞尔的“中文之屋”提出了反对意见。其实这个问题的关键还是要弄清什么是“意义”？如果意义是指所谓抽象的“概念”内涵而非表征形式，那么就必然存在一条语义鸿沟，因为机器内部能够处理或变换的只是不同的形式语言而已。但如果意义是指“行为表现”，那么这个问题就回到了上面图灵测验的第一个论据上去了。

人类语言表达意义不在语言形式本身，而在于意识能力。正因为这样，才会有许多超出常规的意义表达方式。从根本上讲，我们也不必一一列举机器难以拥有的指称能力，诸如矛盾性言辞、元语言表述以及整体性语境等难以一致性描述的状况；而只需指出，机器不可能拥有人类的终极指称能力即可。那么什么是终极指称能力呢？宋代临济宗禅师惠洪在《临济宗旨》中指出：“心之妙不可以语言传，而可以语言见。盖语言者，心之源、道之标帜也。标帜审则心契，故学者每以语言为得道浅深之候。”其中所谓的“心之妙”者，就是终极指称。由于超越了概念分别，是难以用语言来描述的，这就为形式化描述带来了根本的困境。

第四个论据的讨论涉及到所谓预先设定程序的问题。我们知道，目前的机器只能遵循给定的程序运行(预先设定的程序)，这样的话，机器又怎么可能拥有真正的创造性和灵活性？也许人工智能的目的就是要让机器的“计算”更加“聪明”，但目前预先设定程序的机器不可能是灵活的，更不用说创造性能力了。显然，事情越有规则，机器就越能掌控，这就是预先设定程序的界限。比如对于表面复杂结构的分形图案，由于可以靠简单规则加以迭代产生，机器就可以靠预先编程规则自如产生。但是对于人类常常出现的出错性，由于毫无规律可言，机器便不可能预先加以编程，机器也就不可能拥有出错性了。人是易于犯错误的，而机器按照设定的程序运行，永远不会出错，这就是预先编程的一个致命弱点，这也是第一个论据讨论中机器无法通过图灵测验的根本原因。

要知道出错性表面上似乎是一个负面品质，但其实质上则包含着灵活性和创造性，是一切新事物涌现机制的基础。如果没有生物基因的出错性，自然选择就没有了作用的对象，繁复的生物多样性也就无从谈起。同样，如果没有了思想模因的出错性，文化选择也同样没有了作用的对象，博大的思想多样性同样无从谈起。可见，出错性是机器难以企及人类心智能力的一个分界线，而这一切都归结为机器的预先编程的局限性。

同样的道理，由于预先编程问题，也带来了机器不可能真正拥有情感能力的新问题，这也构成了机器难以拥有人类心识能力的第五个论据。我们知道，情感从某种意义上讲就是常规理性活动过程中的“出错性”，是非理性的，但基于逻辑的机器是理性的。也许人们会说，非理性的情感在心理表现中是不重要的，甚至是不起作用的。但我们要强调，即使是理性思维，情感和其他非理性因素也在其中扮演重要角色(倾向性指导作用)。如果说理性的认知能力是前进的方向，那么非理性的情感能力就是前进的动力，人类的心理活动中岂可或缺情感能力？！而对于机器而言，缺少了情感能力，机器怎么能够像人类一样思维？！

机器是逻辑的，难以体现情感本性，目前有关情感的计算只是实现了情感的理性成份。笔者比较赞同这样的观点：理智是方向性的舵手，情感是驱动性的马达，在航行中情感与理智相互依存。因此，如果情感不能计算，那么也谈不上实现人类意识的计算，因为情感难以计算的本质就是意识的感受问题。

机器能拥有意识能力吗

通过上述对机器实现人类心智能力所面临的困境的讨论，就可以进一步引申出机器是否能够跟人类一样拥有意识能力的问题。为了避免陷入不必要的信念之争，笔者认为学术辩论主要应对事实或可能事实开展分析讨论。由于计算机器的概念相对明确，争论的焦点多半会聚焦到有关人类“意识能力”的界定之上。所以，下面先给出笔者所理解的人类“意识能力”的分析描述，然后再围绕着我们讨论的主题，展开观点的陈述。

意识包括功能意识、自我意识和现象意识，其中功能意识大体上涉及到意向性的心理能力，除了前面已经讨论过的五个论据外，似乎并不存在特别的新困难。但自我意识和现象意识则不同，由于涉及到去意向性和非意向性的表征问题，这便构成了机器心识的最大困扰。首先，我们要清楚“自我意识”不是关于“自我”的意识，而是一种自身内省反思能力。因此，自我意识是意识的核心功能。其次，我们必须澄清所谓的“体验意识(qualia)”到底指什么？是精神的本性，还是虚构的对象？这涉及到哲学基本问题，非常复杂，观点纷呈。机器能否拥有意识能力的核心问题，其实就在于此。

由于涉及到心灵的一些本质问题，机器意识研究一开始就引起了哲学领域的广泛关注，有专家专门讨论机器意识研究的哲学基础，也有学者讨论机器意识会面临的困难，包括像意识(consciousness)、感受质(qualia)和自我觉知(self-awareness)这些回避不了的、显而易见的困难问题，以及一些与意识相关的认知加工，如感知、想象、动机和内部言语等方面的技术挑战。除此之外，更多的则是延续早期对人工智能的哲学反思，对机器意识的可能性提出质疑。涉及到强弱人工智能之争、人工通用智能问题、意识的难问题、“中文之屋”悖论的新应用、人工算法在实现意识能力方面的局限性、蛇神机器人不可能拥有主观性、现象意识等众多方面的争论。

那么机器能够拥有这种现象意识状态吗？对于现象意识的存在性问题，有截然相左的两种观点。一种是神秘论的观点，认为我们神经生物系统唯一共有的就是主观体验，这种现象意识是不可还原为物理机制或逻辑描述的，靠人类心智是无法把握的。另一种是取消论的观点，认为机器仅仅是一个蛇神(zombie)而已，除了机器还是机器，不可能具有任何主观体验的东西。在这两种极端观点之间，还存在各种不同偏向的观点，如还原论、涌现论、唯心论、二元论，等等。其实，依笔者看来，无需做上述复杂的讨论，只须从意向性的角度来看，便可以澄清机器意识的可能性问题。笔者观点是，凡是具有意向性的心理能力，理论上机器均有可能实现，反之则肯定不能实现。因为一旦缺少了意向对象，机器连可表征的内容都不存在，又如何形式化并进行计算呢！

通过上述分析讨论，可以发现，机器意识难以达成的主要困境可以归纳为这样三个方面。第一个是形式化要求，特别是一致性要求导致的局限性，使得机器智能局限于具有意向性的心识能力，如色蕴、想蕴、行蕴。第二个则是机器缺乏不预见性的反应能力，只能通过预先设定的程序来应对环境。第三个就是无法拥有终极指称能力，无法实现去意向性的识蕴能力。最后补充一点则是，对于涉及到现象意识的感受性能力(受蕴)，由于没有意向对象可以作为形式化的载体，因而对其进行的计算完全无从入手。

于是，我们可以很清楚地看到，意向性就是实现机器意识能力的一条不可逾越之界线。用数学的术语说，机器能够拥有的意识能力的上界就是意向性心识能力。当然这并非是上确界，因为不可预见性的反应能力也属于意向性能力，但从前面的分析中可以看出，目前基于预先编程的机器仍然无法拥有不可预见的反应能力。或许我们可以期待更为先进的量子计算机器来突破预先编程能力，但意向性心识能力的边界，依然是无法突破的。

因此，当我们把目前有关机器意识的研究分为面向感知能力实现的、面向具体特定意识能力实现的、面向意识机制实现的、面向自我意识实现的以及面向受蕴能力实现的这五个类别时，就可以同唯识学中意识的五蕴学说相对比，从而更加清楚地认识其中的本质问题所在。我们的结论是，对于机器意识的研究与开发，应当搁置有争论的主观体验方面(身心感受)的实现研究，围绕意向性心识能力(环境感知、认知推理、语言交流、想象思维、情感发生、行为控制)，采用仿脑与量子计算思想相结合的策略，来开发具有一定意向能力的机器人，并应用到社会服务领域。

机器意识研究未来展望

围绕着上述分析所得出的主要结论，我们认为，未来机器意识的研究，主要应该开展如下5个方面的研究工作。

首先，构建面向机器实现的意识解释理论。由于意识问题本身的复杂性，目前存在众多不同的意识解释理论，其中只有部分理论用于指导机器意识的研究。为了更好地开展机器意识研究工作，取得更加理想的机器意识表现效果，必须直接面向机器意识实现问题本身，综合并兼顾已有意识解释理论，提出一种更加有利于机器意识研究的、有针对性的、全新的意识解释理论。提出的新理论应该不但能够清晰地刻画各种意识特性及其关系，而且应该符合机器意识实现的要求，更好地用以指导机器意识的开展。为此，具体需要开展现有意识解释理论的梳理研究、机器意识限度与范围的分析研究、意识特性刻画标准规范的构建研究等方面的研究工作。

其次，探索机器意识的计算策略与方法。过去的研究表明，要想让机器拥有意识能力，传统的人工智能方法是无能为力的，我们必须寻找全新的计算方法。因此，机器意识的深入展开，需要有不同于传统人工智能的计算策略和方法。就目前机器意识研究中所遇到的问题而言，在计算方法方面起码需要开展亚符号(神经信号)表征到符号(逻辑规则)表征之间的相互转换计算方法、在非量子体系中实现类量子纠缠性的计算方法，以及神经联结与符号规则相互融合的计算方法等方面的研究。而在计算策略方面则需要开展仿脑与算法相结合策略的研究。只有确定了行之有效的计算策略和方法，才能真正推动机器意识进一步深入发展。

第三，构建机器意识的综合认知体系。作为机器意识研究的主要任务，就是要构建具有(部分)意识现象表现的机器认知体系。给出的意识机器认知体系应该满足一些基本需求，起码应该包括：实现具有感受质和外部感知对象的感知过程；实现过程内容的内省反思；允许各模块无缝整合的可报告性以及配备本体感知系统的基本自我概念。因此，这部分的研究内容应该结合机器意识计算策略与方法的探索，参照已有各种机器意识认知体系的优点，有针对性地进行构建工作，以期满足基本的意识特性需求。

第四，开发实验性的意识机器人系统。在已有智能机器人开发平台的基础上，嵌入构建好的机器意识综合认知体系，形成具体的意识机器人系统，并开展具体的系统实验分析研究。通过各种意识特性的实验，检验机器意识综合认知体系的性能是否满足基本的意识特性需求，最终给出一种实验性意识机器人系统的范例。

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关键词：互联网计算机；信息安全；用户身份认证

目前计算机信息技术已经得到广泛普及，当然使用要求也在随之提高，除了各种功能以外，安全技术的研究至关重要，当下用户身份认证技术，能够针对系统计算机操作过程中的用户身份进行确认，大幅度提高了计算机使用安全性。相比传统的安全措施，需要用户记住大量的密码，而且在实际运用过程中复杂、安全性较低，所以身份认证技术无疑更加便利，而且安全系数要更高。因此需要加大对用户身份认证技术的研究，并在重要的场所和领域中推广应用，以确保系统的计算机信息使用的安全。

1身份认证技术的含义

身份认证技术是用户在使用信息系统计算机的过程中，对其身份进行认证，以确保计算机信息使用安全。对于计算机和网络来说，其中所有内容都是通过信息数据来表示，也包括用户的个人身份信息，而该技术就是利用这一点，对用户信息进行识别和授权，这样就能确保用户的使用安全，这个过程中就利用了身份认证技术。因为计算机网络技术的全面发展，安全问题也逐渐受到关注，尤其是企业单位的使用，会充分利用身份认证技术，针对计算机信息进行安全防护，由此可见身份认证技术，在企业单位的使用中承担着重要任务。如果像以往采用单个电脑进行防护，就需要用户记住多个密码，因此在使用上十分复杂，而身份认证技术则做到了更加简化的操作，将登录、验证环节有效融合，为用户提供了更多便利。目前各大企业单位都建立了身份认证技术，并把其作为主要的安全保障系统，这样可以有效提高计算机信息的安全系数，也能简化以往的使用步骤，对于企业单位来说具有更多优势。

2计算机信息安全用户身份认证技术研究的重要性

从当下的实际使用来看，身份认证技术在计算机网络信息安全中，具有非常重要的地位，也是最直接、最有效的安全防护措施，能够充分判断合法用户与非法用户，允许并监督经过授权的操作，并针对非法操作进行阻止，以此来避免黑客入侵或计算机病毒破坏等安全问题。一般来说用户在登录之前，必须要向身份认证系统表明自己的身份，再经过详细的识别和确认后，才能进行有效的操作，或针对某一资源进行访问，安全系数大大提升。另外身份认证，技术支持检测系统，可以有效记录用户的行为，并针对系统进行检查，是否存在入侵的行为等，因此身份认证技术能够为用户提供更加全面的安全防护。在应用身份认证技术后，所有的安全服务都要用户提供信息验证，这样就能大大降低安全问题，不过由于身份系统的重要作用，很多黑客也开始集中供给身份认证系统，若身份认证系统被破坏，将会造成不可预估的损失。在这样的情况下，人们也愈发注重身份认证技术的研究，并演变出密码认证、智能卡认证以外的网关认证、生物认证、动态口令认证等等，由此可见身份认证技术研究的重要性。

3用户身份认证技术类型

3.1密码认证

由于网络计算机信息安全问题频出，所以身份认证技术得到了广泛重视，作为计算机系统安全防护的第1道关卡，密码认证是整个身份认证技术的基石，其核心在于密码算法，也就是密码算法会直接决定身份认证的强度。目前密码认证使用非常广泛，不仅限于计算机，还有移动智能设备等。密码认证是最为常用的技术之一，可以有效保护个人信息安全，而且能够准确识别用户身份信息，从而大大提高了储存文件的安全系数，不过也存在相应的问题，随着时代的发展，密码认证技术会遭到更为强大的挑战，因此也加大了量子加密算法与抗量子攻击算法的研究，以此来加强密码认证技术的安全性。密码认证数据必须要经过加密后才能进行储存，因此当下主要的研究方向为非对称密码技术，特别是基于PKI技术的二代身份认证技术，为了能够有效应对更多黑客攻击，量子密码技术也在研究过程中，这样才能确保密码认证的安全性，为用户提供更好的隐私保护。

3.2智能卡认证

智能卡也是较为常用的认证技术之一，在软硬件保护方面做得非常出色，可以确保卡内信息无法被黑客访问，其次智能卡中装有芯片也能实现加密的效果，这样就能大幅度提高智能卡认证技术的安全性，因此也被认为是非常安全的身份认证技术。当然智能卡的应用优势非常多，甚至给身份认证技术带来更多突破，例如智能卡与其他技术的结合，从而形成新的身份认证技术，而这种多因素认证，也能有效提高身份认证系统的安全性。其次用户在使用智能卡进行身份认证时，不仅要出示该智能卡，也要输入正确的PIN码，另外智能卡认证技术还有专属的ID号码，也是有效的防范措施，系统可以针对该号码进行识别是否由用户使用智能卡。目前智能卡技术得到了有效研究，而且衍生出更多新的人在技术，例如余数定理远程口令认证、EIGmaal密码远程认证等，对智能卡认证技术进一步升级，也实现了更加安全、更加可靠的身份认证。由此可见智能卡的使用，为身份认证技术研究，提供了更多动力。

3.3网关认证

近年来，手机号逐渐成为为信息系统账号，一种基于手机号码和运营商网络的认证方式随之产生。网关认证技术的前提是手机号码作为系统账号，并且接入到运营商网络中。用户在手机端登录时，从用户在手机终端访问运营商网络产生的网关信令中自动获取用户手机号码，实现安全便捷的登录。网关认证有两种形态，一是通过网关信令直接截取用户手机号码，反馈给用户，用户确认后实现账号认证，一种是用户输入自己的手机号码账号，与网关获取的号码进行比对，若比对一致则认证成功。网关认证的优势是无须记忆密码，操作简单便捷，安全性和效率均较高，缺点是需要有运营商网络。近几年随着移动互联网的兴起，该项技术的应用也越来越广泛。

3.4生物认证

生物特征认证技术，也是当下最常使用的认证技术之一，其核心在于利用人体特征，进行有效的身份认证，首先要针对用户的生物特征进行提取，其次再经过模数转换确定出唯一的特征，并形成最终的特征模板。目前生物认证技术安全性非常高，在实际认证过程中，需要获取用户的生物特征，在转换成预定义的数字格式，与提前设置好的特征模板进行有效对比，这样就能进行更加安全的身份认证，判断用户的合法性。其次生物认证的方式比较多样化，例如指纹认证、虹膜认证、视网膜认证、面部认证以及声音识别等等，尤其是面部认证在当下应用最为广泛。不过生物认证技术仍存在不足，尤其是特征提取与模式匹配这两个部分，仍然需要完善和探索，以此来减少识别过程中的错误概率。除此之外需要注意生物特征信息并不具备保密特点，例如指纹类的认证方式，就容易遗留在物体上从而产生被盗用的风险，另外生物认证信息不能随意更改，基于这些因素可以明确生物认证技术的研究方向，包括结构安全性、认证机制，安全性等等，这样才能增加安全保障。

3.5动态口令认证

动态口令认证技术其实就是由静态口令演变而来，只不过随着时展，静态口令的安全性无法满足用户需求，不然静态口令的使用却比较广泛，除了计算机的使用以外，例如银行卡、支付宝都采用了静态口令认证。其核心机制在于系统预先保存用户的ID和口令，这样在用户进行操作时，就需要针对用户的身份进行认证，首先系统获取用户输入的ID和口令信息，再与数据库中保存的信息进行对比，以此来判断用户的信息是否正确。但是静态口令认证技术的安全隐患比较严重，用户每次进行验证，静态口令都保持一致，除非进行自主修改，这也导致计算机信息安全风险。因此才有静态口令发展为动态口令认证技术，动态口令的核心就是一次性口令，用户每次进行验证，都会随机生成动态密码，再由认证服务器进行验证，从而大大提高认证过程的安全系数，因为每次传输的动态口令都不一致，所以能够防止被黑客攻击的情况。

3.6Usbkey技术认证

对于Usbkey认证技术来说，其核心就在于集合了多种身份认证技术的优势，例如密码认证、智能卡认证等等，可以说是多种技术融合而成，因此在使用上更加安全、可靠，尤其是内置CPU或智能卡芯片，整个加密运算过程都是在Usbkey中运行，这样用户端密钥就不会被计算机存储，在遭到黑客攻击时也不会泄漏密钥。其次该认真技术采用了双因子认证模式，并设计了USB接口，在使用上更加方便安全，与U盘大小一致，并没有太大的差别，但内部结构相对复杂，包括CPU、储存器、以及芯片操作系统等等。除此之外Usbkey具有硬件PIN码保护，这样就形成了两个重要的防护因素，不仅有内置的密码算法，还要提供PIN码才能实现成功认证，而且就算PIN码出现丢失、泄漏的问题，只要用户的Usbkey没有丢失，就不会出现安全问题。如果用户的Usbkey丢失，但PIN没有泄漏也不会造成安全问题，同时密钥与证书也是不能进行导出操作的，加上Usbkey硬件更是不可复制，因此Usbkey是非常安全的身份认证技术。

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【关键词】农业企业，经济效益，因子分析，波士顿矩阵

经济效益是衡量一切经济活动的最终综合指标。目前，国内外常用的企业经济效益评价方法主要有杜邦分析法、综合评分法、EVA评价方法和关键绩效指标考评法等。

鉴于这些评估方法只是用某些指标的简单加权平均来度量企业综合经济效益，致使评价结果缺乏全面性、客观性与综合性，特别是当出现被评价对象之间某些评价指标高低错落时，就很难做出企业综合经济效益的总体评估和排序。为此，本文将运用因子分析方法来建立企业经济效益的因子综合得分模型，进而全面准确地评估企业经济效益。

1. 企业经济效益评价指标体系的建立

本文选取评价指标体系遵循理论基础、经验证据和可操作性的原则，将参与调研的农企经济效益评价指标体系设计为营运能力、偿债能力、获利能力和成长能力四个方面。

营运能力的主要指标有应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率、股东权益周转率;偿债能力的主要指标有流动比率、速动比率、产权比率、资产负债率;获利能力的主要指标有总资产利润率、主营业务利润率、成本费用利润率、主营业务成本率、销售净利率、股本报酬率、资产报酬率、主营利润比重、净资产收益率;成长能力的主要指标有主营业务收入增长率、净资产增长率、总资产增长率。

2.农业企业经济效益的应用实例

2.1主因子的选取

本文在农企这个传统行业中选取了八个具有代表意义的企业，以它们年度的有关数据为样本建立了该企业的经济效益评价指标体系。同时运用SPSS软件对所选取的数据进行因子分析。由于贡献率反映了每个因子包含原始数据的信息量度，所以当选择前3个因子作为主因子时就包含了原始变量的86.152%以上信息量的满足了因子分析用变量子集来解释整个问题的要求。如下表1。

2.2主因子含义的分析

提取3个主成分之后，对3个主成分进行具有Kaiser标准化的正交旋转化，旋转在6次迭代后收敛，构成得分。如下表2。

从上表中可以看出，第一主因子F1主要概括企业资产报酬率、股本报酬率和总资产利润率方面的信息，故将F1称为企业获利能力因子;第二主因子F2主要概括企业主营业务收入增长率、净资产增长率和流动比率、速动比率方面的信息，故将F2称为企业成长能力和偿债能力因子;第三主因子F3主要概括股东权益周转率、存货周转率和应收账款周转率方面的信息，故将F3称为企业运营能力因子。以上主因子便构成了经济效益的综合评价体系。

2.3经济效益的评价

运用SPSS软件，计算出各个主因子得分。再按因子贡献率加权即可求出每个企业经济效益，公式如下

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

将有关数据分别代入企业经济效益的得分数学模型，便得到每个企业一年经济效益的得分。依次将五年的数据计算得出，然后算得平均值。企业经济效益平均得分越高，它的排序越靠前，则该企业经济效益越好。计算结果如下表4所示。

从表4中，我们可以看出，有三家的平均值是负的，七家是正的;大部分也只比0多一点点，仅有两家的经济效益得分大于0.5。

3.结束语

根据分析数据可知，整个农业行业的经济效益还是可以的，只是个别的企业因为个别原因使得经济效益差强人意。但是，从农业中获得大量的利益也是不容易的，要有一定的实力，达到一定的规模。所以，选择农业这个行业一定要谨慎。

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关键词：计算思维；计算机课程：非计算机专业

自上世纪九十年代开始，在大学内进行了计算机基础教育，应用教育等两个关于计算机的学习阶段。随着对计算机知识的不断加深，关于计算机专业的学时、计算机教学内容的选择以及计算机理论和应用的平衡发展等问题逐渐浮出水面。针对这些有关问题的不断出现，教育部等和各高校都召开研讨会讨论有关“计算思维”的问题，许多大学也先后开展以计算思维为主题的课程改革，并获得了成功也为之后的改革奠定了基础。对于大学生计算机课程的教育重点，都形成了“计算思维”的核心理念，达成了课程改革以计算思维为主题的共识，但是计算思维如何体现计算思维，其他专业的学生如何实现计算思维？本文对此提出了见解。

一、计算思维的含义与发展

大学课程中计算机课程的选择要考虑以下问题：何为计算思维的授课内容？计算机课程中的核心计算思维有哪些？非计算专业的学生如何培养计算思维？计算思维是伴随着计算系统出现的，自计算机出现以来，计算机系统也随之像大树一样不断发展。

1. 计算系统根基性理论

计算系统的根基性理论对于现在的计算技术以及未来的计算技术都有着不可忽视的指导作用。其中的“0和1”思维、“程序”以及“递归”思维尤其重要。

（1）0和1是计算的基础，世界上的各类信息都可转化为0和1的问题。0和1也可以转化为各种信息满足人类的需求。0和1先转化复杂的运算为简单的逻辑运算，随后运用各种晶体元件实现运算，晶体管再组合成复杂的元件，最后组合成最为复杂的计算机系统。将复杂化为简单，从0到1的转换，就是一种重要的计算思维。

（2）简单的部件和动作系统可合成一个复杂的系统，所以系统的控制可以通过控制基本的部件和动作来完成，而基本指令的组合就能形成一个程序。通过程序的控制来实现系统的控制，正是计算机的运行原理，所以程序也是计算思维的一种。

（3）递归是一种利用有限完成无限的思维方法，是自身对自身进行调动，从高到低来解决问题的思维，也是重要的计算思维。

2. 计算系统的发展

研究计算系统发展过程中蕴含的计算思维对于计算专业的研究以及计算技术的应用有着非凡的意义。计算系统的发展主要有一下几个方面。

（1）冯诺曼依结构计算机的运行原理是，信息先在存储器里春树，随后控制器通过读取和分析数据，经行运算执行。运行思维是程序的存储和执行，冯诺曼依结构计算机对于程序的执行和设计有着重要的指导作用。

（2）PC是由硬件和软件系统组成，一种能独立运行，完成特定功能的设备。PC是操作系统和程序共同协作完成存储，最后由硬件进行信息执行的细微体现。

（3）并行和分布的计算是一种多个中央处理器和磁盘组成的计算环境。一般在局域或广域网内运行，是硬件协同系统共同执行程序的思维体现。

（4）多CPU和大容量的磁盘可构成云计算。这种计算体现了一种按照需求实现信息计算的思维。

通过计算思维的发展，可以看出计算思维其本质就是抽象化与自动化的结合。

3. 社会和自然与计算思维结合

计算学科包含了各种细小的分支学科，这些分支学科又能与社会或自然学科结合，形成新的边缘学科。这些新学科的形成是计算机学科融合的体现，也使计算学科的研究成为了具有更广博范围的研究。

随着计算技术的不断发展，网络会从简单的局域广域网络发展到更深层次曾大范围的，充满人类智慧网络。如今的网络已经不只是单纯的计算机网络，物质对象形成的物联网、人脉关系形成的社交网等，都是网络发展的体现，未来的计算机网络更是可以和社会与自然结合，形成更大更具体的网络。

4. 算法和计算系统的计算思维

算法是计算系统的精神所在，它是计算规则和问题解决方式的集合。算法则普遍存在于计算系统中，系统是一个包含自然方面和社会方面各种问题的整体，其间具有种种联系与作用，也具有不可替代的功能。如果要开发一个新的系统或软件，就需要一个整体和科学的思维系统，然后运用算法，起到画龙点睛的效果。

二、计算机以外其他专业计算思维的重要性

计算思维不仅对计算机专业的人员有影响，对其他专业的人才也会有作用，通过一个例子，我们来谈一下其他专业中计算思维的成功运用。

其中一个成功的例子就是1982年获得诺贝尔化学奖的约翰波普。他在研究化学的过程中成功运用了计算机，如今化学界常用的量子化学也是他建立的。他开发的“Gaussian 量子化学综合软件包”可进行多种化学研究，在为化学的研究更广阔开闸提供了很大的便利。约翰波普的案例成功证明了计算思维在其他领域的影响：可以将不同的思维转换为可计算的对象；研究过程利用计算思维中的算法，形成一个系统；将数据汇集起来形成一个数据库，然后进行性质的总结；利用计算思维转换物理为信息。所有这一切都离不开计算思维。

3. 计算思维对其他专业人员的必要性

从波普的实例能看出，其他专业人员同样需要计算思维，可以将从事的工作与计算机联系起来。

（1）学科专业的研究可以利用计算机进行。以往使用的专一手段可能在事业未来的发展中受限，所以计算机的利用可以为学科信息等的获得提供新的更加便利的可能。

（2）通过计算机进行计算的革新。有些需要用到计算的非计算机专业，结合本专业的固有思维和计算，利用计算机进行计算方法的革新，对于一些专业非常必要。自己的专业结合计算机专业的知识，这种新型人才正是未来所需要的。

4. 其他专业的人员利用计算思维可完成新的思维跳跃

其他专业的学生只对计算机的一般应用技能进行学习，很难应付未来的专业需求。这时就需要计算思维的加入，计算的思维与本学科固有的思维融会贯通，完成新思维的跳跃，在专业领域获得更广博的见解。知识可能会随着时间被忘却但思维模式是不会忘记的，计算思维模式为非计算专业学生提供了灵活的思维模式，将计算思维与其他学科结合，激发创新能力是学生所真正需要的。

三、以计算思维为核心的计算机课改之路

综上所述，针对计算机专业和其他专业课程的选择，应当以计算思维培养为核心，可考虑以下的改革建议。

（1）通过直接对计算思维比较专业和典型理论以及实例的讲解，使学生更加升入了解和体会计算思维，并能与生活相结合，形成新的丰富的思维。

（2）也可以先从较简单常见的计算机运用讲起，然后由浅入深引入计算思维，然后通过案例加深了解。第一次计算机课程最好先讲述理论，然后其他的课程可以帮助训练计算思维。

计算思维有着坚定的计算体系与技术支持，由丰富的系统和各种算法构成，能够与社会与自然紧密结合形成新的内容。对于非不同专业的学生来说，计算思维都是帮助专业创新和思维跳跃的重要工具。大学生思维的培养以及新课程的改革，计算思维都是正确且重要的方向。

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关键词：数码艺术；文化；数字化

一、思想渊源

受杜尚影响，上世纪六十年代艺术家普遍开始将沟通与合作作为关注焦点，它们不断尝试将新的行为模式和新的媒介，借鉴新的人类经验，改变思维方式，探索尝试各种可能性。艺术家尤其关注观众对作品的反馈，希望大众更多地参与到作品当中。在这些艺术家眼中，艺术不仅仅是某个实体存在，它更多地强调过程：艺术形成的概念或思想。上世纪初的量子物理学和上世纪末的神经科学与生物学的发展，某种程度上可以说，佐证了人类曾经的某些“狂想”的科学性，极大地激发并丰富了艺术家的想象。在杜尚作品《大玻璃》中，观众欣赏作品同时，倒影在玻璃的映像，才使作品完整起来，艺术的客体发生了变化，他们不仅是接受者，也成为了创造者。佛教《严华经》中，解释世界为一个相互关系的完美网络，在这里所有的事物和事物以一种无限复杂的方式相互作用。杜尚认为：“艺术作品不能单独地存在于一个对象中，而是存活在一个系统中，所有的创作行为，并非都是由艺术家独自进行；观察者通过破译和解释其内在的含义把作品与外界联系起来，从而增加了创造性的行为。”艺术出现的新秩序是交互性，它分散了作者的同时，观察者与创造者的界限被打破了。远程通信网络能够将图像和文本组成一种新的结合形式，通过计算机程序将两者结合成一种意识流，这里没有“发送者”和“接收者”，只有“使用者”文本的概念不仅只是现成的结果，而是可以在知识积累过程中不断改写。数码艺术本质上是非物质性的，它于了某种理念基础上构建的世界不仅增强了人们的感知，也改变了人们的感知。在远程交互中的我们不是一个孤立地思考、观察和感受的个体，创造力是共享的，来源是分散的，它使得人们能够参与全球视野的生产生活中。

二、数码艺术的特质

数字艺术最鲜明的特质为互动性与连接。在虚拟现实中的表现特征是远程、沉浸式的。增强现实更接近真实世界。将图像、声音、触觉和气味按其存在形式添加到自然世界中，但减少了沉浸感。数字艺术创作需过程需要经过五个阶段：连结、融入、互动、转化、出现。首先，是同网络连结，并让你全身融入其中，参与系统中并与系统中的其他人沟通交流，在与他人的互动中，你的思维是流动的，随之数码艺术作品不断发生转变，最后它可能形成新的影像、新的与人连接方式、新的思维法则和经验。艺术家希望他的作品能不断与人产生互动，在虚拟空间中，人们的意识自由地交流，不同背景、不同身份的观众对作品呈现出丰富的解读。以计算机为媒介的系统从本质上看是交互、转化的，在很大程度上反对平和的稳定性。理查德.罗蒂在在《偶然、反讽与团结》中认为通过语言“表现现实”的整个想法以及为所有人找一个单一环境的想法应当抛弃。数码艺术是数字化时展的必然产物，是结合数字科技与艺术的一门新的互涉学科。它同时兼备工科和文科两种学科性质，结合“艺术”和“计算机科学与技术”，同时还将融合其他如心理学、社会学、哲学、生态学、文学、音乐等学科的交涉影响，而且也一定还会吸引更多的不同学科背景的人融入当中。

三、当代数码艺术家的重新定位

早在十九世纪，瓦格纳就认为现代艺术应当是融合多种元素呈现，他曾说：“现有的艺术都是些末流之作”。十九世纪艺术家把这个音乐、舞蹈、语言等作为单独的表现手法，瓦格纳认为艺术发展的方向应该是这三个不同的元素应该是放在一起的重新做出一个歌剧，把所有的舞剧、话剧融合在一起的。他透过一个综合的方法进行了融合，将所有感官性的元素包括在里头。这里面有一些不同的区域，包括灯光、音响、具体的语言、风格的设计、主张等等，这些融合做成超艺术的一种作品出来。当代艺术家在虚拟空间中与观众密切地合作联系。新的交互式数字科技被广泛应用，多媒体不过是其中较为大众所知的一种。其它诸如智能建筑、人工智能、人工生命、纳米技术、3D打印等，都在冲击到我们的生活与思考方式，我们对自我与所处环境的看法，以及我在各种情境所扮演的角色。传统艺术将重心放在对象的表现和其所代表的的含义，今天的艺术关心的是是互动、转换和出现的过程。在艺术方面，个人表达与个人创意已经由艺术家延伸到了观众，这是人人都是艺术家的时代，并且人们对艺术家的期待已不仅是创作动人的内容，而是构建出环境、空间、与关系，让观众能够参与其中，艺术家做的不再局限于对现实中取样反映他的思想观点，而是构造一个空间，让观众在其中创造自己的世界。

作者:李黎 单位：苏州大学艺术学院

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关键词：瞬态荧光光谱；能量传递；辐射跃迁速率；非辐射跃迁速率

分子吸收能量使得基态的电子被激发到单线激发态，并由第一单线激发态回到基态时发出的光就是荧光。荧光寿命是指分子在单线激发态所平均停留的时间，即激发态的电子回到基态所用时间，这个速率一般为108s-1，因此一个典型的荧光寿命大致为10ns。由于荧光寿命所处的时间范围是一个非常短的时间，因此检测荧光寿命需要非常精密准确的光电仪器，通常所用的荧光寿命的仪器为瞬态荧光光谱。荧光团的荧光寿命不但与其自身的结构关系密切而且与其所处微环境的极性、粘度等条件有关，研究体系所发生的变化，都可以通过荧光寿命测定得到直观的了解。例如，分子之间发生的团簇、荧光团与荧光受体之间发生共振能量传递、两个分子或者荧光团由于光诱导下发生的电荷传递导致荧光的猝灭以及蛋白质结构大重排异构等现象都能通过荧光寿命的表征“看”出究竟[1]。

与稳态荧光光谱相比，瞬态荧光光谱有着其他一些无法比拟的优势[2]，例如，稳态荧光中，荧光的强度变化与物质的浓度有着绝对的依赖关系，一般的检测利用这一关系能够方便的对物质的性质，体系的变化过程有一个大致的认识，但是有时这种过于依赖浓度却容易成为测试过程中的误差及人为操作失误。与稳态荧光光谱法相比，荧光寿命的测量则与荧光体周围环境的散射和光学系统的调整无关，且不依赖于从荧光团到探测器的光学路径，因而，在很多情况下是一种更有效的检测方法[3]。例如，在研究荧光共振能量传递过程中的机理时，由于发生了能量传递，从稳态光谱中可以观测到荧光强度的猝灭或升高，依据这一现象可以解释供体及受体之间所发生的传递机理，但是稳态光谱中的荧光信号强度与浓度的关系密切，但是在实验操作的过程中有时由于实验的需要，对体系进行其它处理（例如，离心、稀释等）。这就导致观测到的荧光信号不是由于能量传递过程导致的而是因为一些操作误差所引起。而通过瞬态荧光光谱进行荧光寿命的测试就能很好的规避这些现象，因为，荧光寿命的变化只能由于发生了共振能量传递，使得供体受体荧光发射机理了变化。因此，在研究荧光发射机理等实验中，瞬态荧光光对于稳态荧光是一种很好地补充及佐证[4]。本文将重点介绍瞬态荧光光谱的测试手段、机理并且以德国PicoQuant公司的荧光光谱仪为例，介绍在科研工作中的实际操作及应用过程。

1.荧光寿命的测定

现代方法中荧光寿命的测定主要包括三种：时间相关单光子记数法（Time 2 Correlated Single 2Photon Counting ， TCSPC ）、相调制法（ Phase Modulation Methods） 和频闪技术（ Strobe Techniques）[3]

1.1相调制技术

相调制技术也称之为“频域法”（Frequency 2 Domain Method）。正弦调制的激发光激发样品后，发射光与激发光之间存在着一种受迫响应，因此发射光和激发光有着相同的圆频率（ω），但是由于荧光寿命的存在，电子在激发态会有一定的停留时间，调制发射波在相上滞后激发波一个相角。利用实验测定的相角和解调参数，可计算出相寿命（τp）和调制寿命（τm），对于单指数衰减，τp与τm相等。

1.2频闪技术

频闪技术也叫脉冲取样技术（Pulse Sampling Techniques），测定中，样品被脉冲光源激发。与脉冲光源同步，电压脉冲启动或按一定程式延迟启动光电倍增管，光电倍增管按预设时间门检测样品的荧光强度。一般检测时间门比荧光寿命短得多，这样通过逐渐改变光电倍增管的延迟时间，可以得到样品被脉冲光源激发后不同时刻的一系列荧光强度。

1.3时间相关单光子记数法

TCSPC是目前主要应用的荧光寿命测定技术，简单的说单光子计数法的工作原理是：光源发出两束相同的脉冲光，其中一束通过起始光电倍增管，使得光电倍增管产生一个电信号，该信号启动时辐转换器开始工作，另外一束脉冲光到达样品池后，激发样品，产生的荧光通过单色器等到达终止光电倍增管，终止光电倍增管产生的信号停止时幅转换器的工作，而这样的一个时间差被多道多道分析仪 （ Multichannel Analyzer）进行记录、累计，表明产生了一个该时间下的光子，经过几十万次重复以后 ，不同的时间通道累积下来的光子数目不同。将这些数目的光子对时间作图后得到的就是一个荧光衰减曲线[5]。TCSPC 法的突出优点在于灵敏度高、测定结果准确、系统误差小，是目前最流行的荧光寿命测定方法。本实验中所采用的测量手段就是TCSPC法[6]。

2.荧光寿命及其含义

假定一个无限窄的脉冲光（δ函数） 激发n0个荧光分子到其激发态，处于激发态的分子将通过辐射或非辐射跃迁返回基态。分别用kr和knr表示两种跃迁时的速率，那么激发态衰减速率可表示为：

dn（t）/dt=（kr+knr）n（t）

其中n（t）表示时间t时激发态分子的数目，由此可得到激发态物种的单指数衰减方程。kr为辐射跃迁衰减速率knr为非辐射跃迁衰减速率，由于发射是一个随机事件，受激后的荧光团在一定的时间内具有着相同的发射概率，由此可得到激发态物种的单指数衰减方程[7]：

n（t）=n0exp（-t/τ）

在实际的实验中虽然不能直接的观测到受激后的分子数目但是荧光强度与受激分子的数目n（t）成正比，因此可将上式改写为时间相关的荧光强度I（t）公式：

I（t）=I0exp（-t/τ）

其中I0为时间为0时的荧光强度，荧光寿命定义为衰减总速率的倒数：

τ=（kr+knr）-1

也就是说荧光强度衰减到初始强度的1/e时所需要的时间就是该荧光团在测定条件下的荧光寿命。实际上用荧光强度的对数对时间作图，直线斜率即为荧光寿命倒数的负值。荧光寿命也可以理解为荧光物种在激发态的统计平均停留时间。

3.实验部分

3.1试剂部分：

异硫氰酸荧光素（FITC）99%，上海精纯化学试剂有限公司；3-氨丙基三乙氧基硅烷（APS）98%，上海精纯化学试剂有限公司；正硅酸乙酯（TEOS）分析纯，上海光复发展有限公司；氯金酸99%，上海中秦化学试剂有限公司；无水乙醇，上海光复发展有限公司；氨水，上海光复发展有限公司。

3.2仪器介绍：

FluoTime200荧光寿命光谱仪配有Picoharp300时间相关单光子计数器，光源为4个LED脉冲光源，以光纤为传输介质，分别为282nm、376nm、464nm、497nm、另外，还配有一个激光光源[8]，波长为633nm-535nm。拟合软件为Fluofit

version4.5。

15nm金纳米颗粒的合成：将3.2mL氯金酸25mM母液溶于48mL的超纯水中，将溶液搅拌均匀后，加热到沸腾，迅速加入8mL事先预热好的38.8mM的柠檬酸三钠水溶液，剧烈搅拌，并且继续加热到沸腾，溶液的颜色有黑色变为酒红色后，开始计时，保持沸腾状态冷凝回流10min，关闭热源，自然冷却到室温，则可以得到粒径大小为15nm左右的金纳米颗粒[9]。

核壳纳米颗粒的合成：将预先制备好的金纳米颗粒水溶液60mL放入100mL圆底烧瓶中，加入0.5mL，12.8g/ mL平均分子量为10000g/mol的PVP水溶液，在室温下剧烈搅拌36h以上，使得PVP分子吸附在金纳米颗粒的表面，在11000rpm下离心30分钟，将上清液去除，沉淀部分用超纯水再分散为30mL的水溶液。然后取5mL该溶液，加入14.6mL乙醇以及0.4mL氨水，剧烈搅拌均匀，在恒压滴液漏斗中放置10mL，1.19mM的TEOS的乙醇溶液，逐滴的将TEOS乙醇溶液滴入金纳米颗粒溶液中，并且控制较慢的搅拌速度。6h内滴加完毕TEOS乙醇溶液，继续搅拌反应12h，直到金纳米颗粒外层长上10nm左右的二氧化硅壳层，形成金核二氧化硅壳的纳米体系[10-13]。

FITC分子负载在核壳纳米颗粒表面：为了将FITC分子以共价键的形式连接在二氧化硅外层形成金@二氧化硅@FITC的体系，首先，先对FITC分子进行修饰，然后将修饰后的FITC分子连接到二氧化硅壳层外，简单的说步骤为：将1 mg FITC分子以及2 μL APS分子溶解在50 mL的无水乙醇溶液中在氩气保护下，黑暗环境中反应48 h，使得APS分子上的氨基与FITC分子中的异硫氰根相连，形成APS-FITC体系，紧接着2.5 mLAPS-FITC分子以及1 μL TEOS分子一起加入到30 mL金@二氧化硅体系中，搅拌下反应24 h，反应完成后离心、洗涤将没有连接在二氧化硅壳层表面的FITC分子除去。

4.结果与讨论：

金核包裹二氧化硅壳层后的电镜照片如图1所示，中间较黑色的部分为金核，粒径大小大约为15nm，包裹二氧化硅的壳层为浅灰色部分，厚度大约13nm左右，最外层的FITC染料是小分子层，因此，在透射电镜照片中看不到。

由透射电镜照片可以证明本实验体系构建。在此体系的基础上，由于染料分子受激后的荧光发射光谱与15nm粒径的金纳米颗粒的紫外可见消光光谱的光谱重叠度较大，当在一个合适的距离时（大约20nm以内），受激后的染料分子与金纳米颗粒之间会发生荧光共振能量传递（FRET）过程，在这一过程中染料分子的荧光会大幅度的降低，同时染料分子的荧光寿命也会发生变化，且荧光寿命的变化相比于稳态荧光更加真实可靠。

荧光寿命的测试：选择464nm脉冲LED作为光源，首先，打开fluotime200荧光光谱仪，打开LED光源的电源控制器后，等待LED光源点燃1min后打开TCSPC控制器电源，在测试之前，将整个仪器预热30min以上后再使用。仪器预热完毕后，用2cm左右宽度的纸条，调节光源的位置以及光斑的大小，光源位置要处在样品槽的中下端，光斑大小为1cm左右的实心圆斑。测试之前，为了保护仪器的安全性，首先将IRIS以及LED光源电压关到最小。接着点开操作软件，将计算机与测试系统相连，等软件连接完毕后，初始化波长，使得波长处在最小值。在测试之前首先要大致的了解样品的信息，在本实验中，FITC是一种量子产率很高的荧光染料，荧光的最大发射在520nm，其荧光寿命大致在4 ns左右，因此，在测试时先将探测波长设置为520nm，然后设置一个合适的电压以及重复频率，重复频率的选择遵循这样一个公式：重复频率≤1/10*τ，本实验中FITC的荧光寿命为4ns，依据公式选择重复频率为25MHz或者更小的一个值，因此选择20MHz较为合理。通过设置电压的大小以及IRIS的调节将信号的强度控制在重复频率的5‰以内。

Fluotime200在收集信号时可以设置收集一定的光子数（counts）以及一定的收集时间，这就使得信号的采集具有两种模式：在无限时间内收集确定的光子数；在一定时间内收集一定的光子数。在本实验中为了测量辐射跃迁速率常数，我们采用后一种测试方式。测试结果如图2所示，红色以及绿色的点为原始数据，通过fluotit软件对数据进行拟合拟合后所得荧光寿命见表1。

图2 FITC参比以及13nm二氧化硅壳层包裹金核体系中的荧光寿命，黑色线为拟合结果，激发波长：464nm，探测波长：520nm

我们通过实验测得的荧光寿命可以分析出在染料分子FITC与金纳米颗粒之间发生共振能量传递之后的辐射跃迁以及非辐射跃迁速率的变化[14]：

其中 代表荧光团的荧光量子产率，FITC的量子产率为0.97，由此可得FITC的辐射跃迁速率常数kr，在公式2中的Ir（t=0）以及Ir0（t=0）分别为图2中两种体系在收到光激发后的光子数，然后通过公式1中所得的FITC的辐射跃迁速率常数kr0，可以计算出13nm二氧化硅壳层厚度核壳体系中的辐射跃迁速率常数kr，再通过公式3可以得出各个体系中的非辐射跃迁速率常数knr，所有计算结果以及拟合后的荧光寿命都列于表1中。

5.结论

总之，我们通过设计以金纳米颗粒作为能量传递过程中的受体，荧光分子FITC作为给体，将二者以共价键的形式相连，其中的距离我们通过一定厚度的二氧化硅壳层作为间距。在此体系中研究辐射跃迁及非辐射跃迁过程，利用Picoquant公司的瞬态荧光光谱仪Fluotime200对体系进行表征。在464nm波长脉冲LED作为光源激发下的体系，其共振能量传递中所导致的辐射跃迁速率与非辐射跃迁速率的变化都可以通过瞬态荧光光谱仪得到系统的表征和论证。

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