第239章 我就是薛定谔的猫→魏格纳的朋友角色→拷贝版（1/2）

金刚女生成的智能化飞梭，大家又一次乘坐上去，对于星辰大海，本来就是未知领域，也没有个具体目标坐标，只要是星系核心区域，就可以找到所谓的黑洞之类的，而且根据地球科技的韦伯望远镜原理，金刚女的头颅也变换模式下，成为韦伯太空望远镜模式，对整个星辰大海范围内一阵输出，还真好使，竟然真的找到了一个离得最近的黑洞大约有一千个恒星围绕它公转，在宏观尺度下的宇宙世界，这个黑洞周围的恒星依然跟微观世界中的原子核外电子分布原理类似，大体上遵循保利不相容原理:

这个问题涉及宇宙物理学的概念，尤其是量子力学中的保利不相容原理（pauli Ex prciple）在宏观尺度下的适用性。保利不相容原理指出，在一个量子系统中，两个或以上的费米子（如电子、质子和中子）不能占据同一个量子态。这个原理主要适用于微观粒子，如原子和亚原子颗粒。

在宏观尺度上，这个原理并不像在微观尺度上那样直观或直接适用，因为宏观系统由大量的费米子和玻色子组成，它们的行为会统合出不同的物理现象。然而，保利不相容原理仍然通过影响微观粒子的排列及其集体行为间接地影响宏观现象。例如，在恒星内部，中子星内部的中子由于保利不相容原理而具有极高的密度和压力，从而支持巨大的引力。

总的来说，在讨论宏观尺度时，量子力学的效应在通常情况下可能变得不那么明显，但它们仍然是底层物理机制的一部分，并通过复杂的中介作用影响宏观现象。

人工智能AI就是这么傻乎乎的，没人说或者没人这样认为，就装死了。

非要搞那个三体出来跟我怼，所谓的三体:

三体问题（three-body proble）是经典力学中的一个着名问题，研究的是在牛顿力学框架下，三个质量点在相互间万有引力作用下的运动。这个问题没有一般解析解，通常采用数值方法进行研究。在宏观尺度下，三体问题的应用非常广泛，涉及到天体物理学、航天工程等领域。

以下是对三体问题的一个基本介绍：

基本概念

三体系统：三个质量点（通常表示为 (_1)、(_2)、 (_3)）在空间中由于相互间的引力作用而运动。

初始条件：三体系统的初始位置和速度。

动力学方程：根据牛顿定律，每个质量点的运动方程可以表示为： [ _i \\frac{d^2 \\athbf{r}i}{dt^2} = \\su{j eq i} G \\frac{_i _j (\\athbf{r}_j - \\athbf{r}_i)}{|\\athbf{r}_j - \\athbf{r}_i|^3} ] 其中 ( G ) 是引力常数，( \\athbf{r}_i ) 是质量点 ( i ) 的位置向量。

数值模拟

由于三体问题没有通解，我们通常使用数值方法进行模拟，常见的方法包括：

欧拉法：简单但精度较低。

改进欧拉法（heun方法）：一种改进的欧拉方法，具有更高的精度。

龙格库塔法（Ruta方法）：广泛应用于其高精度和稳定性。

应用

天体轨道计算：预测行星、月球等天体的轨道。

航天器轨迹设计：设计航天器的飞行路径，避开碰撞，达到预定位置。

天体物理研究：研究恒星、行星、卫星系统的演化等。

三体问题在天体物理中的具体应用

例如，在研究太阳系中某些小天体的轨道演化时，通常需要考虑多个天体间的引力相互作用。通过数值模拟，可以研究某颗小行星可能受到的复杂引力效应，并预测其未来轨道。

实际例子：某三体初始条件数值模拟

让我们使用python进行一次简单的数值模拟，看看一个基本的三体系统在初始条件下的演化情况。

iport nupy as np

fro scipy.ie iport solve_ivp

iport atplotlib.pyplot as plt

# 定义引力常数

G = 6.e-11

# 定义三体系统的初始条件

# 质量 (kg)

1 = 5.972e24 # 地球质量

2 = 7.348e22 # 月球质量

3 = 1.989e30 # 太阳质量

# 初始位置

r1_0 = np.array([0, 0])

r2_0 = np.array([3.844e8, 0]) # 月球距地球的平均距离

r3_0 = np.array([1.496e11, 0]) # 地球距太阳的平均距离

# 初始速度 (\/s)

v1_0 = np.array([0, 0])

v2_0 = np.array([0, 1022]) # 月球轨道速度

v3_0 = np.array([0, ]) # 地球轨道速度

itial_ditions = np.ate([r1_0, v1_0, r2_0, v2_0, r3_0, v3_0])

# 定义运动方程

def equations(t, y):

r1 = y[0:2]

v1 = y[2:4]

r2 = y[4:6]

v2 = y[6:8]

r3 = y[8:10]

v3 = y[10:12]

r12 = np.lalg.nor(r2 - r1)

r13 = np.lalg.nor(r3 - r1)

r23 = np.lalg.nor(r3 - r2)

dv1_dt = G * 2 * (r2 - r1) \/ r12**3 + G * 3 * (r3 - r1) \/ r13**3

dv2_dt = G * 1 * (r1 - r2) \/ r12**3 + G * 3 * (r3 - r2) \/ r23**3

dv3_dt = G * 1 * (r1 - r3) \/ r13**3 + G * 2 * (r2 - r3) \/ r23**3

dr1_dt = v1

dr2_dt = v2

dr3_dt = v3

return np.ate([dr1_dt, dv1_dt, dr2_dt, dv2_dt, dr3_dt, dv3_dt])

# 数值积分

t_span = (0, 3.154e7) # 积分时间为一年

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