Обновить

Градиент плотности энергии и его влияние на распространение света

Введение

Основываясь на предположении, что волна де Бройля скорее всего является пространственной волной плотности энергии (Dzen), можно прийти к заключению, что пространство может иметь различную плотность энергии. Градиент плотности энергии в пространстве может быть ключевым фактором, определяющим траекторию света. Это может дать альтернативное объяснение некоторым наблюдаемым явлениям, таким как гравитационное линзирование и красное смещение.

1. Связь массы, энергии и длины волны

Исходя из наших рассуждений о массе покоя:

где:

  • E2 — энергия объекта в покое,

  • E1 — энергия при скорости света,

  • λ1 — длина волны объекта при движении со скоростью света,

  • h — постоянная Планка,

  • c — скорость света.

Здесь масса покоя частицы зависит от длины волны при предельной скорости. Поскольку скорость света является максимальной для данной среды, это указывает на то, что плотность энергии пространства влияет на допустимый диапазон частот.

2. Влияние плотности энергии на частоты

В данном случае рассматривается именно взаимодействие пространственных волн энергии в пространстве. Так как волна де Бройля скорее всего и есть пространственная волна энергии, то логично предположить, что и само пространство способно в больших масштабах иметь разную плотность энергии. Например, сила гравитации или электромагнитная сила, всё это можно рассматривать как пространство с градиентом изменения плотности энергии в пространстве.

Чем выше плотность энергии среды, тем более высокочастотные волны могут в ней существовать. Однако есть граничные частоты, ограничивающие распространение волн. Если плотность энергии изменяется, это приводит к изменению диапазона допустимых частот и, соответственно, возможных скоростей распространения волн.

Если плотность среды определяет диапазон возможных частот (то есть минимальная и максимальная граница), тогда:

  1. Частота ограничивает скорость — если для данной плотности есть допустимый диапазон частот, то и скорость распространения волны тоже будет ограничена.

  2. Максимальная скорость в данной среде определяется её свойствами — в вакууме это скорость света c, но если вакуум сам обладает "плотностью", то скорость может меняться.

  3. Взаимосвязь между плотностью и скоростью — если плотность среды увеличивается, то высокочастотные волны проходят лучше (это напоминает поведение звука в плотных средах, но здесь говорится о фундаментальном уровне). Возможно, это и есть намёк на то, что скорость света может быть переменной.

3. Дисперсия света и её физический смысл

Дисперсия — это зависимость скорости распространения волны от её частоты внутри одной среды. То есть, разные длины волн (частоты) распространяются с разной скоростью, но при этом частота излучения остаётся неизменной при переходе через границу. Меняется длина волны.

Если рассматривать дисперсию, то скорость распространения зависит от частоты, а это означает, что при достижении некоторой граничной частоты угол преломления может достигать 90° или даже больше.

Что это значит?

  1. Граничная частота — это такая частота, при которой свет (или другая волна) уже не может распространяться в данной среде. Это похоже на полное внутреннее отражение, но на фундаментальном уровне.

  2. Если угол преломления достигает 90°, это означает, что волна перестаёт распространяться дальше в данной среде и либо отражается, либо поглощается средой.

  3. Граничная частота и структура пространства

    • Если представить, что вакуум сам является "средой" с переменной плотностью, то в разных областях пространства могут существовать разные граничные частоты.

    • Это могло бы объяснить, почему в одних условиях свет может распространяться, а в других — нет (например, вблизи чёрных дыр или в особых физических условиях).

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+1
Комментарии12

Как мы запустили Qwen3.8–27B целиком на RTX 5060 8 GB и получили ~30 токенов/с

Наш проект называется ExVRAM Lab. Это открытая исследовательская лаборатория, в которой мы проверяем, насколько большие локальные LLM можно запускать на обычных видеокартах с ограниченным объёмом VRAM, если использовать ultra‑low‑bit quantization, полное размещение весов на GPU и существующие open‑source inference‑технологии.

ExVRAM расшифровывается как Exchange Compute for VRAM. Основная идея проекта — в ряде сценариев выгоднее потратить часть свободной вычислительной мощности GPU на работу с более компактным представлением весов, чем хранить часть модели в оперативной памяти и постоянно передавать данные через PCIe.

Когда мы начинали проект, исходный вопрос был достаточно простой: можно ли запустить dense‑модель примерно на 27 миллиардов параметров на видеокарте всего с 8 ГБ VRAM так, чтобы она не просто «запустилась», а работала полностью на GPU, поддерживала длинный контекст и обеспечивала нормальную интерактивную скорость генерации.

В качестве основной тестовой системы мы используем NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB на архитектуре Blackwell. Основная модель в текущих экспериментах — Qwen3.8–27B.

Сначала результат выглядел не слишком впечатляюще. Модель запускалась, но значительная часть весов оставалась в системной памяти. Около 5,7 GiB весов находилось на GPU, ещё примерно 2,5 GiB — на CPU. Скорость генерации составляла порядка 3,8–5,5 токена в секунду.

При этом сама видеокарта была загружена далеко не полностью.

Это стало одним из первых важных наблюдений проекта. Проблема заключалась не столько в нехватке вычислительной мощности RTX 5060, сколько в том, что часть decoder weights находилась в RAM. Во время autoregressive generation данные приходилось постоянно передавать между CPU и GPU через PCIe.

Как мы запустили Qwen3.8–27B целиком на RTX 5060 8 GB и получили ~30 токенов/с

Публикации