1樓：平機王作者
所謂蒲朗克長度，蒲朗克能量等的說法，只是人類現有技術限制下的理論極限。
未來如有更大的加速器，更強的能量，這些現有理論極限可能就能被立刻突破的。
如果宇宙是虛擬的，那麼所需計算量可能極大也可能極小。
所謂極大，可能是乙個數量有限的巨大的數值，也可能是無限超限，甚至超邏輯，超數學的那種不可思議的超驗的無限超限。
你周圍的步行街其實並不存在，當且僅當你走過去的時候，它的場景才被裝載。
你用顯微鏡觀察的草履蟲和細菌病毒微生物們等的世界也不存在，當且僅當你用顯微鏡看的時候才被渲染。
我們無法排除這種可能性。
有人把我說的虛擬實境世界的巢狀序列稱為虛擬宇宙序列。感興趣的朋友可以看一下這個現代哲學家的虛擬宇宙序列的說法。虛擬世界可以層層巢狀，在虛擬世界中的生物製造的計算機中可以執行下一級的虛擬世界，這些生物的頭腦等思維器官的思考等思維活動中，也可以產生下一級的虛擬世界。
隨著虛擬實境世界的巢狀序列中客觀實在位的公升降，虛擬實境世界的巢狀序列可以有無限層級超限層級的，那麼這整個序列的計算量就可以達到超限超驗不可思議的級別了。
可以有無數個這樣的虛擬實境世界的巢狀序列。
我們的世界如果是虛擬的，那麼所需的計算量到底有多大是現在的我們無法估算的。
2樓：萊瑞蕾
首先考慮1蒲朗克長度為1bit資訊，即
那麼，整個宇宙的蒲朗克長度大概是 ，也就是有 的蒲朗克volume
其實這個值是比較保守的，粒子的資訊不止1bit，可以有自旋，電荷，還有動量，考慮空間不能只考慮3D的空間，得考慮相空間，所以實際值還是比這個高的，但是在這裡我們僅使用這個值就已經足夠了。
接下來是計算
貝肯斯坦上限[1]告訴我們任意有限體積的資訊不取決於體積的大小，而取決於物體的表面積，也就是物體表面的Planck Area，整個宇宙大概有蒲朗克面積，這就回到我們一開始的問題了，為什麼整個宇宙的資訊能儲存在乙個比宇宙小的地方？特別是小了接近60個數量級，實際上如果我們只考慮1bit對應1個粒子的話，整個宇宙大概有個質子，每個質子有3個夸克，一些電子，所以我們大概有個粒子，如果考慮中微子和光子的話，那些其實比質子本身更加緊湊，從CMB裡獲得的光子資訊大概有，暗物質的資訊我們目前不明，所以我們暫且認為粒子大概含有bit左右的資訊，我們離儲存上限還很遠。
可能有點反直覺，但是黑洞含有了宇宙絕大多數的熵，計算黑洞的資訊，我們需要考慮所有可能形成這個黑洞的初始量子態，大概 ，那個E是黑洞所含有的所有bit資訊，也就是黑洞事件視界的資訊，計算公式是貝肯斯坦上限
是事件視界的表面積，計算公式
是蒲朗克長度
我們舉乙個例子，銀河系中心黑洞半人馬A*，大概400萬太陽質量，所以我們大概有 公尺的事件視界直徑，那我們大概有 個蒲朗克單位，所以光這乙個黑洞就比整個宇宙的資訊要多了。如果算上剩下上千億個星系，都有自己的超大質量黑洞，我們有大概 bit的資訊，描述黑洞的資訊需求到目前為止是最多的。但是我們仍然離 這個值非常遠。
3樓：凌人
既然宇宙是虛擬的，那麼我們也可以假定它對時間有絕對控制權，把一切的序列，每一道步驟只移動乙個最小的物質單位，你大概知道這種操作並不吃計算而是吃記憶體
4樓：byeyo
無窮大的算力。
如果宇宙能被模擬出來，則現實宇宙中有乙個一樣的子宇宙，而子宇宙又有乙個一樣的子宇宙，最後模擬的是乙個無限巢狀的宇宙。
因為模擬乙個宇宙所需的算力不為0，所以其總和是無窮大。
同樣因為算力不能為無窮，還能推出宇宙不可能被模擬。
5樓：華沙
指正上乙個回答（當然不是完全反對），主要是真的人腦其實沒有那麼誇張的算力。
首先，得承認思考角度不錯，從人的感知的角度分析模擬宇宙（當然，直接模擬宇宙是另乙個數量級的事情），頗有一些現在用眼動儀來減少顯示卡負載的思路。但是，大腦本身並不需要那麼大的算力，這一點從我們大腦的能量消耗就可見一斑[1]。
我舉乙個例子就好，比如視覺，按理說已經有極強的計算量。似乎現在的計算機在哪怕很好的神經網路（NN）的計算下，模擬才達到類似水平。甚至現在很多機器演算法，在影象做了一些簡單轉換後，就無法識別。
雖然人腦完全可以無傷加工，這樣的差異讓人驚駭[1]。
這樣的差異往往讓人認為計算機還需要更強的算力才能模擬人的視覺系統。真的如此麼？
不過，其實人的視覺系統並沒有計算如此海量的資料，倘若進行比較嚴肅的計算視覺分析[2]，大家就能看到大腦處理的資訊其實並非那麼誇張。
根據目前計算視覺的一些結果，其實我們的視杆和視錐細胞能接收到的資訊已經達到了100MB （是不是比想象的要小？）[3]。
但是真的傳到大腦皮層（當然要通過對外側膝狀體LGN等），那就要受到神經節細胞（Ganglion Cell）的瓶頸。實際到這一步，資訊就縮減到最多1MB（因為神經節細胞才大約100萬個）[4]。
李兆平老師的全新 v1 selection model
其實只要模擬這個階段，就可以比較好的模擬人類視覺。當然算力可以非常節儉。倘若再考慮到後續階段，當然不能否認感受野會越來越大，也比較複雜，但是算力不會那麼巨大。
再考慮到其實視覺已經非常佔主導地位，人腦也沒那麼複雜。真的要模擬人腦，其實要計算的內容並不多。過多的算力可能是犧牲在目前計算機和神經科學並沒有真的完全理解人腦。
為什麼人類還沒有製作出即高效，也不太巨大，還在能耗上和人類大腦匹敵的機器呢？無非是目前演算法和硬體完全不能匹敵神經系統。那歸根結底，是不是得要怪intel這種公司擠牙膏呢（笑）？
6樓：趙泠
模擬宇宙跟蒲朗克單位沒什麼關係。
讓你以為「有個宇宙」只需要模擬你的感官輸入。按照庫茲維爾的估計，人腦的計算力在有一定冗餘的粗略估計下約為每秒1億億次，這比天河二號的計算力還要低，在這之中用於感官輸入的更是連每秒5百萬億次都難以保證。
你所感知的時間流逝速度，並不一定是模擬器的時間流逝速度，而是你被模擬出來的感覺。模擬器可以用極其慢的速度執行，從而降低對計算力的需求。
你所知道的關於宇宙的知識來自你的感官輸入和你的思考——都是可疑的。蒲朗克單位、各種量子力學實驗的情報、你的思考迴路完全可以是模擬者灌輸給你的，你無法靠這些東西匯出關於模擬存在與否的任何資訊。
附：對人腦計算力的估算
卡內基·梅隆大學的機械人專家漢斯·莫拉維茨分析了視網膜內的神經影象處理電路。他認為視網膜每秒執行一千萬次影象邊緣檢測和移動檢測。基於幾十年建造機械人視覺系統的經驗，他估計每次重現人類的視覺檢測需要機器執行約一百條指令，這意味著複製視網膜這一部分的影象處理功能需要十億次計算每秒。
視網膜上的神經元總重0.02克，是人類大腦重量的七萬五千~十萬分之一。因此，複製整個人腦的計算能力需要每秒執行七十五萬億~一百萬億條指令。
勞埃德·瓦特和他的同事們在用計算機模擬人類聽覺系統時發現，機器至少需要每秒計算一千億次來在接近人類的架構下和人一樣好地確定聲源的位置。聽覺皮層約佔人腦皮層的千分之一，因此人腦的總計算力在一百萬億次每秒以上。
德克薩斯大學的模擬小腦區域實驗估計，模擬每個神經元需要一萬次計算每秒。這樣整個大腦需要約一千萬億次計算每秒。
據此，有一定冗餘度的估計是人腦的總計算力在一億億次每秒的程度。
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