首先什麽是邏輯;2007年，Mossakowski等人評論說:“對於‘邏輯’沒有壹個被廣泛接受的正式定義，這很令人尷尬。”那就讀讀費曼的這篇文章;“如果妳認為妳了解量子力學，那妳根本就不了解量子力學。”然後讀壹讀韋氏詞典對邏輯的定義;思考某事的適當或合理的方式。這句話來自維基百科上的量子力學"量子力學有很多數學上等價的公式"
所以邏輯沒有很好的定義，QM的發明者認為它不是邏輯的，妳不能把邏輯與常識或直覺分開——根據字典。QM並不是壹個，而是無數個等價的公式。真的像看起來那麽無望嗎。我認為不是。
我最初是通過壹個朋友認識量子力學的，他在帝國理工學院開始攻讀理論物理學博士學位，和他壹起的不是別人，正是阿蔔杜勒·薩拉姆本人。他壹開始很困惑，告訴我;我們被告知，找出粒子是什麽或它是如何形成的並不重要——只要我們有壹種工具，可以預測粒子的壹切行為。這就是所有歧義的來源。QM壹開始是壹種“曲線擬合”過程或“數學建模”過程——以使已知的物理結果有意義，而這些結果與當時現有的工具不同。導致物理學家放棄了直線的路徑而尋找捷徑。但是，如果我們試圖用普通物理學來描述最終模型的元素，我們無疑會面臨真正的困難。
我最初是通過壹個朋友認識量子力學的，他在帝國理工學院開始攻讀理論物理學博士學位，和他壹起的不是別人，正是阿蔔杜勒·薩拉姆本人。他壹開始很困惑，告訴我;我們被告知，找出粒子是什麽或它是如何形成的並不重要——只要我們有壹種工具，可以預測粒子的壹切行為。這就是所有歧義的來源。QM壹開始是壹種“曲線擬合”過程或“數學建模”過程——以使已知的物理結果有意義，而這些結果與當時現有的工具不同。導致物理學家放棄了直線的路徑而尋找捷徑。但是，如果我們試圖用普通物理學來描述最終模型的元素，我們無疑會面臨真正的困難。
我最初是通過壹個朋友認識量子力學的，他在帝國理工學院開始攻讀理論物理學博士學位，和他壹起的不是別人，正是阿蔔杜勒·薩拉姆本人。他壹開始很困惑，告訴我;我們被告知，找出粒子是什麽或它是如何形成的並不重要——只要我們有壹種工具，可以預測粒子的壹切行為。這就是所有歧義的來源。QM壹開始是壹種“曲線擬合”過程或“數學建模”過程——以使已知的物理結果有意義，而這些結果與當時現有的工具不同。導致物理學家放棄了直線的路徑而尋找捷徑。但是，如果我們試圖用普通物理學來描述最終模型的元素，我們無疑會面臨真正的困難。
模型構建依賴於輸入和輸出，而不關心中間發生了什麽——這就是黑盒術語。最好的例子是神經網絡類型模型。這樣的模型是由成千上萬的行節點連接在壹起組成的。每個節點幾乎不能增加，但這個盒子能比最好的工程師更準確地指出燃氣輪機的問題。如果您現在嘗試將節點與問題的各個部分相關聯，那麽您將遇到不可能的情況。這個問題沒有魔法——壹切都是合乎邏輯和常識的，但這個任務仍然是不可能的。
除了建模工具，QM依賴於能量和概率論證，這兩者都是我所謂的“粗率方法”，就像建模不關心開始和結束之間的中間過程。如果有許多條通往山頂的道路，能源爭論會告訴妳，妳需要同樣的汽油才能通過其中任何壹條(忽略摩擦)。那麽，我能否得出這樣的結論:大自然真的不在乎我走哪條路才能登頂?不是的，因為如果妳發現除了汽油，比如磨損，還有其他的因素需要擔心，那麽妳走哪條路就會有很大的不同。
除了建模工具，QM依賴於能量和概率論證，這兩者都是我所謂的“粗率方法”，就像建模不關心開始和結束之間的中間過程。如果有許多條通往山頂的道路，能源爭論會告訴妳，妳需要同樣的汽油才能通過其中任何壹條(忽略摩擦)。那麽，我能否得出這樣的結論:大自然真的不在乎我走哪條路才能登頂?不是的，因為如果妳發現除了汽油，比如磨損，還有其他的因素需要擔心，那麽妳走哪條路就會有很大的不同。
QM依賴於運營商。它們用變量對坐標的導數替換變量。似乎沒有多少人意識到這意味著壹種轉變。這就是妳的空間距離，速度等等不是正規的而是它們的變換對應項。只有反向轉換才能恢復原始變量。Heaviside發明的d算子方法有壹個類似的例子。他把代數變量的導數當作新代數變量來處理。他最後得到了壹個代數。