與ChatGPT對談 - 量子力學 與 金融的關係 及 教育

昨天玩了一陣子chatGPT, 純粹想學下東西, 問了幾條和量子力學有關的問題, 涉及與金融的關係及教育。我雖然中學時十分喜歡物理, 會看相對論及時間簡史, 但到大學時除了天文學外已沒有接觸高等的物理學。

說實話, 量子力學這一詞其實是在大學才聽說過的, 中學最接近的接觸是:

• 物理學有教光電效應 (photoelectric effect), 引伸光有波粒二重性。
• 化學課時學習的測不準原理 (uncertainty principle) 及軌態 (orbital), 因為原子間的bond (鍵) 如何接駁, 是需要用上量子力學引伸的結果, 事實上, bond的角度或orbital的電子雲會引伸一些化學或物理特性 (如易燃、毒性、熔點高低等)。

我知道有blogger是正式物理學出身, 所以我不會班門弄斧深究量子力學內容, 主要在此分享與chatGPT有關量子力學的對談, 和自己的愚見。留意以下內容未必一定正確, 必須小心判斷求証, 或請教有資歷人士作準。

上面兩條其實可以wiki, 對於第一張, 其實他沒有說量子疊加, 其實量子疊加和糾纏是否差不多的東西?

以上兩條則探討量子力學與金融的關係, 伊藤引理 (Ito's lemma)是期權定價公式 Black-Scholes model 的基礎, 屬隨機微積分 (stochastic calculus), 這點我是有興趣的。我常有種感覺, 一般固定的歷史回報分析是相當於經典力學, 沒有考慮不確定性; 而蒙地卡羅模擬的回報分析, 引伸至回報風險比率及回徹等統計指標, 則相當於量子力學。

純粹了解量子力學有沒有可能在大學前就可以學會皮毛。

網上其實有很多量子力學的通識程度教學, 最後在此分享以下影片:

查理芒格智慧之 5：海森堡測不準原理 Charlie Munger's Mental Models Series No.5: Heisenberg Uncertainty Principle (https://youtu.be/ZiwFmsrgrtM)

算是以通識或啟發的角度, 去聯想金融與量子物理的相似性。