自组织的信息论方法：耦合动力系统中复杂相互依赖的涌现

自组织处于基础但仍未解决的科学问题的核心，并承载着对未来技术发展至关重要的去中心化范式的承诺。虽然自组织过程传统上被解释为动力系统趋向特定构型或吸引子的倾向，我们将自组织视为这些吸引子所诱导的相互依赖的结果。基于这一直觉，我们在本工作中发展了基于耦合动力系统与时变信息论的理解和量化自组织的理论框架。我们提出一种全局结构强度度量，用以识别自组织何时出现，以及一种多层分解，从冗余与协同相互依赖的角度解释涌现结构。我们在基本元胞自动机上阐释了我们的框架，展示它如何检测并刻画复杂结构的涌现。