耦合马尔可夫系统中的能量耗散与信息流
统计力学
2018-10-05 v1
摘要
受随机环境影响的随机系统与该环境的当前及未来状态均相关。此类系统可被视为隐式地实现对未来环境状态的预测模型。已有研究表明，非预测模型复杂度构成了热力学耗散的下界。本文在简单模型中探究稳态下的这些统计量与物理量。我们表明在准静态驱动下，该模型复杂度达到耗散值。超越准静态极限后，我们给出了该模型复杂度与总耗散之比的下界，并在弱驱动极限下实现该下界。
引用
@article{arxiv.1807.00116,
title = {Energy dissipation and information flow in coupled Markovian systems},
author = {Matthew E. Quenneville and David A. Sivak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00116},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 6 figures