随机时间演化非对称网络的熵产生率
统计力学
2026-03-31 v1 无序系统与神经网络
混沌动力学
摘要
通常视为固定参数的系统参数波动在复杂系统中发挥关键作用。然而,迄今为止缺乏对此类复杂系统的普遍非平衡热力学处理。本文为此问题提供了框架,将复杂网络系统中相互作用的波动建模为不相关彩色噪声(即解冷噪声),并赋予相关时间尺度。该方法使我们能够量化熵产生率(EPR)如何依赖于噪声的特征时间尺度和强度。利用动力学均场理论,我们推导出在任意瞬时时间处的 EPR 的精确表达式,经全非线性动力学的仿真验证。平稳状态下,建立了 EPR 与自相关之间的关系,并用于分析线性系统的特定情况。
引用
@article{arxiv.2603.27658,
title = {Entropy Production Rate in Stochastically Time-evolving Asymmetric Networks},
author = {Tuan Pham and Deepak Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.27658},
year = {2026}
}
备注
Main: 5 pages including 3 figures. Supplemental Material: 23 pages including 9 figures