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信息景观与流、互信息率分解及熵产生

统计力学 2018-02-14 v1 数据分析、统计与概率

摘要

我们探索信息系统的动力学。我们表明信息动力学的驱动力由信息景观与信息流共同决定,它们分别决定系统的平衡时间可逆与非平衡时间不可逆行为。我们进一步证明两个子系统之间的互信息率可分别分解为时间可逆与时间不可逆部分,类似于动力学的景观-流分解。最后,我们揭示了以熵产生率表征的非平衡热力学与互信息率的时间不可逆部分之间的密切关系。我们通过一个二元马尔可夫链的动力学展示了上述特征。

关键词

引用

@article{arxiv.1707.01940,
  title  = {Information Landscape and Flux, Mutual Information Rate Decomposition and Entropy Production},
  author = {Qian Zeng and Jin Wang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1707.01940},
  year   = {2018}
}

备注

16 pages