从容许历史的贝叶斯推断中涌现的不可逆动力学
统计力学
2026-01-19 v1 机器学习
摘要
本文引入了不可逆动力学的概率表述，其中增量容许历史由基于能量耗散作用量和观测约束构建的 Gibbs 型测度加权，并由 Theta 控制认知不确定性。该测度可解释为历史之上的贝叶斯后验。在零不确定性极限下，它集中于最大后验概率（MAP）历史，在凸广义标准材料设定下通过增量最小化恢复经典确定性演化，同时允许在非凸能量或时间耦合约束下存在多个竞争的 MAP 历史。通过七个不同的时间前向示例，以及基于全局约束最小作用原理从稀疏观测中对未知历史进行逆向推断的问题，展示了这一涌现现象。
引用
@article{arxiv.2601.10763,
title = {Irreversible Kinetics Emerges from Bayesian Inference over Admissible Histories},
author = {Manas V. Upadhyay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.10763},
year = {2026}
}
备注
6 pages, no figures. Probabilistic formulation of irreversible kinetics