观察者中随机过程的脉冲观测产生信息，将可逆微观过程与不可逆宏观过程绑定：规律、限制与自创生条件

观测所产生的信息是什么？迄今为止它尚无科学上确凿的定义。信息是在随机观测中处理相互作用时被记忆下来的熵切割。各种交互观测的随机性是熵作为不确定性的来源。在随机1-0脉冲概率下的观测揭示了隐藏关联，该关联连接着贝叶斯概率，使每个后验关联递增。这依次降低了关系熵，传递了具有关联时间记忆的概率因果，而交互脉冲本身会切割这种记忆。在隐藏关联中涌现出具有共轭纠缠熵的可逆时空微观过程，探测脉冲有意地切割并将其记忆为确定性信息。顺序交互切割将切割信息整合进具有不可逆时间进程的信息宏观过程中。被记忆的信息将可逆微观过程绑定在脉冲中，与不可逆信息宏观过程相联系。观察者探测集合收集观测频率脉冲的切割信息数据比特。每个脉冲切割脉冲最小信息的最大值，通过不确定间隙实现将过程熵转化为信息的双最大-最小原理。多个自然编码比特在宏观过程中移动并加入三元宏观单元，这些单元在逻辑上组织信息网络，将宏观单元编码在包围三元码的结构中。网络时空分布结构自我更新并协作信息以降低其复杂性。将过程熵函数与比特信息在信息路径积分中整合，涵盖了决定过程规律的最小-最大变分定律。数学求解描述了微观宏观过程、网络以及观察者网络自复制的不变条件。