从Chaitin-Kolmogorov信息熵推导可加性Tsallis熵

我们提供了一种严谨的首次原理推导，用于推导非加性Tsallis熵，通过采用Chaitin-Kolmogorov算法信息论。通过对字符串形成（语法）应用非局部限制性规则，我们表明算法成本遵循字符串长度的幂律，而在经典理论中呈线性行为。结果表明，Tsallis熵支配信息的增长。我们通过Landauer极限展示了在具有长程关联的系统中热耗散被削减。该$\Omega_q$数保持不可压缩，现在为复杂度的连续增长提供了可能，后者由参数$q$度量。我们通过数值模拟显示结果的一致性，并讨论了Zipf定律在新发现成果下的意义。