短时信息波动的普适热动力学分解
统计力学
2026-05-29 v1
摘要
生物、人工和物理系统耗能以准确传递信息。虽然信息论工具已用于表征信息处理能力，但如何可靠地在单个轨迹上获取信息，哪些方面需要热力学成本 remains 一个开放问题。在本工作中，我们关注任意 Langevin 动力学的随机可预测性，即当前状态与未来状态之间点互信息。我们展示， predictability 的波动在短时间内遵循普适的热动力学分解，这揭示了信息波动因能量耗散而被抑制，并随动力学活跃性而增强。令人惊讶的是，我们发现平均 predictability 即短时互信息不携带任何关于底层热力学和动力学特征的依赖。因此，短时间内的能耗的作用并非增强信息，而是降低其波动。这种耗散控制只有在非线性操作实现时才有效。此外，能量消耗通过结构不同于短期和长期时间的随机振荡器的精度控制机制进行独立调节。我们的分解为理解非平衡系统中信息传递可靠性、生物系统精度约束以及能量受限控制策略的设计提供了基本的热力学依据。
引用
@article{arxiv.2605.29957,
title = {Universal thermokinetic decomposition of short-time information fluctuations},
author = {Giorgio Nicoletti and Daniel M. Busiello},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.29957},
year = {2026}
}