[論文レビュー] The impulse observations of random process generate information binding reversible micro and irreversible macro processes in Observer: regularities, limitations, and conditions of self-creation

Vladimir S. Lerner|arXiv (Cornell University)|Nov 11, 2015

Advanced Data Processing Techniques参考文献 47被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、観測者において情報がランダム過程のインパルス観測を通じて生じることを提案する。これは、エントロピー低減によるベイズ的相関による可逆的マイクロプロセスと、記憶統合型情報フローによる不可逆的マクロプロセスを結びつける。主な貢献は、変動最小最大化則と情報経路積分に基づく形式的枠組みであり、マイクロスケールのエントロピー低減をマクロスケールの自己組織的情報ネットワークに結びつける。これにより、定義された不変条件のもとで観測者の自己創出が可能になる。

ABSTRACT

What is information originating in observation? Until now it has no scientifically conclusive definition. Information is memorized entropy cutting in random observations which processing interactions. Randomness of various interactive observations is source of entropy as uncertainty. Observation under random 1-0 impulses probabilities reveals hidden correlation which connects Bayesian probabilities increasing each posterior correlation. That sequentially reduces relational entropy conveying probabilistic casualty with temporal memory of correlations which interactive impulse innately cuts. Within hidden correlation emerges reversible time space microprocess with conjugated entangled entropy which probing impulse intentionally cuts and memorizes information as certainty. Sequential interactive cuts integrates cutting information in information macroprocess with irreversible time course. Memorized information binds reversible microprocess within impulse with irreversible information macroprocess. Observer probes collect cutting information data bits of observing frequencies impulses. Each impulse cuts maximum of impulse minimal information performing dual max-min principle of converting process entropy to information through uncertain gap. Multiple naturally encoding bits moving in macroprocess join triplet macrounits which logically organize information networks encoding macrounits in structures enclosing triplet code. Network time space distributed structure self renews and cooperates information decreasing its complexity. Integrating process entropy functional and bits information in information path integral embraces variation minimax law which determines processes regularities. Solving problem mathematically describes micro macro processes, network, and invariant conditions of observer network self replication.

研究の動機と目的

• インパルスベースの処理を通じて、ランダム観測から抽出された記憶されたエントロピーとしての情報を定義すること。
• 1-0インパルス系列における隠れた相関がベイズ確率更新を引き起こし、関係的エントロピーを低減する仕組みを説明すること。
• 可逆的マイクロプロセスと不可逆的マクロプロセスが情報統合を通じてどのように結合されるかのメカニズムを確立すること。
• 変動最小最大化則を用いて、観測者ネットワーク自己複製の不変条件を導出すること。
• 三重符号化マクロユニットと分散的構造再生を用いて、自己組織的情報ネットワークの出現をモデル化すること。

提案手法

• ランダム過程の離散的1-0インパルス系列による観測を通じて、最小限の情報ビットを抽出する。
• ベイズ推論の適用により、隠れた相関を明らかにし、関係的エントロピーを低減するとともに事後確実性を向上させる。
• 二重の最大最小原理の実装：1インパルスあたりのエントロピー低減を最大化するとともに、情報損失を最小化する。
• 複数の符号化ビットを三重組み合わせのマクロユニットに統合し、論理的かつ自己再生可能な情報ネットワーク構造を形成する。
• プロセスエントロピーと情報ビットを変動最小最大化則の下で統合する情報経路積分の定式化。
• 関数変動原理を用いて、観測者ネットワーク自己複製のための不変条件を数学的に導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インパルス観測がランダム過程からどのようにエントロピーから情報を生成するのか。
• RQ2 観測者において、可逆的マイクロプロセスと不可逆的マクロプロセスを結びつけるメカニズムは何か。
• RQ3 1-0インパルス系列における隠れた相関がどのようにベイズ確率更新とエントロピー低減を引き起こすのか。
• RQ4 三重マクロユニットが自己複製情報ネットワークの組織化に果たす役割は何か。
• RQ5 どのような不変条件下で、情報結合を通じて観測者ネットワークが自己創出を達成できるか。

主な発見

• インパルス観測は、ランダム過程における不確実性のギャップをカットすることで最小限の情報ビットを抽出し、エントロピーから情報への変換における二重最大最小最適化を達成する。
• 1-0インパルス系列における隠れた相関はベイズ更新によって明らかにされ、関係的エントロピーが低減し、確率的確実性が向上する。
• 記憶された情報は、可逆的マイクロプロセス（エントロピー低減）と不可逆的マクロプロセス（時間的情報フロー）を結びつけ、統一された観測者プロセスを形成する。
• 三重マクロユニットは、情報符号化と分散的自己再生可能なネットワーク組織を可能にする論理的構造を形成し、複雑性を低減する。
• 変動最小最大化則は、プロセスエントロピーと情報の経路積分を支配し、自己創出のための規則性と不変条件を決定づける。
• 数学的枠組みは、定義された制約のもとで観測者自己複製を成功裏に記述し、マイクロスケールのエントロピー力学とマクロスケールの情報ネットワークを結びつける。