본 논문은 통일 창발 이론(UET)을 제안하여 미시적 무작위 변동에서 거시적 강한 창발 현상에 이르는 복잡계에 대한 계산 가능하고 검증 가능한 물리학적 틀을 구축한다. UET는 이진 확률 과정들을 미시 변동의 기초로 삼아, 기억이 없는 확률 과정의 고유 통계 형태로서 지수 법칙을 도출하며; 물질, 에너지 및 정보 흐름의 시스템 임계 현상을 균일하게 설명하기 위해 지수적으로 포화되는 동적 연결 확률 p(t)를 도입한다; 약한 창발은 p(t) → pc 하에서 고정된 위상(전형적 통계적 지문으로서 멱법칙 분포를 가짐) 내에서 발생하는 침투형 임계 상전이로 정의된다; 강한 창발은 세 가지 물리적 기준을 엄격히 충족하는 현상으로 정의된다: (1) 상호작용 채널 수 K ≥ 2; (2) 위상적 미세구성의 갑작스런 변화(∆ ln Ωtopo > Ωcrit); (3) 통계적으로 유의한 하향 인과관계의 존재(κ ̸= 0). 이 이론은 개방계에 대한 Prigogine의 엔트로피 변화 방정식에 엄격히 기반하며, 확률 역학 방정식과 엔트로피 생성률 간의 정량적 대응을 확립한다. UET는 강한 창발의 생성이 원시 유형의 수에 의존하지 않고 다채널 결합 구조, 위상 가소성 및 교차 수준 인과 폐쇄에 의존함을 명확히 한다. 이 틀은 새 떼, 눈송이, 신경 의식, 개미 군집, 면역 체계, 금융 시장, 대형 언어 모델 및 추천 시스템과 같은 다양한 분야 간 현상을 성공적으로 설명하며 세 가지 반증 가능 경로를 제안한다. 본 연구는 복잡계 창발 연구를 위한 수학적 엄밀성, 물리적 명료성 및 학제간 적용성을 갖춘 정량적 도구를 제공한다.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Qinfu Li
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Qinfu Li (Mon,)가 이 질문을 연구하였다.
www.synapsesocial.com/papers/69df2bece4eeef8a2a6b0e07 — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19553219
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: