从随机性和不确定性到信息的信息路径，热力学和观察者智能
摘要：在物理学和信息科学中，找到观察路径并创建其观察者是一个重要的问题。在观察过程中，每个观察都是改变生成交互观察的观察过程的行为。每次交互是离散的是-否脉冲建模位。独立于物理性质的重复交互是信息现象。多个交互生成覆盖多个位的随机马尔可夫链。脉冲的否行为削减最大熵-不确定性，是行为将削减传递给下一个脉冲，从而创建减少不确定性的最大最小原则。截止熵将隐含的信息自然观察作为基本观察者的互动脉冲。将脉冲熵转换为信息集成路径功能。最小化-最大化变分原理形式化了交互信息方程。合并是-否操作在边界脉冲中产生微过程，运行共轭熵的叠加，时间间隔内形成空间间隔时纠缠。交互曲线脉冲几何创造不对称，逻辑上擦除纠缠熵，去除因果概率熵，使用对称可逆逻辑并带来不对称的信息逻辑。熵-信息拓扑差距将不对称逻辑与物理马尔可夫扩散连接起来，其能量记忆逻辑位。移动位自组信息宏过程通过自由信息吸引新的最小决策。多个最小决策三元组连接成分层网络（IN），其自由信息在较高级别节点产生新的最小决策，并编码三重代码逻辑。IN层次结构中每个最小决策的唯一位置定义每个代码逻辑结构的位置。IN节点的层次级别对组装信息的质量进行分类。结束的IN节点包含所有IN级别。多个IN环绕着具有意识的观察者认知和智能性。
作者：Vladimir S. Lerner
论文ID：1401.7041
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2020-07-09