“讨论:计算力学”的版本间的差异

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请大家把词条撰写的方法发表在这里。
 
  
=问题背景=
 
 
* 涌现通常被理解为一个引导结构出现的过程,该过程不能直接由定义约束和控制系统的即刻作用力所描述。随着时间的推移“一些新东西”在某尺度出现,且不能由运动的等式所说明。一个涌现的属性也不能明确由初始和边界条件所表征。简而言之,当下层系统释放一些效应到它的创建中则一个属性涌现。
 
 
YMZ:“一些新东西”是最平凡的定义,还是要补充出来作者对涌现后面两层的定义,并体现出它层层递进的关系。像木星的红斑跟蚁群在作者那里就不是同一个层次的涌现。
 
 
LHF:如果能对涌现层次化最好,从计算视角入手的话,看怎么联系二者。也感谢提供木星的红斑跟蚁群分属不同层次的涌现,这些还请多讨论和交流。
 
 
YMZ:首先先改这个问题吧,着重看1.2节的结尾部分的总结。
 
 
LHF:文献中1.2节的结尾总结得很精彩,集智俱乐部公众号《涌现的种类与形式》写得也很好,可以看作是从复杂性角度考察所有系统的一本手册。我需要再理解一下作者那里涌现的表现含义,至少“计算力学”的离散性难以考察所有系统。
 
 
YMZ:《涌现的种类与形式》不用在这里提,先把计算力学的东西讲出来。可以先把原文的段落翻译放在这里,然后思考怎么把它用我们自己的语言衔接上。现在我一直看不到学习推进的过程。
 
 
LHF:非常抱歉学习进程落后了。表达一下个人想法:直接把原文的段落翻译放在这里,也是一种表述。但原文视角跳变很厉害,比如层次1的涌现是:直觉上的涌现的定义“一些新颖的东西出现”,如果要严格化,新颖的东西必定得有指标,要不就是纯概念。层次2的视角是观察者(an observer),层次3是系统“the system”,不太容易跟上作者的思路。图片1又是智能体的视角下的环境。我觉得我们还是要尽力把他们梳理清楚。想清楚了我会尝试在页面进行修改,谢谢大家的建议。
 
 
LHF:原本看不出作者分类涌现的维度,一种处理方法是,先在计算力学里,认为一类斑图和现象(Pattern and Phenomenon)就是涌现。原文用我们自己的语言,认为是相对智能体来说,涌现对智能体和环境影响的三个阶段,也可能是原作者写作时的潜意识,应该是说得通的。不然假设有“涌现”的判别工具,“新颖的东西”当成层次一来理解,就是先入为主,如果属于层次一,结果判别工具输出为假,那层次一也就不存在的。呈现为上。
 
 
LHF:原作者使用原语言进行描述,我们用自己的语言的话,可以激发自己一把,把“对齐”当成自己的追求,也是进一步严格化形式化计算力学的必经步骤。使用我们的语言对齐后,“涌现”的层次为“直觉涌现”、“斑图涌现/构型”、“内在涌现”。
 
 
YMZ:作者这里要表达的意思应该没有那么复杂。对于第一层,只要有特征出现就算,比如质心,就是很trivial的。然后第二层和第三层现在没分开,第二层是外在观察者的视角,第三层才有agent的视角。另外我觉得agent翻译为“主体”是不是更好。前两层不用严格定义,都是给第三层做的铺垫。
 
 
* 智能体捕捉到这个新的现象,并能从动力系统的斑图构型(Pattern formation)中识别这种特定现象。例子有智能体能分析地震波的振幅和波长;
 
 
YMZ:这就是上一条我评论所指的。这里应该是外在的观察者以某种编码方式在观察,而不是智能体如何如何
 
 
LHF:第一层实打实,第二、三层有活性,有内外。铺垫下来,第三层能成就主体。
 
 
LHF:暂且不说其他<ref name="type-emerge">Jochen Fromm. Types and Forms of Emergence. Distributed Systems Group, Electrical Engineering & Computer Science, Universität Kassel, Germany. Mon, 13 Jun 2005</ref>,单说这篇<ref name="calculi-emerge">James P. Crutchfield. The Calculi of Emergence: Computation, Dynamics, and Induction. SFI 94-03-016. 1994</ref>,宇宙间完全的平衡态,则宏观上无法出新。能形成质心,说明质量出现了,这就很赞。而已知光子没有静止质量,所以将你的质子与光子耦合,或许能到第二层,即观察者(能量?)出现了(appear)?。
 
 
YMZ:质心是个例子,换成其他的属性求一个均值或者方差都可以。在我看来这个地方不需要高阶的物理知识。
 
 
LHF:均值和方差就属于概率论了,均质贝努利想必有办法。
 
 
YMZ: 现在的问题就是,第二层和第三层我觉得没有分开,第三层描述和举例没对应上。这个地方比较重要是因为这是作者有别于其他理论的一种论述方式,而且是比较具体的概念。
 
 
LHF:或许第二层是知其然,第三层是知其所以然吧。
 
 
* 多尺度复杂性
 
 
YMZ:这一小节和词条内容的关系是什么?
 
 
LHF:这一小节是提请词条内容的读者准备好入坑[[复杂系统]],即从现象到本质,再过渡到多尺度和大数据,也衔接下一节“复杂度”的内容。无论是将“计算力学”还是“因果涌现”应用于加强观测还是预测,都要有人守护在相变点(Tip Point)周围。 守护者不但要有“降维”的思考能力,也需具备“升维”的思考脉络。因为无论是计算力学还是因果涌现,都介绍了大量概念和中间过程,才推出几个结论,这是规范型理论的形式之一。具体到“集智百科词条”,肯定是形式多样、内容丰富、言简意赅。很多读者读到这里显得有些累了,但经过专家鉴别,潜力可以留给自己,也可以贡献社会。
 
 
* 在牛顿力学提出以后,...... 这时往往需要借助新的科技手段,来对这些模式进行深入研究,发现其潜在的原理和规律。
 
 
YMZ:这两段话作用是什么?可以略写。
 
 
LHF:想引入复杂科学和因果科学。牛顿力学中,物理运动的变化,来源于力的作用,或者相反。通常认为牛顿定律不涉及解释跨层级的现象,然后力是路程对时间的二阶导数,我个人还在深入理解导数(微积分)是否跨层级。毕竟导数一种表达是无穷小/无穷小的极限存在,然后忽略更高阶无穷小。
 
 
YMZ:主要是说明需要多尺度建模是吧,可以只用一两句话引入这一点
 
 
YMZ:这些我没删评论的地方记得还要改哦。
 
 
* 一般对涌现现象定义为不能简单归结为元素间的相互作用力,而需要从对应层面来描述的现象,认为是涌现。
 
 
YMZ:这样的句式不太好读,另外内容不准确,“对应层面”是谁和谁对应呢?
 
 
LHF:句式确实要调整。“对应层面”涉及到如何来定义的问题,如果有观察者,则可建立视界面,物质/能量流穿过该视界面,转化成信息,这是一种理解方式。我们对观察者做个形式化:对高维对象,做低维映射,在低维的投影,只要不是完全随机,就有斑图(秩序)。
 
 
YMZ:这里的解释我没有看懂。可以先改一下前文的部分,然后尝试写一下这里如何跟前文衔接。
 
 
* 如果建立了促成这种涌现现象发生的机理的算法模型,则细化为因果涌现,是随附了宏观动力学的一类涌现。
 
 
YMZ:这句话对一般读者来说太难理解了,读这个词条的读者可能完全不知道什么是因果涌现。这句话似乎暗示因果涌现是涌现现象的一种,但其实因果涌现是量化涌现的一个手段和理论框架。另外,“随附”这个词作为哲学词汇出现也不常用
 
 
LHF:因果涌现可以是量化涌现的手段和理论框架,但“因果力”这些概念我再看看是否包含其中。我是在读书会到听到“随附”这个词,是个哲学词汇的话确实可以不用在词条里。
 
 
YMZ:不管是因果涌现还是因果力,这些概念提出来的时候一定要解释的。在保证内容全面的同时,我们要尽可能写的简洁,尤其是问题背景这部分,抽象概念越少越好。
 
 
* 这种涌现往往比微观层面更强
 
 
YMZ:是想说“宏观层面的动力学因果效应比微观层面的更强”?像这样的句子缺失成分就不容易理解。
 
 
LHF:可以做这些补充。
 
 
YMZ:你直接补充上然后删掉讨论即可。其他地方同理,我看到讨论被删除就会去看正文,然后给新的反馈。
 
 
LHF:“问题背景”页面已做大量删减,讨论在继续。虽然我们不用咬文嚼字,但作为初学者仍需请教。“计算力学”词汇有“计算”和“力学”,“计算”可以认为是二值离散运算;而“力学”按《The Calculi of Emergence》的说明,是离散系统动力学,而不是连续系统动力学。因此,会困惑对时间的二阶导这种方法,不知能不能在计算力学中使用。所以作为初学者,会去关注离散/连续动力学系统。也请大伙多谅解。
 
 
YMZ:计算不一定是二值的呀,甚至不一定是离散的。这篇文章里涉及的基本都是离散的系统,不过有出现二阶导吗?为什么会用到这个概念?
 
 
LHF:首先,学计算机科学(CS)要学二进制;其次,在主体/智能体时代,计算机还做不了求导;最后,二代鼓捣电脑的,可以入门“计算力学”吗?
 
 
* 在Erik Hoel的理论框架中,用有效信息EI来度量因果涌现效应的强弱。
 
 
YMZ:不建议在“问题背景”里就提因果涌现,可以后面立一个小节谈计算力学和因果涌现的关系。
 
 
LHF:“问题背景”我再把握一下,毕竟“计算力学”涵盖的内容很多,所解决的问题也比较广泛。
 
 
YMZ:同上,“问题背景”要好读易懂。
 
 
LHF:从我的视角来看,“问题背景”即要《好读易懂》,也要《层层递进》,因为张江老师没法给所有人同等时间。
 
 
* 在计算力学框架中,则在某些层面将“新颖”就归结为“涌现”
 
 
YMZ:在这个框架里,涌现不只是“新颖”
 
 
LHF:涌现如果是要通过粗粒化、低维投影、观察者效应来形成,则不同的“效应器”会形成不同的“涌现”。“计算力学”框架里,应该能做出不同的映射/效应器。
 
 
* 自然界中(Nature)或宇宙(Prototype Universe)中总是处在不断变化之中,这也是相对的......
 
 
YMZ: 到这一段少一个过渡,以及这一段也很难理解,我没有看太懂。
 
 
LHF:星系轨道和木星大红斑,是随时间变化的。但如果高度抽象到薛金鑫老师讲的那个程度,整个宇宙过程属于确定的,那甚至可以没有时间,只有能量。我们应该不用编写这方面内容。
 
 
* 这个过程本身从定性上来讲,也是一种涌现现象。
 
 
YMZ:这应该不是作者的本义,关键在于主体内部对世界的建模有没有捕捉到pattern
 
 
LHF:有些文章读着读着,很容易将pattern的概念泛化得太厉害,我看怎么能收敛一些。
 
 
* 有关的文献将极大的环境称为宇宙,其下是环境和智能体。
 
 
YMZ:直接用“系统”、“环境”、“主体”来指称就可以了。
 
 
LHF:我先理解一下。计算力学<math>S = kln\Omega</math>,The world is not only Calculi, but also emergence。
 
 
=统计复杂度=
 
 
* 柯式复杂度是大家公认的复杂度度量方法
 
 
YMZ:可以说是“公认最符合直觉的复杂度度量方法”
 
 
LHF:谢谢补充。
 
 
* 定义是一个字符串s对于通用图灵机U的柯尔莫哥洛夫-蔡汀(Kolmogorov-Chaitin)复杂度定义为输出该字符串s的最短程序p的二进制长度。
 
 
YMZ:句子有问题。
 
 
LHF:感谢意见,确实要改得通顺一些。
 
 
* 针对K式复杂度的主要评论是它高度依赖编程语言的选择。
 
 
YMZ:讲柯氏复杂度的时候要围绕它和计算力学的关系,包括下面的内容也要注意
 
 
LHF:还要想办法理解好“柯氏复杂度”,在“计算力学”词条要注意把握好二者的关联关系。柯氏复杂度阅读过相关文献自然知道一些,计算力学按James P. Crutchfield的想法,则是来自统计,通往内在结构。拿地球举例的话,地壳、地幔……,非常值得深究。非常感谢您提醒我们要注意,要花精力去钻研好每一点和每一种关系。
 
 
* 这里的对应于因果涌现量化(有效信息EI),统计复杂度越小,有效信息EI越大。
 
 
YMZ:这是为啥?
 
 
LHF:计算力学和因果涌现,都有对应的优化目标量。《因果涌现》框架找到了“有效信息EI”这个目标,更大的值说明涌现更强。而《计算力学》框架找到了“因果态”,目标函数表现为“统计复杂度最小”。
 
 
=因果态=
 
 
目前到机器重构这里我觉得完成度很高了,易明继续往下写案例吧。细节上,有时间的话语言可以经常润色,很多地方对于读者来说不是那么好理解。不过确实内容本身比较难,我也没有特别多的好办法。
 
 
LYM:好的,细节上我再多打磨打磨。
 
 
* 基于时间<math>t</math>可以将<math>\overleftrightarrow{S}</math>分为单侧前向序列<math>s_t^→=s_t s_{t+1} s_{t+2} s_{t+3}…</math>和单侧后向序列<math>s_t^←=⋯s_{t-3} s_{t-2} s_{t-1} s_t</math>两个部分,所有可能的未来序列<math>s_t^→</math>形成的集合记作<math> \overrightarrow{S}</math>,所有可能的历史序列<math>\overleftarrow{s_t}</math>形成的集合记作<math> \overleftarrow{S}</math>。
 
 
YMZ:这里大小写S没有对应清楚。一个S被分成了两个s? 另外后向序列应该是不包含s_t本身的。
 
 
=模型重构算法=
 
 
* 如果随着L增大,模型的复杂度发散
 
 
YMZ:原文没有随着L增大,“diverges”翻译成发散也不够“动力学”那味。
 
 
LYM:原文第4点是“If the model complexity diverges,”,我再细化一下。
 
 
=混沌动力学实例=
 
 
* 若要识别混沌中的有序结构,就需要对x进行粗粒化操作
 
 
YMZ:这里做粗粒化的原因主要是观察者观测的精细程度有限。
 
 
=模型重构算法=
 
 
* If the model complexity diverges,
 
 
YMZ:文献的原文如上,经过审核。从“diverges”维度看,形式上是“多元”;混沌物理学家看成“分叉”特别有办法;数学上可能看成“发散”,有些定义成<math>\lim\limits_x \to \pm \infty</math>。再从“complexity”维度看,原文中统计复杂度的等式出现过2次,分别是等式(5)和等式(13)。感兴例的读者可以自行查阅文献,并完善词条“统计复杂度”章节。
 

2024年9月15日 (日) 07:39的版本