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有组织的物质在自然界中是广泛存在的，物理学的分支应该可以处理它-统计力学-只是缺乏一致性，原则性的方式去描述，测量，以及检测这么多自然展示出来的不同结构。统计力学有好的测量无序的热力学熵，以及相关的量化方法，比如自由能。当扩展关键模式和斑图形式的时候，它也能够拥有非常好的成功方法，来分析从对称性破缺中形成的斑图。在均衡态和最近的非均衡态都能应用。不幸的是，这些成功包含了很多技巧性处理——比如说猜测序参量，为扰动扩展标识小参量，和给空间拆分选择合适的功能基。目前这些方法还远不够清晰，还不能处理所有在自然界中遇到的多样性组织，特别是那些生物形成的过程。

有组织的物质在自然界中是广泛存在的，物理学的分支应该可以处理它-统计力学-只是缺乏一致性，原则性的方式去描述，测量，以及检测这么多自然展示出来的不同结构。统计力学有好的测量无序的热力学熵，以及相关的量化方法，比如自由能。当扩展关键模式和斑图形式的时候，它也能够拥有非常好的成功方法，来分析从对称性破缺中形成的斑图。在均衡态和最近的非均衡态都能应用。不幸的是，这些成功包含了很多技巧性处理——比如说猜测序参量，为扰动扩展标识小参量，和给空间拆分选择合适的功能基。目前这些方法还远不够清晰，还不能处理所有在自然界中遇到的多样性组织，特别是那些生物形成的过程。

[计算力学](Cosma Rohilla Shalizi and James P. Crutchfield. Computational Mechanics: Pattern and Prediction, Structure and Simplicity. February 1, 2008)是一种直接定位斑图、结构和组织议题的方法。同时保留了大家已经熟悉的统计力学的概念和数学工具，它同后者不同又补充了后者。在本质上，不管是从经验数据还是从行为的概率描述上，它都显示了怎样去推断一个生成观测到的行为隐藏过程的模型。这种表征——ε机制——用一种能反应过程因果结构的方式捕捉到观测数据中的斑图和法则。把这个模型放在手上，是很有用的，它能对观测到的原始数据进行外推，从而对将来的行为做出预测。更多的是，在一个良好定义的语境里，也是下面的一个主题：这个ϵ-机制对观测到的生成数据来说，是唯一最大有效的模型。

计算力学<ref name=":0">Cosma Rohilla Shalizi and James P. Crutchfield. Computational Mechanics: Pattern and Prediction, Structure and Simplicity. February 1, 2008</ref>是一种直接定位斑图、结构和组织议题的方法。同时保留了大家已经熟悉的统计力学的概念和数学工具，它同后者不同又补充了后者。在本质上，不管是从经验数据还是从行为的概率描述上，它都显示了怎样去推断一个生成观测到的行为隐藏过程的模型。这种表征——ϵ机器——用一种能反应过程因果结构的方式捕捉到观测数据中的斑图和法则。把这个模型放在手上，是很有用的，它能对观测到的原始数据进行外推，从而对将来的行为做出预测。更多的是，在一个良好定义的语境里，也是下面的一个主题：这个ϵ-机制对观测到的生成数据来说，是唯一最大有效的模型。

ϵ-机器他们也揭示出，用一种直接的方式，信息是如何存储在过程中，以及存储的信息是怎样随新的输入和时间的流逝转换的。这也说明，不使用计算机来做仿真和数值计算，就使计算力学成为“力学”，在一种“计算理论”的语境里。

ϵ-机器他们也揭示出，用一种直接的方式，信息是如何存储在过程中，以及存储的信息是怎样随新的输入和时间的流逝转换的。这也说明，不使用计算机来做仿真和数值计算，就使计算力学成为“力学”，在一种“计算理论”的语境里。

我们相信拥有数学基础和系列工具回答这个问题对综合，开发动态计算方法是重要的。使用这些工具我们或许能够发现，比如说，嵌入到自然过程操作在高速新颖形式的计算，带有少量能源，并比当前可能带有更少物理自由度。

我们相信拥有数学基础和系列工具回答这个问题对综合，开发动态计算方法是重要的。使用这些工具我们或许能够发现，比如说，嵌入到自然过程操作在高速新颖形式的计算，带有少量能源，并比当前可能带有更少物理自由度。