讨论:计算力学
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读书笔记
词条任务包含一部分读书笔记的整理，任务的级别由研讨大会商议确定。
问题背景
- Some of the most engaging and perplexing natural phenomena are those in which highly-structured collective behavior emerges over time from the interaction of simple subsystems. Flocks of birds flying in lockstep formation and schools of fish swimming in coherent array abruptly turn together with no leader guiding the group...
YMZ：开头这一部分还挺关键的，就把这段英文翻译成中文然后往后接着写吧。这就是原文章引入话题的方式，挺通俗易懂的。
前面的部分改完后，后面的也要相应地修改以衔接前面的部分
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
统计复杂度
柯氏复杂度
- 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。
- 在文献《Towards a stable definition of Kolmogorov-Chaitin complexity》[5]中
YMZ：不需要在正文里写参考文献的全名。
LHF：谢谢纠正，我会改下引文形式。
- 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”，或许在“计算力学”词条里不用讲太深。
词条模板
LHF：虽然哥德尔（Gödel）在20世纪初发现并证明了几条定理，造成了数学界的不小危机。然而处于21世纪的Fernando E. Rosas和詹姆斯.P.克拉奇菲尔德（James P. Crutchfield）依然在这些约束下，求解出计算力学框架内实现单尺度上的封闭性和多尺度上的一致性的方法，证明了计算力学多层次机器在理论上识别斑图涌现并预测未来完全可行。