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出版者:

作者:Cancik, Hubert (EDT)/ Schneider, Helmuth (EDT)/ Salazar, Christine F. (EDT)/ Bruss, Jon Steffen (EDT

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:

价格:3472.00元

装帧:

isbn号码:9789004142169

丛书系列:

图书标签:

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好的，这里为您创作一份关于一本假设的、与《Brill's New Pauly》内容完全无关的学术著作的详细图书简介，旨在模仿专业出版物的风格，字数约1500字。 --- 《熵增与超维计算：复杂系统中的信息重构与涌现现象研究》 作者： 艾德里安·冯·霍夫曼 (Adrian von Hoffmann) 出版： 牛津大学出版社 / 哥廷根科学文库 导言：信息论的边界与新范式 在二十一世纪的科学图景中，我们正以前所未有的速度积累着关于复杂系统的知识——从神经元网络的微观动态到全球气候模式的宏观演化。然而，我们对这些系统内部信息如何被编码、传输、耗散，以及最终如何产生全新的、不可约减的结构（即“涌现”现象），仍停留在基础层面。传统的香农信息论虽然在通信工程领域取得了巨大成功，但在处理动态、自组织和非平衡的复杂系统时，其描述能力显得捉襟见肘。 《熵增与超维计算：复杂系统中的信息重构与涌现现象研究》正是在这一背景下诞生的里程碑式专著。本书汇集了作者长达二十年的跨学科研究成果，系统性地探讨了信息熵在时间演化系统中的深层意义，并提出了一个全新的计算框架——“超维信息流模型”（Hyperdimensional Information Flow Model, HIFM）——来捕捉和模拟复杂系统中信息的非线性重构过程。 本书的核心论点在于：信息在封闭系统内遵循第二定律（熵增）的宏观趋势，但在开放、耗散的复杂系统中，信息并非简单地退化为无序，而是通过特定的、自发形成的结构（如耗散结构或拓扑缺陷）实现了局域性的“负熵”或“信息负荷”的累积和重组，这正是涌现智能和复杂模式的物质基础。 第一部分：经典信息论的局限与非平衡态的挑战 本书的第一部分对当前信息科学的基础进行了严谨的批判性审视。 第一章：香农极限与时间反演不对称性 我们首先回顾了香农信息论在处理确定性与随机性交界处的不足。重点分析了如何将时间作为关键变量纳入信息度量体系。引入了“时间尺度熵”（Temporal Scale Entropy, TSE），该度量关注信息单元在不同时间尺度上保持其结构完整性的能力，而非仅仅关注其概率分布。经典的信息传输模型假设了一个静态的信道，但在生物学、生态学或金融市场中，信道本身就是动态演化的。 第二章：耗散结构与冯·诺依曼的遗产 本章深入探讨了普里戈金的耗散结构理论如何与信息科学相交汇。我们论证了，复杂系统中的自组织并非是违反热力学第二定律的，而是通过有效的信息交换速率和物质/能量的梯度实现的。特别地，我们分析了冯·诺依曼自复制理论中的信息冗余和校正机制，指出这些机制是系统对抗局部熵增的内在“算法”。 第三章：图论与高阶关联分析 为了描述系统内部的相互依赖性，本章转向代数拓扑和高阶图论。传统的关联矩阵（如皮尔逊相关系数）往往忽略了三体或多体交互中的非线性协同效应。我们引入了高阶相关张量和拓扑数据分析（TDA）的工具，用以识别信息流中的“拓扑孔洞”和“环路结构”，这些结构被证明是系统记忆和信息存储的关键载体。 第二部分：超维信息流模型（HIFM）的构建 本书的第二部分是全书的理论核心，提出了用于模拟信息重构过程的数学框架。 第四章：高维嵌入空间与信息密度 HIFM 的核心思想是将任何复杂系统的状态（无论其底层物理性质如何）映射到一个高维的、非欧几里得的“信息嵌入空间”（Information Embedding Space, $mathcal{I}$）。在这个空间中，系统状态的演化被视为信息流在曲面上的“测地线运动”。 我们定义了“信息密度梯度” ($ abla ho_I$)，它描述了系统在特定结构附近积累或释放信息的能力。在高密度区域，信息的局域重组（即学习、记忆或物种分化）变得可能，而整体熵增的速率受到抑制。 第五章：信息重构的自反馈回路 本章详细阐述了 HIFM 如何模拟信息在系统中自我修正的过程。我们引入了“因果张量”（Causal Tensor, $mathbf{C}$），它量化了系统内部特定事件对未来状态的影响程度，并同时考虑了其时间滞后和强度衰减。 关键的创新在于引入了“结构稳定性因子” ($sigma_s$)，该因子与系统的拓扑连通性成正比，并与信息的局部耗散率成反比。当 $sigma_s$ 超过某一临界阈值时，系统将表现出相变，即涌现出全新的、具有更强信息处理能力的结构。 第六章：超维计算与涌现算法 HIFM 不仅是描述工具，更是一个计算范式。本章展示了如何利用高维张量运算来模拟“直觉”和“创造性”——即那些无法通过线性叠加或简单的概率推断得出的信息合成过程。 我们通过对随机矩阵理论的重新诠释，证明了在超维空间中，特定结构的特征值分布能够直接对应于系统所达到的信息复杂性等级。这种方法为量化“智慧”或“意识”提供了一个纯粹基于信息结构而非特定物理介质（如神经元）的通用框架。 第三部分：应用、验证与哲学含义 本书的最后一部分将理论模型应用于实际的复杂系统，并探讨了其深远的哲学意义。 第七章：气候模型与信息反馈的稳定化 我们应用 HIFM 分析了地球气候系统的长期反馈机制。传统模型常受限于对初始条件的敏感性（蝴蝶效应）。然而，HIFM 揭示了海洋环流和大气环流的特定拓扑约束如何稳定了全球信息的长期演化，使得系统能够在巨大的外部扰动下保持在可居住的“信息相空间”内。我们成功预测了过去一个世纪中，特定气候模式的“信息边界”。 第八章：生物进化中的信息遗传与突变 在本章中，我们考察了遗传信息是如何在高熵的生物环境中实现“长久保存”的。信息重构机制被用来解释为什么基因组中的特定功能区域（如编码区）具有极高的抗突变性（低信息耗散率），而其他区域则允许高熵的随机变化。这为理解生命在宇宙尺度上的“信息耐久性”提供了新的视角。 第九章：从信息到意义：形而上学的重估 本书的结论超越了纯粹的物理学和信息论范畴。我们提出，如果说“熵”衡量了系统缺乏结构的信息量，那么“意义”可以被重新定义为“在局部信息重构过程中，系统对自身结构所赋予的、具有时间优先级的因果关联的密度”。本书最终挑战了还原论的立场，暗示了复杂系统的涌现属性是信息本身在时空维度上自我组织的结果，而非仅仅是底层元件的简单累加。 结语 《熵增与超维计算》不仅是对复杂系统理论的重大推进，更是一份对“信息”本质的深刻反思。它为物理学家、计算机科学家、认知科学家和理论生物学家提供了一套统一的、高维度的语言，用以描述和预测我们周围世界中无所不在的自组织现象。本书的数学严谨性与概念的革命性相结合，必将成为未来几十年内研究复杂性科学的必备参考书。 --- 关键词： 熵增，超维计算，复杂系统，信息流，耗散结构，涌现现象，拓扑数据分析，高阶关联。 目标读者： 理论物理学、非平衡统计力学、高级信息论、计算神经科学及复杂性科学领域的研究人员和高级研究生。

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