Самоорганизованная критичность

Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Изображение 2-й песчаной кучи Бак-Танг-Визенфельд , оригинальной модели самоорганизованной критичности.

Самоорганизованная критичность ( СОК ) — свойство динамических систем , имеющих критическую точку в качестве аттрактора . Таким образом, их макроскопическое поведение демонстрирует пространственную или временную масштабную инвариантность, характерную для критической точки фазового перехода , но без необходимости настраивать параметры управления на точное значение, поскольку система эффективно настраивается по мере своего развития в направлении критичности.

Идея была выдвинута Пером Баком , Чао Таном и Куртом Визенфельдом («Кстати») в статье [1] опубликовано в 1987 году в журнале Physical Review Letters и считается одним из механизмов, с помощью которого сложность [2] возникает в природе. Его концепции применялись в таких разнообразных областях, как геофизика , [3] [4] [5] физическая космология , эволюционная биология и экология , биоинспирированные вычисления и оптимизация (математика ) , экономика , квантовая гравитация , социология , физика Солнца , физика плазмы , нейробиология [6] [7] [8] [9] и другие.

SOC обычно наблюдается в медленно управляемых неравновесных системах со многими степенями свободы и сильно нелинейной динамикой. Со времени оригинальной статьи BTW было выявлено множество отдельных примеров, но на сегодняшний день не существует известного набора общих характеристик, гарантирующих, что система будет отображать SOC.

Обзор [ править ]

Самоорганизованная критичность — одно из ряда важных открытий, сделанных в статистической физике и смежных областях во второй половине 20-го века, открытий, которые особенно относятся к изучению сложности природы. Например, изучение клеточных автоматов , от ранних открытий Станислава Улама и Джона фон Неймана до Джона Конвея » « Игры жизни и обширных работ Стивена Вольфрама , ясно показало, что сложность может возникать как возникающая особенность расширенные системы с простыми локальными взаимодействиями. За аналогичный период времени Бенуа Мандельброта большой объем работ по фракталам показал, что большая часть сложности в природе может быть описана определенными вездесущими математическими законами, а обширное исследование фазовых переходов , проведенное в 1960-х и 1970-х годах, показало, как масштабно-инвариантные такие явления, как фракталы и степенные законы, возникли в критической точке между фазами.

Термин «самоорганизованная критичность» был впервые введен в статье Бака , Танга и Визенфельда в 1987 году, которая четко связала воедино эти факторы: было показано, что простой клеточный автомат производит несколько характерных особенностей, наблюдаемых в естественной сложности ( фрактальная геометрия, розовый (1/ f) законы шума и мощности ) таким образом, чтобы их можно было связать с явлениями критической точки . Однако в статье подчеркивается, что наблюдаемая сложность проявляется устойчивым образом и не зависит от тонко настроенных деталей системы: переменные параметры в модели могут быть широко изменены, не влияя на возникновение критического поведения: следовательно, происходит самоорганизация. критичность. Таким образом, ключевым результатом статьи BTW стало открытие механизма, с помощью которого возникновение сложности в результате простых локальных взаимодействий могло быть спонтанным — и, следовательно, вероятным источником естественной сложности — а не чем-то, что было возможно только в искусственных ситуациях, в которых параметры управления настроены на точные критические значения. Альтернативная точка зрения состоит в том, что SOC появляется, когда критичность связана с нулевым значением параметров управления. [10]

Несмотря на значительный интерес и результаты исследований, вызванные гипотезой SOC, до сих пор не существует общего согласия относительно ее механизмов в абстрактной математической форме. Бак Танг и Визенфельд основывали свою гипотезу на поведении своей модели песочницы. [1]

Модели самоорганизованной критичности [ править ]

В хронологическом порядке развития:

Ранние теоретические работы включали разработку множества альтернативных динамик, генерирующих SOC, отличных от модели BTW, попытки аналитического доказательства свойств модели (включая расчет критических показателей). [12] [13] ), а также изучение условий, необходимых для возникновения SOC. Один из важных вопросов для последнего исследования заключался в том, требуется ли сохранение энергии при локальном динамическом обмене моделями: ответ в целом — нет, но с (небольшими) оговорками, как это делают некоторые динамики обмена (например, динамики обмена, кстати). требуют местной консервации, по крайней мере, в среднем [ нужны разъяснения ] .

Утверждалось, что модель «песочницы» BTW на самом деле должна генерировать 1/f. 2 шум, а не шум 1/f. [14] Это утверждение было основано на непроверенных предположениях о масштабировании, а более строгий анализ показал, что модели песчаных куч обычно производят 1/f а спектры, с a<2. [15] Позже были предложены другие имитационные модели, которые могли создавать истинный шум 1/f. [16]

В дополнение к упомянутой выше неконсервативной теоретической модели [ нужны разъяснения ] другие теоретические модели SOC основаны на теории информации , [17] средняя теория поля , [18] сходимость случайных величин , [19] и формирование кластеров. [20] предлагается непрерывная модель самоорганизованной критичности С использованием тропической геометрии . [21]

Ключевые теоретические вопросы, которые еще предстоит решить, включают вычисление возможных классов универсальности поведения SOC и вопрос о том, можно ли вывести общее правило для определения того, отображает ли произвольный алгоритм SOC.

Самоорганизованная критичность в природе [ править ]

Актуальность SOC для динамики реального песка подвергается сомнению.

SOC зарекомендовала себя как сильный кандидат для объяснения ряда природных явлений, в том числе:

Несмотря на многочисленные применения SOC для понимания природных явлений, универсальность теории SOC подвергается сомнению. Например, эксперименты с реальными кучами риса показали, что их динамика гораздо более чувствительна к параметрам, чем предполагалось изначально. [31] [1] Более того, утверждалось, что масштабирование 1/f в записях ЭЭГ несовместимо с критическими состояниями. [32] и является ли SOC фундаментальным свойством нейронных систем, остается открытой и спорной темой. [33]

Самоорганизованная критичность и оптимизация [ править ]

Было обнаружено, что лавины процесса SOC образуют эффективные шаблоны случайного поиска оптимальных решений на графах. [34] Примером такой задачи оптимизации является раскраска графа . Процесс SOC, по-видимому, помогает оптимизации не застревать в локальном оптимуме без использования какой-либо схемы отжига , как предполагалось в предыдущей работе по экстремальной оптимизации .

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Перейти обратно: а б с Бак П., Тан С., Визенфельд К. (июль 1987 г.). «Самоорганизованная критичность: объяснение шума 1/f». Письма о физических отзывах . 59 (4): 381–384. Бибкод : 1987PhRvL..59..381B . doi : 10.1103/PhysRevLett.59.381 . ПМИД   10035754 . Краткое изложение Papercore: http://papercore.org/Bak1987 .
  2. ^ Бак П., Пачуски М. (июль 1995 г.). «Сложность, непредвиденность и критичность» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 92 (15): 6689–6696. Бибкод : 1995PNAS...92.6689B . дои : 10.1073/pnas.92.15.6689 . ПМК   41396 . ПМИД   11607561 .
  3. ^ Перейти обратно: а б с Смолли-младший РФ, Теркотт Д.Л., Солла С.А. (1985). «Групповой подход ренормализации к прерывистому поведению разломов». Журнал геофизических исследований . 90 (Б2): 1894–1900. Бибкод : 1985JGR....90.1894S . дои : 10.1029/JB090iB02p01894 . S2CID   28835238 .
  4. ^ Смит В.Д., Нэш Дж.Д., Моум Дж.Н. (март 2019 г.). «Самоорганизованная критичность в геофизической турбулентности» . Научные отчеты . 9 (1): 3747. Бибкод : 2019НатСР...9.3747С . doi : 10.1038/s41598-019-39869-w . ПМК   6403305 . ПМИД   30842462 .
  5. ^ Хатамян, ST (февраль 1996 г.). «Моделирование фрагментации в двух измерениях» . Чистая и прикладная геофизика PAGEOPH . 146 (1): 115–129. дои : 10.1007/BF00876672 . ISSN   0033-4553 .
  6. ^ Дмитриев А, Дмитриев В (20 января 2021 г.). «Идентификация самоорганизованного критического состояния в Твиттере на основе анализа временных рядов ретвитов» . Сложность . 2021 : e6612785. дои : 10.1155/2021/6612785 . ISSN   1076-2787 .
  7. ^ Линкенкаер-Хансен К., Никулин В.В., Палва Ю.М., Ильмониеми Р.Дж. (февраль 2001 г.). «Дальние временные корреляции и масштабирование колебаний человеческого мозга» . Журнал неврологии . 21 (4): 1370–1377. doi : 10.1523/JNEUROSCI.21-04-01370.2001 . ПМЦ   6762238 . ПМИД   11160408 .
  8. ^ Перейти обратно: а б Беггс Дж. М., Пленц Д. (декабрь 2003 г.). «Нейрональные лавины в неокортикальных цепях» . Журнал неврологии . 23 (35): 11167–11177. doi : 10.1523/JNEUROSCI.23-35-11167.2003 . ПМК   6741045 . ПМИД   14657176 .
  9. ^ Чиалво ДР (2004). «Критические мозговые сети». Физика А. 340 (4): 756–765. arXiv : cond-mat/0402538 . Бибкод : 2004PhyA..340..756R . дои : 10.1016/j.physa.2004.05.064 . S2CID   15922916 .
  10. ^ Габриелли А., Калдарелли Г., Пьетронеро Л. (декабрь 2000 г.). «Просачивание вторжения с температурой и природа самоорганизованной критичности в реальных системах». Физический обзор E . 62 (6 часть А): 7638–7641. arXiv : cond-mat/9910425 . Бибкод : 2000PhRvE..62.7638G . дои : 10.1103/PhysRevE.62.7638 . ПМИД   11138032 . S2CID   20510811 .
  11. ^ Перейти обратно: а б Теркотт Д.Л., Смолли-младший РФ, Солла С.А. (1985). «Коллапс загруженных фрактальных деревьев». Природа . 313 (6004): 671–672. Бибкод : 1985Natur.313..671T . дои : 10.1038/313671a0 . S2CID   4317400 .
  12. ^ Тан С., Бак П. (июнь 1988 г.). «Критические показатели и масштабные отношения для самоорганизующихся критических явлений». Письма о физических отзывах . 60 (23): 2347–2350. Бибкод : 1988PhRvL..60.2347T . doi : 10.1103/PhysRevLett.60.2347 . ПМИД   10038328 .
  13. ^ Тан С. , Бак П. (1988). «Теория среднего поля самоорганизующихся критических явлений» . Журнал статистической физики (представлена ​​рукопись). 51 (5–6): 797–802. Бибкод : 1988JSP....51..797T . дои : 10.1007/BF01014884 . S2CID   67842194 .
  14. ^ Дженсен Х.Дж., Кристенсен К., Фогедби Х.К. (октябрь 1989 г.). «Шум 1/f, распределение времен жизни и куча песка». Физический обзор B . 40 (10): 7425–7427. Бибкод : 1989PhRvB..40.7425J . дои : 10.1103/physrevb.40.7425 . ПМИД   9991162 .
  15. ^ Лаурсон Л., Алава М.Дж., Заппери С. (15 сентября 2005 г.). «Письмо: Спектры мощности самоорганизующихся критических песчаных куч». Журнал статистической механики: теория и эксперимент . 0511 . Л001.
  16. ^ Маслов С. , Тан С. , Чжан Ю.К. (1999). «Шум 1/f в моделях Бака-Танга-Визенфельда на узких полосах». Физ. Преподобный Летт. 83 (12): 2449–2452. arXiv : cond-mat/9902074 . Бибкод : 1999PhRvL..83.2449M . дои : 10.1103/physrevlett.83.2449 . S2CID   119392131 .
  17. ^ Дьюар Р. (2003). «Теория информации, объяснение теоремы о флуктуациях, максимальном производстве энтропии и самоорганизованной критичности в неравновесных стационарных состояниях». Журнал физики A: Математический и общий . 36 (3): 631–641. arXiv : cond-mat/0005382 . Бибкод : 2003JPhA...36..631D . дои : 10.1088/0305-4470/36/3/303 . S2CID   44217479 .
  18. ^ Веспиньяни А. , Заппери С. (1998). «Как работает самоорганизованная критичность: единая картина среднего поля». Физический обзор E . 57 (6): 6345–6362. arXiv : cond-mat/9709192 . Бибкод : 1998PhRvE..57.6345V . дои : 10.1103/physreve.57.6345 . hdl : 2047/d20002173 . S2CID   29500701 .
  19. ^ Кендал WS (2015). «Самоорганизованная критичность, приписываемая центральному предельному эффекту конвергенции». Физика А. 421 : 141–150. Бибкод : 2015PhyA..421..141K . дои : 10.1016/j.physa.2014.11.035 .
  20. ^ Хоффманн Х (февраль 2018 г.). «Влияние топологии сети на самоорганизующуюся критичность» . Физический обзор E . 97 (2–1): 022313. Бибкод : 2018PhRvE..97b2313H . дои : 10.1103/PhysRevE.97.022313 . ПМИД   29548239 .
  21. ^ Калинин Н., Гусман-Саенс А., Прието Ю., Школьников М., Калинина В., Луперсио Э. (август 2018 г.). «Самоорганизованная критичность и возникновение закономерностей через призму тропической геометрии» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 115 (35): Е8135–Е8142. arXiv : 1806.09153 . Бибкод : 2018PNAS..115E8135K . дои : 10.1073/pnas.1805847115 . ПМК   6126730 . ПМИД   30111541 .
  22. ^ Бак П., Пачуски М., Шубик М. (1 декабря 1997 г.). «Вариации цен на фондовом рынке со многими агентами». Физика А: Статистическая механика и ее приложения . 246 (3): 430–453. arXiv : cond-mat/9609144 . Бибкод : 1997PhyA..246..430B . дои : 10.1016/S0378-4371(97)00401-9 . ISSN   0378-4371 . S2CID   119480691 .
  23. ^ Сорнетт Д., Йохансен А., Бушо Дж. П. (январь 1996 г.). «Обвалы фондового рынка, предшественники и копии» . Журнал де Физика I. 6 (1): 167–175. arXiv : cond-mat/9510036 . Бибкод : 1996JPhy1...6..167S . дои : 10.1051/jp1:1996135 . ISSN   1155-4304 . S2CID   5492260 .
  24. ^ Филлипс Дж. К. (2014). «Фракталы и самоорганизованная критичность белков». Физика А. 415 : 440–448. Бибкод : 2014PhyA..415..440P . дои : 10.1016/j.physa.2014.08.034 .
  25. ^ Филлипс Джей Си (ноябрь 2021 г.). «Синхронизированное прикрепление и дарвиновская эволюция коронавирусов CoV-1 и CoV-2» . Физика А. 581 : 126202. arXiv : 2008.12168 . Бибкод : 2021PhyA..58126202P . дои : 10.1016/j.physa.2021.126202 . ПМЦ   8216869 . ПМИД   34177077 .
  26. ^ Маламуд Б.Д., Морейн Г., Теркотт Д.Л. (сентябрь 1998 г.). «Лесные пожары: пример самоорганизованного критического поведения». Наука . 281 (5384): 1840–1842. Бибкод : 1998Sci...281.1840M . дои : 10.1126/science.281.5384.1840 . ПМИД   9743494 .
  27. ^ Поил С.С., Хардстоун Р., Мансвелдер Х.Д., Линкенкаер-Хансен К. (июль 2012 г.). «Динамика критического состояния лавин и колебаний совместно возникает из сбалансированного возбуждения / торможения в нейронных сетях» . Журнал неврологии . 32 (29): 9817–9823. doi : 10.1523/JNEUROSCI.5990-11.2012 . ПМЦ   3553543 . ПМИД   22815496 .
  28. ^ Чиалво ДР (2010). «Эмерджентная сложная нейронная динамика» . Физика природы . 6 (10): 744–750. arXiv : 1010.2530 . Бибкод : 2010NatPh...6..744C . дои : 10.1038/nphys1803 . ISSN   1745-2481 . S2CID   17584864 .
  29. ^ Тальязукки Э., Баленсуэла П., Фрайман Д., Чиалво Д.Р. (2012). «Критичность крупномасштабной динамики FMRI мозга, выявленная с помощью нового точечного анализа процессов» . Границы в физиологии . 3 : 15. дои : 10.3389/fphys.2012.00015 . ПМК   3274757 . ПМИД   22347863 .
  30. ^ Калдарелли Г., Петри А. (сентябрь 1996 г.). «Самоорганизация и отожженный беспорядок в процессе разрушения» (PDF) . Письма о физических отзывах . 77 (12): 2503–2506. Бибкод : 1996PhRvL..77.2503C . doi : 10.1103/PhysRevLett.77.2503 . ПМИД   10061970 . S2CID   5462487 .
  31. ^ Фретте В., Кристенсен К., Мальте-Сёренссен А., Федер Дж., Йоссанг Т., Микин П. (1996). «Динамика лавин в куче риса». Природа . 379 (6560): 49–52. Бибкод : 1996Natur.379...49F . дои : 10.1038/379049a0 . S2CID   4344739 .
  32. ^ Бедар С., Крёгер Х., Дестекс А. (сентябрь 2006 г.). «Отражает ли частотное масштабирование сигналов мозга 1/f самоорганизующиеся критические состояния?». Письма о физических отзывах . 97 (11): 118102. arXiv : q-bio/0608026 . Бибкод : 2006PhRvL..97k8102B . doi : 10.1103/PhysRevLett.97.118102 . ПМИД   17025932 . S2CID   1036124 .
  33. ^ Гессен Дж., Гросс Т. (2014). «Самоорганизованная критичность как фундаментальное свойство нейронных систем» . Границы системной нейронауки . 8 : 166. дои : 10.3389/fnsys.2014.00166 . ПМК   4171833 . ПМИД   25294989 .
  34. ^ Хоффманн Х., Пэйтон Д.В. (февраль 2018 г.). «Оптимизация посредством самоорганизованной критичности» . Научные отчеты . 8 (1): 2358. Бибкод : 2018NatSR...8.2358H . дои : 10.1038/s41598-018-20275-7 . ПМК   5799203 . ПМИД   29402956 .

Дальнейшее чтение [ править ]