随机热力学、波动定理和分子机器

May, 2012

随机热力学、波动定理和分子机器

Stochastic thermodynamics, fluctuation theorems, and molecular machines

Udo Seifert

TL;DR随机热力学是将经典热力学的概念（如功、热以及熵的产生）扩展到非平衡集合的个体轨迹的框架，主要应用于单胶体颗粒、聚合物、酶和分子电机、小型生化网络以及热电器件等系统中，各种波动定理限制着功、热和熵产生的概率分布，并可以通过一个主定理来规定。

Abstract

stochastic thermodynamics as reviewed here systematically provides a framework for extending the notions of classical thermodynamics like work, heat and entropy production to the level of individual trajectories

stochastic thermodynamics non-equilibrium ensembles fluctuation theorems entropy production thermoelectric devices

发现论文，激发创造

自由能差异的熵生产波动定理与非平衡功关系

本文推导了关于随机宏观可逆动力学的波动定理的广义版本，应用该波动定理证明了非平衡条件下测量系统所做的功和平衡自由能差的关系。

Jan, 1999

生成型扩散模型的非平衡物理学

透明物理分析推导了扩散模型中的涨落定理、熵产生、Franz-Parisi 势函数，从非平衡物理的角度理解了最近发现的内在相变现象，该统一原理预计将引导机器学习从业者设计更好的算法，也将把机器学习与非平衡热力学联系起来。

May, 2024

预测的热力学

研究表明，系统动力学响应随机信号的过程可以被解释为其计算环境变量的隐含模型；而模型的效率可以用熵来衡量，因此该研究揭示了信息使用的效率与热力学操作的关联。

Mar, 2012

随机热力学中的最优有限时间过程

通过外部控制参数的最优协议来使用积分微分方程等方式从一个平衡态到达另一个平衡态需要的平均工作量最小化的研究。

Jan, 2007

远离平衡系统中路径集成均值

本文阐述了一种离平衡系统的理论，其中包括 Kawasaki 非线性响应关系、瞬态波动定理和 Jarzynski 不平衡功关系，它们可以归为一个单一原理，并且明确了该理论只适用于离散时间和空间的 Markov 动力学系统，单个时间步长的动态保持了恰当的平衡集，并且系统的能量保持有限。

Aug, 1999

一个特定物理领域的自由能原理

提出了一种从统计意义上区分事物的理论，着重考察了马尔可夫毛毯对于自组织至非平衡定态的影响，并提供了一种贝叶斯力学用于自主或活动的事物，该理论涵盖量子、统计和经典力学，并可能提供生命粒子的形式化描述。

Jun, 2019

生成扩散模型的统计热力学

通过研究发现，生成扩散模型可以用平衡统计力学的工具进行理解，并且这些模型经历了与对称性破缺现象相对应的二阶相变。作者还探讨了最近有关扩散模型与联想记忆网络的研究，并从热力学的角度进行了论述。

Oct, 2023

热力学 AI 和涨落界面

提出了一个称为热力学 AI 的数学框架，它将许多物理启发的人工智能算法统一起来，并将其与热力学系统中的随机波动相结合，以实现利用波动作为一种计算资源的计算范式，从而加速这些算法。该框架使用了新型的构建基块，即随机位（s-bits）和随机模（s-modes），并提供了一些简单的物理体系结构来构建这些设备。

Feb, 2023

信息熵视角下的热力学

本文通过 Landauer 原理将热力学与信息学相互关联，从而提出信息保存作为热力学的基本原则，建立了温度无关的热力学基础理论，并通过该理论研究了量子引擎最大效率和状态转换等问题。

May, 2018

机器学习的平衡状态内外

本研究探索了神经网络训练算法与自然过程如蛋白质折叠和进化之间的相似性，使用统计物理中 Fokker-Planck 方法将它们在一个统一的框架下探索，研究了在长时间极限下系统的稳态和出现的熵产生率，验证了涉及到这些数值的图谱存在扰动定理，提出了一种新的随机梯度 Langevin 动力学（SGLD）算法，可以应用于贝叶斯机器学习中从后验分布中获取网络权重。

Jun, 2023