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Energy Dissipation and Information Flow in Coupled Markovian Systems

机译:耦合马尔维亚系统中的能量耗散和信息流

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摘要

A stochastic system under the influence of a stochastic environment is correlated with both present and future states of the environment. Such a system can be seen as implicitly implementing a predictive model of future environmental states. The non-predictive model complexity has been shown to lower-bound the thermodynamic dissipation. Here we explore these statistical and physical quantities at steady state in simple models. We show that under quasi-static driving this model complexity saturates the dissipation. Beyond the quasi-static limit, we demonstrate a lower bound on the ratio of this model complexity to total dissipation, that is realized in the limit of weak driving.
机译:随机环境影响下的随机系统与环境和未来的环境州相关。这种系统可以被视为隐含地实现未来环境态的预测模型。未预测模型复杂性已被证明是低束缚热力耗散。在这里,我们在简单模型中探讨了稳定状态下的这些统计和物理量。我们表明,根据准静态驾驶,这种模型复杂性使耗散饱和。除了准静态极限之外,我们展示了这种模型复杂性与总耗散的比率的下限,这在弱驾驶的极限中实现了。

著录项

  • 期刊名称 Entropy
  • 作者单位
  • 年(卷),期 2018(20),9
  • 年度 2018
  • 页码 707
  • 总页数 9
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

    机译:工作;耗散;准静态;信息;预测;学习;怀旧;

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