北京
关键词：非平衡态统计物理，熵，可逆性，推断
论文题目：Entropy, irreversibility and inference at the foundations of statistical physics 论文地址：https://www.nature.com/articles/s42254-024-00720-5 期刊名称：Nature Reviews Physics
统计物理学作为从微观粒子行为推导宏观系统性质的工具，经历了多年的发展和演变，尤其在非平衡态的研究上取得了显著进展。这篇发表在Nature Reviews Physics上的文章，以统计物理学的基础为中心，探讨了熵、不可逆性以及推断之间的关系。
作者首先讨论了熵在平衡统计物理学中的双重角色。传统的克劳修斯熵描述了热力学过程中的宏观现象，尤其是不可逆性问题。而玻尔兹曼-吉布斯熵则是概率分布的数学性质。作者指出，尽管这两个熵的概念在许多问题中是等价的，但它们分别在不同的物理背景下发挥作用：克劳修斯熵更多地用于描述热流和能量传递，而玻尔兹曼-吉布斯熵则是解释微观状态分布的基础。
文章还探讨了熵最大化作为一种推理工具的广泛应用。熵的最大化，不仅仅局限于平衡态下的系统建模，它还可以推广到非平衡态，进而成为描述路径熵的“最大口径原则” （MaxCal） 。这种方法在处理非平衡态问题时，具有与传统最大熵原理相同的推理能力，是一种强有力的生成方法。
在非平衡态下，统计物理学正朝着生成性的方向发展。作者提到，近年来的研究扩展了统计物理学的应用范围，涵盖了从生物学、生态学到人工智能等领域。这种扩展得益于统计力学中的几项核心工具，如Jarzynski等式、大偏差理论 （Large Deviation Theory） 和路径熵的最大化方法。
图1. 平衡统计物理的生成渠道，从输入断言生成微观概率分布
图2. 哈密顿约束下的非平衡态建模
图3. 浴约束下的非平衡态建模
图4. 局部精细平衡
图5. 非平衡统计物理的生成推理管道，从输入断言生成路径分布
编译|龚铭康
生命复杂性读书会：
生命复杂系统的构成原理
在生物学中心法则的起点，基因作为生命复杂系统的遗传信息载体，在生命周期内稳定存在；而位于中心法则末端的蛋白质，其组织构成和时空变化的复杂性呈指数式增长。随着分子生物学数十年来的突飞猛进，尤其是生命组学（基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等的集合）等领域的日新月异，当代生命科学临近爆发的边缘。如此海量的数据如何帮助我们揭示宇宙中最复杂的物质系统——“人体”的构成原理和设计原理？阐释人类发育、衰老和重大疾病的发生机制？
集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰，国家蛋白质科学中心（北京）副研究员常乘、李杨，香港浸会大学助理教授唐乾元，北京大学前沿交叉学科研究院研究员林一瀚，中国科学院分子细胞科学卓越创新中心博士后唐诗婕，共同发起「」读书会，从微观细胞尺度、介观组织器官尺度到宏观人体尺度，梳理生命科学领域中的重要问题及重要数据，由生物学家提问，希望促进统计物理、机器学习方法研究者和生命科学研究者之间的深度交流，建立跨学科合作关系，激发新的研究思路和合作项目。读书会从2024年8月6日开始，每周二晚19:00-21:00进行，持续时间预计10-12周。欢迎对这个生命科学、物理学、计算机科学、复杂系统科学深度交叉的前沿领域感兴趣的朋友加入！
详情请见：
1.
2.
3.
4.
5.
6.
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
