論文の概要: Exploring the Landscape of Non-Equilibrium Memories with Neural Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15726v2
• Date: Sat, 06 Sep 2025 21:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.290794
• Title: Exploring the Landscape of Non-Equilibrium Memories with Neural Cellular Automata
• Title（参考訳）: ニューラルセルオートマタを用いた非平衡記憶の景観探索
• Authors: Ehsan Pajouheshgar, Aditya Bhardwaj, Nathaniel Selub, Ethan Lake,
• Abstract要約: 2次元において、よく研究されている記憶はトゥームの規則のみである。 2次元記憶の風景は、実際にはかなり広大である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2407133238335404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the landscape of many-body memories: families of local non-equilibrium dynamics that retain information about their initial conditions for thermodynamically long time scales, even in the presence of arbitrary perturbations. In two dimensions, the only well-studied memory is Toom's rule. Using a combination of rigorous proofs and machine learning methods, we show that the landscape of 2D memories is in fact quite vast. We discover memories that correct errors in ways qualitatively distinct from Toom's rule, have ordered phases stabilized by fluctuations, and preserve information only in the presence of noise. Taken together, our results show that physical systems can perform robust information storage in many distinct ways, and demonstrate that the physics of many-body memories is richer than previously realized. Interactive visualizations of the dynamics studied in this work are available at https://memorynca.github.io/2D.
• Abstract（参考訳）: 任意の摂動があっても、熱力学的長期スケールにおける初期条件に関する情報を保持する局所的非平衡ダイナミクスの家族である多体記憶の風景を考察する。 2次元において、よく研究されている記憶はトゥームの規則のみである。 厳密な証明と機械学習の手法を組み合わせることで、2次元記憶の風景が実際に非常に広いことを示している。 我々は,Toomの規則と定性的に異なる方法で誤りを正し,ゆらぎによって相が安定し,ノイズの存在下でのみ情報を保持する記憶を発見した。 その結果,物理系は様々な方法で堅牢な情報記憶を行うことができ,多体記憶の物理が以前実現したよりもリッチであることを示す。 この研究で研究されたダイナミクスのインタラクティブな可視化はhttps:// memorynca.github.io/2D.comで公開されている。

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