論文の概要: BEDS : Bayesian Emergent Dissipative Structures : A Formal Framework for Continuous Inference Under Energy Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02329v2
- Date: Wed, 07 Jan 2026 08:44:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 02:15:22.878132
- Title: BEDS : Bayesian Emergent Dissipative Structures : A Formal Framework for Continuous Inference Under Energy Constraints
- Title(参考訳): BEDS : エネルギー制約下での連続推論のための形式的枠組み
- Authors: Laurent Caraffa,
- Abstract要約: 本稿では,エネルギー制約下での信念を継続的に維持しなくてはならない推論システムを解析するための公式なフレームワークであるBEDSを紹介する。
我々はエネルギー、精度、散逸を結びつける中心的な結果を証明する。
Gdel-Landauer-Prigogine予想(英語版)を提案し、形式系、計算、熱力学にまたがる閉包経路が共通の構造を持つことを示唆する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6345523830122167
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce BEDS (Bayesian Emergent Dissipative Structures), a formal framework for analyzing inference systems that must maintain beliefs continuously under energy constraints. Unlike classical computational models that assume perfect memory and focus on one-shot computation, BEDS explicitly incorporates dissipation (information loss over time) as a fundamental constraint. We prove a central result linking energy, precision, and dissipation: maintaining a belief with precision $τ$ against dissipation rate $γ$ requires power $P \geq γk_{\rm B} T / 2$, with scaling $P \propto γ\cdot τ$. This establishes a fundamental thermodynamic cost for continuous inference. We define three classes of problems -- BEDS-attainable, BEDS-maintainable, and BEDS-crystallizable -- and show these are distinct from classical decidability. We propose the Gödel-Landauer-Prigogine conjecture, suggesting that closure pathologies across formal systems, computation, and thermodynamics share a common structure.
- Abstract(参考訳): BEDS(Bayesian Emergent Dissipative Structures, Bayesian Emergent Dissipative Structures)は,エネルギー制約下で信念を継続的に維持しなければならない推論系を解析するための形式的枠組みである。
完全なメモリを前提としてワンショット計算に集中する古典的な計算モデルとは異なり、BEDSは基本的な制約として散逸(情報損失)を明示的に含んでいる。
エネルギー、精度、散逸を結びつける中心的な結果を証明する:精度$τ$で散逸率$γ$に対する信念を維持するには、スケール$P \propto γ\cdot τ$でパワー$P \geq γk_{\rm B} T / 2$が必要である。
これにより、連続推論の基本的な熱力学的コストが確立される。
BEDS-attainable、BEDS-taintainable、BEDS-crystallizableの3つのクラスを定義し、これらが古典的な決定可能性とは異なることを示す。
我々はGödel-Landauer-Prigogine予想を提案し、形式系、計算、熱力学における閉包パスが共通の構造を共有することを示唆する。
関連論文リスト
- Quantum Circuit Reasoning Models: A Variational Framework for Differentiable Logical Inference [0.0]
本稿では、量子回路推論モデル(QCRM)と呼ばれる新しい推論アーキテクチャについて紹介する。
論理規則を命題量子状態上のユニタリ変換として符号化する方法を示す。
本稿では, 科学的, 生医学的, 化学的推論領域に適用可能な, 構成可能な推論モデルのための, 識別可能なハイブリッドコンポーネントとして, QRL(Quantum Reasoning Layer)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-26T23:15:14Z) - Information Physics of Intelligence: Unifying Logical Depth and Entropy under Thermodynamic Constraints [7.411478588468014]
本稿では,情報処理を存在論的状態からキャリア状態へのマッピングを可能にする理論的枠組みを提案する。
与えられた論理深度から対象状態を計算するのに必要な有効な作業量を定量化する,新しい計量である導出エントロピーを導入する。
このことから, 導出エントロピーの最小化は, 生物と人工知能の双方の進化に支配的な原則であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-24T14:24:08Z) - Simulation-free Structure Learning for Stochastic Dynamics [39.468930729022546]
本研究では,物理系の構造と人口動態を共同で学習するための,新しいシミュレーション不要な手法であるStructureFlowを提案する。
本研究では,StructureFlowが,条件付き人口動態を同時にモデル化しながら,基礎となるシステムの構造を学習可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-18T22:31:39Z) - Newton to Einstein: Axiom-Based Discovery via Game Design [55.30047000068118]
本稿では,ルール進化システムとして科学調査を再放送するゲームデザインフレームワークを提案する。
固定された仮定内で動作する従来のMLアプローチとは異なり、本手法は新たな理論構造の発見を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-05T18:59:18Z) - On Context-Content Uncertainty Principle [5.234742752529437]
我々は、コンテキスト-コンテンツ不確実性原理から運用原則を導出する階層計算フレームワークを開発する。
基盤レベルでは、CCUPは推論を方向性エントロピー最小化として定式化し、コンテンツファーストの構造化を好む変分勾配を確立する。
本稿では,形式的同値定理,原理間の依存格子,CCUP型推論の効率性向上を示す計算シミュレーションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-25T17:21:19Z) - Towards a Generalized Theory of Observers [41.94295877935867]
我々は観察者が測定、参照フレーム、意味の出現に欠かせない基準点として機能すると主張している。
この形式主義は、意識、量子計測、計算境界に関する議論に新たな光を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-22T19:35:55Z) - Learning Discrete Concepts in Latent Hierarchical Models [73.01229236386148]
自然の高次元データから学習する概念は、ヒューマンアライメントと解釈可能な機械学習モデルの構築の可能性を秘めている。
我々は概念を階層的因果モデルを通して関連付けられた離散潜在因果変数として定式化する。
我々は、理論的な主張を合成データ実験で裏付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-01T18:01:03Z) - A Systems Theory of Transfer Learning [3.5281112495479245]
我々は、移動学習を集合上の関係として定義するためにメサロヴィッチ系理論を用いる。
次に,伝達学習の一般的な性質を数学的構成として特徴づける。
その定式化にもかかわらず、我々のフレームワークは学習理論の詳細な数学や機械学習の解法を避けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-02T17:25:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。