論文の概要: The Minary Primitive of Computational Autopoiesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04501v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 02:12:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.983396
• Title: The Minary Primitive of Computational Autopoiesis
• Title（参考訳）: 計算オートポエシスのマイナープリミティブ
• Authors: Daniel Connor, Colin Defant,
• Abstract要約: Minaryは、最初の公式に証明可能なオートポエティックプリミティブの候補として設計された計算フレームワークである。 与えられた意味的次元の活性化を条件とした正規化コンセンサスの平均と分散に関する正確な公式を導出する。 私たちは、Minaryは組織的にクローズドだが、MaturanaとVarelaの意味で運用的にオープンである、と論じています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Minary, a computational framework designed as a candidate for the first formally provable autopoietic primitive. Minary represents interacting probabilistic events as multi-dimensional vectors and combines them via linear superposition rather than multiplicative scalar operations, thereby preserving uncertainty and enabling constructive and destructive interference in the range $[-1,1]$. A fixed set of ``perspectives'' evaluates ``semantic dimensions'' according to hidden competencies, and their interactions drive two discrete-time stochastic processes. We model this system as an iterated random affine map and use the theory of iterated random functions to prove that it converges in distribution to a unique stationary law; we moreover obtain an explicit closed form for the limiting expectation in terms of row, column, and global averages of the competency matrix. We then derive exact formulas for the mean and variance of the normalized consensus conditioned on the activation of a given semantic dimension, revealing how consensus depends on competency structure rather than raw input signals. Finally, we argue that Minary is organizationally closed yet operationally open in the sense of Maturana and Varela, and we discuss implications for building self-maintaining, distributed, and parallelizable computational systems that house a uniquely subjective notion of identity.
• Abstract（参考訳）: Minaryは、最初の公式に証明可能なオートポエティックプリミティブの候補として設計された計算フレームワークである。 マイナーは相互作用する確率事象を多次元ベクトルとして表現し、それらを乗法スカラー演算よりも線形重ね合わせによって組み合わせ、不確実性を保ち、範囲$[-1,1]$で構成的および破壊的干渉を可能にする。 固定された ``perspectives'' のセットは、隠れた能力に応じて ``semantic dimensions'' を評価し、それらの相互作用は2つの離散時間確率過程を駆動する。 我々は、このシステムを反復ランダムアフィン写像としてモデル化し、反復ランダム関数の理論を用いて、分布が一意な定常法則に収束することを証明する。 次に、与えられた意味的次元の活性化によって条件付けられた正規化されたコンセンサスの平均と分散の正確な公式を導出し、コンセンサスが生の入力信号よりも有能な構造にどのように依存するかを明らかにする。 最後に、Maturana と Varela の意味では、Minary は組織的にクローズドだが運用的にオープンである、と論じ、アイデンティティの独特な主観的な概念を持つ自己維持型、分散型、並列化可能な計算システムを構築することの意味について論じる。

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