論文の概要: Phase Transitions in Driven Informational Systems: A Two-Field Perspective on Learning Theory and Non-Equilibrium Chemistry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16325v1
• Date: Tue, 05 May 2026 05:33:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.887905
• Title: Phase Transitions in Driven Informational Systems: A Two-Field Perspective on Learning Theory and Non-Equilibrium Chemistry
• Title（参考訳）: 駆動型情報システムにおける相転移:学習理論と非平衡化学の2分野的展望
• Authors: Truong Xuan Khanh,
• Abstract要約: 非平衡統計物理学は、前生物選択に基づく誘導化学反応ネットワークにおける相転移を同定した。 本稿では,両現象のクラスが駆動情報システムとして共通記述を許容する視点を提案する。 本枠組みの幾何学的構造を概説し, 単体代替品と区別できる有理予測を同定し, 最近の経験的知見と整合性を示す。
• 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: Phase-transition phenomena in deep learning (grokking, emergent capabilities, and ontological reorganization under context shift) have been studied through several lenses, including representational compression, singular learning theory, and information-theoretic progress measures. Independently, non-equilibrium statistical physics has identified phase transitions in driven chemical reaction networks underlying prebiotic selection, with empirical signatures that are difficult to reproduce within single-field gradient accounts. We propose a perspective in which both classes of phenomena admit a common description as driven informational systems: stochastic processes governed by two gradient fields, an entropy production rate Sigma and an information quasi-potential Phi_I := -ln p*, where p* is the stationary density. Within this framework we introduce two candidate order parameters: an adversarial breakdown threshold alpha_dagger and a self-referential coupling threshold kappa_c. The joint scaling of (alpha_dagger, kappa_c) defines a candidate universality class with exponents (gamma_1, gamma_2). We outline the geometric structure of this framework, identify falsifiable predictions distinguishing it from single-field alternatives, and show consistency with recent empirical findings (2024--2026) on alignment transitions, adversarial breakdown scaling, and partial introspection in large language models.
• Abstract（参考訳）: 深層学習における相転移現象(農業、創発的能力、文脈シフトによる存在論的再構成)は、表現圧縮、特異学習理論、情報理論の進歩測定など、いくつかのレンズを通して研究されている。 独立に、非平衡統計物理学は、前生物選択の根底にある誘導化学反応ネットワークにおける相転移を同定し、単体勾配のアカウントでは再現が困難である経験的シグネチャを同定した。 2つの勾配場、エントロピー生成速度 Sigma と情報準ポテンシャル Phi_I := -ln p*, ここでは、p* は定常密度である。 このフレームワークでは、逆分解しきい値α_daggerと自己参照結合しきい値kappa_cの2つの候補順序パラメータを導入する。 Alpha_dagger, kappa_c) の合同スケーリングは指数 (gamma_1, gamma_2) を持つ候補普遍性クラスを定義する。 本稿では,このフレームワークの幾何学的構造を概説し,単一フィールドの代替品と区別できる有理予測を同定し,アライメント遷移,逆分解スケーリング,および大規模言語モデルにおける部分的イントロスペクションに関する最近の経験的知見(2024-2026)と整合性を示す。

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