論文の概要: Asymmetric Coupling Anisotropy for Causal Information Filtering in Physical Reservoirs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26741v1
- Date: Thu, 27 Aug 2026 07:31:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.289577
- Title: Asymmetric Coupling Anisotropy for Causal Information Filtering in Physical Reservoirs
- Title（参考訳）: 物理貯留層における因果情報フィルタリングのための非対称結合異方性
- Abstract要約: 内部結合の方向性は有効ポテンシャルの空間勾配を誘導し、決定論的上流から下流への情報の流れを確立することを示す。
この異方性はセマンティックドリフトの選択的増幅を可能にし、マクロなサドルノード分岐を引き起こす。
以上の結果から,貯水池のトポロジーの固有の因果関係は,自律的信頼性とフォールトトレラントな物理的インテリジェンスのための堅牢な枠組みをもたらすことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1458853556386799
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We demonstrate a physical mechanism for causal information filtering in a physical reservoir computing (PRC) by exploiting asymmetric coupling anisotropy. Using a network of coupled Duffing oscillators, we show that the directionality of internal coupling induces a spatial gradient in the effective potential, establishing a deterministic upstream-to-downstream information flow. This anisotropy allows for the selective amplification of semantic drifts, triggering a macroscopic saddle-node bifurcation as a physical interlock before global computational failure. Through spatiotemporal analysis of a 50-node system under traveling wave inputs, we confirm that local phase transitions effectively purge anomalous information while preserving the computational integrity of the remaining nodes. The results suggest that the intrinsic causality of the reservoir's topology provides a robust framework for autonomous reliability and fault-tolerant physical intelligence.
- Abstract（参考訳）: 非対称結合異方性を利用した物理貯水池計算(PRC)における因果情報フィルタリングの物理機構を実証する。
結合ダッフィング発振器のネットワークを用いて、内部結合の方向性が有効電位の空間勾配を誘導し、決定論的上流から下流への情報の流れを確立することを示す。
この異方性はセマンティックドリフトの選択的増幅を可能にし、大域的な計算失敗の前に物理的インターロックとしてマクロなサドルノード分岐を引き起こす。
移動波入力による50ノード系の時空間解析により,残ノードの計算的整合性を保ちながら,局所位相遷移が異常情報を効果的に浄化することを確認する。
その結果,貯水池のトポロジに固有の因果関係は,自律的信頼性と耐故障性のある物理的知能のための堅牢な枠組みをもたらすことが示唆された。
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