論文の概要: Atom as an Agent: Emergent Order by Collective Predictive Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36673v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 05:43:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.522936
• Title: Atom as an Agent: Emergent Order by Collective Predictive Coding
• Title（参考訳）: エージェントとしてのAtom: 集合予測符号化による創発的順序
• Abstract要約: 我々は,言語・記号発生理論である集団予測符号化(CPC)を物理に適用する。 私たちの言語が人間のコミュニケーションから出てくると、物理的マクロな秩序パラメータは原子間の通信から出てきます。 古典スピン系の3つの例を示す: 2次元強磁性および反強磁性イジングモデル、競合するストライプ秩序を持つ2次元スピンモデル、および完全に連結されたシェリントン・カークパトリック・カークパトリックスピングラスモデル。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.60846373423558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: What is the intrinsic reason of emergence of macroscopic order parameter out of microscopic systems? In this article, we apply to physics the collective predictive coding (CPC), the theory of language/symbol emergence. As our language emerges out of our human communications, physical macroscopic order parameter emerges out of communications among atoms --- each atom is regarded as an agent who predicts each other's behavior through inference. We present three examples of classical spin systems: two-dimensional ferromagnetic and antiferromagnetic Ising models, a two-dimensional spin model with competing stripe orders, and the fully connected Sherrington--Kirkpatrick spin-glass model. In all of these examples, proper macroscopic order parameters including the replica overlap emerge automatically through communication informatics of CPC, only from observed spin configurations. We call the learned macroscopic coordinate the collective predictive order. Furthermore, for the ferromagnetic and antiferromagnetic Ising models, the equilibrium distribution of the collective predictive order yields an emergent potential with the symmetry and thermal evolution characteristic of a Landau potential. Notably, the emergence of the collective predictive order does not refer to any structure of microscopic Hamiltonians/Lagrangians. Thus our ``Atom-as-an-Agent" (AaaA) principle offers a completely data-driven method for the emergence of macroscopic order, that is, machine learning physics.
• Abstract（参考訳）: 微視的システムから巨視的秩序パラメータが出現する本質的な理由は何か? 本稿では,言語・シンボルの出現理論である集団予測符号化(CPC)を物理学に適用する。 私たちの言語が人間のコミュニケーションから出てくると、物理的マクロな秩序パラメータは原子間の通信から出てきます。 古典スピン系の3つの例を示す: 2次元強磁性および反強磁性イジングモデル、競合するストライプ秩序を持つ2次元スピンモデル、および完全に連結されたシェリントン-カークパトリックスピングラスモデル。 これらすべての例において、レプリカオーバーラップを含む適切なマクロオーダーパラメータは、観測されたスピン構成からのみCPCの通信情報を通して自動的に現れる。 学習したマクロ座標を集合予測順序と呼ぶ。 さらに、強磁性及び反強磁性イジングモデルでは、集合予測次数の平衡分布はランダウポテンシャルの対称性と熱進化特性を持つ創発電位をもたらす。 特に、集合的予測順序の出現は、顕微鏡的ハミルトニアン/ラグランジアンの構造を指してはいない。 したがって、我々の‘Atom-as-an-Agent’(AaaA)原則は、マクロ的な秩序、すなわち機械学習物理学の出現のための、完全にデータ駆動の方法を提供する。

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