主要观点总结
本文介绍了复杂系统和非线性动力学领域的知名学者James P. Crutchfield与美国加州大学戴维斯分校物理系教授合作者基于内在计算（intrinsic computation）和演化算子（evolution operators）构建的新自组织现象研究框架——涌现统计力学（statistical mechanics of emergence）。文章介绍了这一新框架在处理远离平衡态的复杂系统中的自组织和涌现现象的应用和挑战，并详细阐述了演化算子、内在计算以及它们在涌现统计力学中的作用。此外，文章还讨论了该框架在生物学和社会科学中的应用，以及与传统物理理论的区别和联系。
关键观点总结
关键观点1: 复杂系统中的自组织现象和涌现概念
介绍了自组织现象和涌现的基本概念，这些概念是理解复杂系统的关键。
关键观点2: 演化算子和内在计算
详细解释了演化算子和内在计算这两种重要的数学工具，以及它们在理解自组织和涌现现象中的应用。
关键观点3: 涌现统计力学的新框架
介绍了基于演化算子和内在计算的涌现统计力学框架，该框架在处理复杂系统中的自组织和涌现现象方面显示出巨大的潜力。
关键观点4: 应用领域
讨论了涌现统计力学在生物学和社会科学中的应用，以及其在理解自然界和人类社会中的复杂现象方面的广泛应用前景。
关键观点5: 与传统物理理论的区别和联系
指出了涌现统计力学与传统物理理论的区别和联系，强调了宏观行为与微观机制之间的复杂关系，以及学习而非构建的理念在理解复杂系统中的重要性和价值。
文章预览
导语 为了理解复杂系统中的自组织和涌现现象，近期，复杂系统和非线性动力学领域的知名学者、美国加州大学戴维斯分校物理系教授 James P. Crutchfield 与合作者在 Physics Reporsts 发表综述文章，基于内在计算（intrinsic computation）和演化算子（evolution operators）构建了一套新的自组织现象研究框架——关于涌现的统计力学（ statistical mechanics of emergence）。涌现统计力学通过分析系统中不同层次的相互作用，揭示了宏观行为与微观机制之间的复杂关系，从而能够处理跨越多个尺度的复杂系统。 研究领域：非平衡热力学，模式形成，自组织，涌现，内在计算，演化算子，熵产生 龚铭康 | 编译 论文题目：On principles of emergent organization 论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0370157324001327 期刊名称： Physics Reporsts 自20世纪起，自组织现象逐渐成为
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