2、分布式计算中的信息动力学：量化与洞察

分布式计算中的信息动力学：量化与洞察

1. 分布式计算概述

分布式计算在复杂系统科学、物理学、人工智能、生物和神经信息学等众多领域一直是备受关注的话题。在这些领域中，分布式计算通常围绕着记忆、通信和处理这三个方面展开：
- 记忆 ：指的是代理或过程存储信息以供未来使用。例如，模块化机器人的协调运动、事件间分布时间的动态变化以及耦合系统之间的同步等方面都涉及到信息的存储。
- 通信 ：涉及信息在不同代理或过程之间的传递。这在生物系统（如微管中的偶极 - 偶极相互作用、钙离子的信号转导）、社会动物（如鱼类的群游行为）以及基于代理的系统（如代理对环境的影响、诱导涌现的神经结构）中都具有重要意义。
- 处理 ：是将存储和/或传输的信息组合或修改成新形式的过程。在生物神经网络及其模型中，处理被认为是潜在的生物驱动因素，同时也涉及基于碰撞的计算（如孤子动力学和碰撞）。

分布式计算是由多个代理或实体执行的涉及这些信息操作的过程。常见的例子包括离散动力系统（如细胞自动机）的时间演化、大脑中的信息处理、基因调控网络计算细胞行为、鸟群或鱼群计算集体航向、蚁群计算到食物源的最有效路径以及人工自组织系统中的集体行为。

这些信息操作不仅存在于专门设计用于计算的系统中，也存在于看似不执行有用功能的系统中，这被称为内在计算。内在计算的概念支持了“信息即物理，物理即信息”的观点，并且这些操作是图灵通用计算的基本功能：信息存储、信息传输和信息修改。

在复杂系统科学中，这些操作与分布式计算的基本性质以及涌现的复杂行为密切相关。例如，在细胞自动机中，人们推