25、分布式计算信息动力学框架：贡献与展望

分布式计算信息动力学框架：贡献与展望

1. 主要贡献概述

在分布式计算的研究中，能够从信息存储、传输和修改的角度来描述和局部量化计算过程，有助于我们更好地理解自然中的分布式计算及其复杂性来源。下面将详细介绍在这方面的主要贡献。

1.1 分布式计算信息动力学框架

这一框架是首次完整地对分布式计算的信息动力学进行量化的体系。它从信息的存储、传输和修改这些组件操作的角度来量化计算，并且特别关注系统内这些操作在时空局部尺度上的动态。该框架具有以下三个关键特性：
- 信息理论基础 ：基于信息理论，能够捕捉非线性效应，适用于任何类型的动态过程，包括离散和连续值状态。
- 与分布式计算描述相关 ：该方法与描述复杂系统中分布式计算的常用语言直接相关，通过记忆、通信和处理的概念，直接对应信息的存储、传输和修改操作。
- 关注局部动态 ：聚焦于信息操作的局部动态。虽然平均或系统范围的度量在提供总结结果方面有其作用，但时空上的局部关注对于理解每个度量的本质以及提供平均度量无法提供的系统行为洞察至关重要。

将这些度量整合在一个框架中，使我们能够获得单独研究无法实现的见解。例如，我们展示了组件操作在计算给定变量的下一个状态时是如何相互关联的。此外，建立目的地的过去历史背景是分布式计算视角的核心，对于准确量化每个信息操作至关重要。

1.2 信息存储的测量

信息存储可以通过总存储（通过现有度量“过剩熵”）或当前正在使用的存储量（通过新度量“主动信息存储”）来量化。我们首次对这两种度量进行了局部化，从而