Първоначално в http://www.calresco.org/sos/sosfaq.htm. Отиди на главната страница.

1 Въведение

1.1 Науката за самоорганизиращи се системи

Научното изследване на самоорганизиращи се системи е сравнително нова, макар и въпроси за това как организацията възниква имат разбира се бяха повдигнати още от древни времена. Формите ние идентифицираме около нас са само една малка подгрупа от тези, теоретично е възможно. Така че защо да не виждаме по-голямо разнообразие? За да отговорим на този въпрос е причината, поради която ние изучаваме самоорганизация.

Много естествени системи показват организация (например, галактики, планети, химични съединения, клетки, организми и общества). Традиционните научни области се опитват да обяснят тези функции чрез съотнасяне на микро свойства или закони, приложими за техните съставни части, например гравитацията или химични връзки. И все пак ние също може да се обърне на темата в много по-различен начин, гледайки вместо за системни свойства, приложими за всички подобни колекции на части, независимо от техния размер или характер. Той е тук, че съвременните компютри се окажат от съществено значение, което ни позволява да се изследват динамичните промени, които се случват през огромен брой стъпки, време и с голям брой първоначални варианти.

Изучавайки природата изисква срокове подходящи за естествената система, а това ограничава нашите проучвания, за да бъдат идентифицирани качества, които лесно се възпроизвеждат, изключващи разследвания във връзка с пълната гама от възможности, които могат да се срещнат. Въпреки това, математика сделки лесно с генерализирана и абстрактни системи и произвежда теореми, приложими към всички възможни членове на клас системи. Чрез създаването на математически модели, и тичане компютърни симулации, ние сме в състояние бързо да проучат голям брой възможни изходни позиции и да се анализират общите черти, които водят. Дори малки системи имат почти безкрайни първоначалните варианти, така че дори и с най-бързия компютър в момента на разположение, ние обикновено да опитате само възможност пространство. И все пак това е достатъчно често, за нас, за да открият интересни свойства, които след това могат да бъдат тествани срещу реални системи, като по този начин генериране на нови теории, приложими към сложни системи и тяхната спонтанна организация.

1.2 Определяне на самоорганизация

Същността на самоорганизация е, че структурата на системата често се появява без изрично натиск или намеса от извън системата. С други думи, ограниченията за форма (т.е. организацията), представляващи интерес за нас са вътрешни за системата, в резултат от взаимодействията между компонентите и обикновено, независимо от физическата природа на тези компоненти. Организацията може да се развива и в двата време или пространство, поддържа стабилна форма или показват преходни явления. Женерал потоци в самоорганизирани системи се очаква (разсейване), въпреки че не е критично за самата концепция.

Полето на самоорганизация търси общи правила за растежа и развитието на системна структура, формите, които той би могъл да вземе, и накрая методи, които прогнозират, че бъдещата организация, която ще е резултат от промените, направени в основните компоненти. Резултатите се очаква да бъдат приложими за всички други системи, показващи подобни характеристики на мрежата.

1.3 Определяне на сложност теория

Основната текущата научна теория, свързана с самоорганизация е сложност теория, която гласи:

Критично взаимодействащи компоненти се самоорганизират, за да се образува потенциално развиват структури, проявяващи йерархия на случаите с поява на системни свойства.
Елементите на тази дефиниция се отнасят до следното:

  • Критично Взаимодействаме – е информация, богат, нито статична, нито хаотично
  • Компоненти – модулност и автономия на част поведение мълчалив
  • Самоорганизира – структура се генерира от местните контекстуални взаимодействия
  • Потенциално – вариация на околната среда избира и мутира атрактори
  • Йерархия – Множество нива на структура и реакции се появяват
  • Възникващи – Новите функции са очевидни, които изискват нов речник
  • Ние изследваме и да обясни условията, съдържащи това определение в този често задаван въпрос. Формата на определението, дадено тук е леко перифразирана резултат от дискусия за SOS дискусионната група, където е редактор на този често задаван въпрос предложи първоначална определение и на понятието е рафинирани, но елементите, включени са намерени в повечето общи лечения на самоорганизация , въпреки че акцентът може да варира в различни подходи към темата.

2. Системъ

2.1 Какво е система?

Една система е група от взаимодействащи части, функциониращи като едно цяло и се различават от неговите околности от разпознаваеми граници. Има много видове системи, от една страна, взаимодействието между частите могат да бъдат фиксирани (например двигател), в другата крайност взаимодействията могат да бъдат непринуден (например газ). Системите за най-голям интерес в нашия контекст са тези, в центъра, с комбинация и двете от променящите се взаимодействия и на фиксираните такива (например клетки). Функцията система зависи от характера и разположението на частите и обикновено се променя, ако се добавят, премахват или пренареждат части. Системата притежава качества, които са спешно, ако те не са неразривно намерен в рамките на всяка от частите, и съществуват само на по-високо ниво на описание.

2.2 Какво е свойство на системата?

Когато една серия от части са свързани в различни конфигурации, получената система вече не само показва колективни свойства на самите части. Вместо допълнителна поведение се дължи на системата е пример на собственост неочакван система. A конфигурация може да бъде физически, логически или статистически, всичко може да покаже неочаквани функции, които не могат да бъдат намалени до добавка собственост на отделните части. От решаващо значение за такива имоти е фактът, че ние дори не може да ги опише с помощта на езика, приложим към частите, ние се нуждаем от нова лексика, нови условия, за да бъде измислена, например “лазер” за означаване на функционалните характеристики на субекта (например последователно производители светлина).

2.3 Какво е поява?

Появата на един имот или не особеност рано наблюдава като функционална характеристика на системата. Като цяло, по-високи свойства ниво се считат като възникващ. Един автомобил е неочакван собственост на нейните взаимосвързани части. Това собственост изчезва, ако частите са разглобена и просто поставени в една купчина. Има три аспекта, включени тук. На първо място е идеята за, това означава, че интегралните свойства вече няма да съществуват, ако на по-ниското ниво се отстранява (т.е. не “мистично” несвързани имоти са засегнати). Второ новите свойства не са инертни материали, т.е. те не са само предвидими резултати от сумиране част свойства (например, когато на масата на едно цяло е просто масата на всички части сумират). На трето място трябва да има причинно-следствена връзка – по този начин възникващите свойства не са (или илюзии или описателни опростявания само). Това означава, че по-високите качества на ниво трябва да имат причинно-следствена ефекти върху долните нива – наречен “надолу причинно-следствената връзка”, т.е. амеба може да се движи, което води до всичките му съставни молекули, за да се променят техните екологични позиции (никой от които обаче сами са способни на такива автономни траектории). Това означава също така, че възникващите свойствата “канализира” (ограничават) свободата на части (чрез промяна на “фитнес пейзаж”, т.е. чрез налагане на гранични условия или ограничения).

2.4 Какво е организация?

Подредбата на избрани части, така че да се насърчи конкретна функция. Това ограничава поведението на системата по такъв начин, че да се ограничи до по-малък обем на състоянието му пространство. Признаването на самоорганизиращи се системи може да бъде проблематично. Нови подходи често са необходими, за да се намери ред в това, което преди се смяташе за шум, например в признанието, че част от система изглежда като цяло (полусходство) или при използването на фаза пространство диаграми.

2.5 Какво е държавна или фаза пространство?

Това е общият брой на поведенчески комбинации на разположение на системата. Когато хвърлят една единствена монета, това ще бъде само две държави (или Ези или тура). Броят на възможните състояния расте бързо с сложност. Ако вземем 100 монети, тогава комбинациите могат да бъдат организирани в над 1.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000 различни начини. Ние ще видите всяка монета като отделен параметър или измерение на системата, така че едно споразумение би било еквивалентно на указването на 100 двоични цифри (всеки един показва 1 за глави или 0 за опашки за конкретна монета). Обобщаване, всяка система има едно измерение на пространството на състоянията за всяка променлива, която може да се промени. Мутация ще се промени една или повече променливи и да се премести на системата на малко разстояние в пространството на състоянията. Членка пространство често се нарича фаза пространство, двете понятия са взаимозаменяеми.

2.6 Какво е самоорганизация?

а) развитието на система в организирана форма при отсъствие на външен натиск.

б) преминаване от една голяма област на пространството на състоянията на устойчиви малка, под контрола на самата система. Тази по-малка област от пространството на състоянията, се нарича атрактор.

в) въвеждането на корелации (модел) с течение на времето или пространството за по-рано независими променливи, действащи в рамките на местните правила.

Типични характеристики включват (в груб ред на всеобщност):

  • Липса на външен контрол (автономия)
  • Динамик операция (Развитие на време)
  • Колебания (шум / търси между опции)
  • Симетри счупи (загуба на свободата / хетерогенност)
  • Глобал поръчка (излизане от местни взаимодействия)
  • Разсейване (използване на енергията / далеч-от-равновесие)
  • Нестабилността (самостоятелно засилване избор / нелинейност)
  • Множество равновесие (много възможни атрактори)
  • Критичност (прагови ефекти / фазови промени)
  • Редансъ (нечувствителност към увреждане)
  • Селф-поддръжка (ремонт / репродуктивни метаболизъм)
  • Адаптация (функционалност / проследяване на външните вариации)
  • Сложността (множество едновременни ценности или цели)
  • Йерархии (множество вложени самоорганизирани нива)

2.7 Мога неща самоорганизират?

Да, всяка система, която взема под форма, която не е наложена отвън (от стени, машини или сили) може да се каже, да се самоорганизират. Терминът обикновено се използва обаче в по-ограничен смисъл, като се изключат физическите закони (редукционистката обяснения), и предполага, че имотите, които се появяват, не са обясними от чисто редукционистката гледна точка. Примерите включват магнетизъм, кристализация, лазери, Бернар клетки, Белоусов-Жабътински и реакции, клетъчна, организма структури, птици и риба трупат, имунната система, мозъка, екосистеми, икономики и т.н. Един отличен обзор на този въпрос може да се намери в Франсис хартия Хейлихен на “науката за самоорганизация и Адаптивност”

2.8 Какво е атрактор?

Предпочитан позиция за системата, така че ако системата се стартира от друга държава ще се развива, докато не пристига в атрактор, и след това ще остане там в отсъствието на други фактори. Един привличаща може да бъде точка (например центъра на купа съдържащ топка), обикновен път (например планетарна орбита), сложна серия от състояния (например метаболизма на клетката) или безкрайна последователност (наречена странно привличаща ). Посочите ограничен обем на пространството на състоянията (компресия). По-голямата областта на държавните пространство, което води до атрактор се нарича своя басейн на привличане и се състои от всички предварителни изображения на държавата на атрактор. Съотношението на обема на басейна на обема на атрактор може да се използва като мярка за степента на самоорганизация настоящото. Това самоорганизация Factor (SOF) ще варира от общия размер на държавната пространство (за напълно подредени системи – максимална компресия) до 1 (за – нула компресия)

2.9 Какво е предварително изображение?

Ако системата се повтори (пристъпи във времето) и се движи от членка Х да заявя г., а след това-членка Х е предварително изображение на държавния г.. С други думи, тя е на траекторията, която води в състояние у. Предварително образ, който самият не е предварително изображение се нарича Райска Градина състояние и е отправна точка за траектория. Обичайно е да се изключат състояния на самия атрактор от списъка с предварително изображение, за да се избегне кръговост, тъй като това са всички предварителни образи един на друг.

2.10 Как да атрактори и самоорганизация се отнасят?

Всяка система, която се движи с постоянна структура може да се каже, да бъде изготвен до атрактор. Комплексна система може да има много атрактори и те могат да променят с промените в междусистемните връзки на системата (мутации) или параметри. Проучване самоорганизация е еквивалентно на изследване на атрактори на системата, тяхната форма и динамиката. На атрактори в сложни системи се различават по тяхната устойчивост, някои имат дълъг срок, така че могат да се появят като дълготрайни “обекти”, някои от които са с много кратка продължителност (преходни атрактори), много от тях са междинни (например нашите концепции).

2.11 Какъв е механизмът на самоорганизация?

Случайни (или на местно ниво, насочени) промени могат да предизвикат, самоорганизация, като позволява изследването на нови държавни космически позиции. Съществуват Тези позиции в басейните на привличане на системата и по своята същност са нестабилни, пускането на системата под напрежение от някакъв вид, и го кара да се движи по траектория към нов атрактор, който образува самостоятелно организирано държавата. Но(колебания) могат да позволят метастабилни системи (т.е. тези, които притежават много атрактори – алтернативни стабилни позиции), за да избягат един леген и да влезе в друга, като по този начин с течение на времето на системата може да се обърне оптимална организация или може да сменяте между различните атрактори, в зависимост от размера и естеството на сътресения.

2.12 Как самостоятелно поръчка и самостоятелно направление се отнасят?

Самъ-организация като общ термин понякога се разделя на две форми. Първото самостоятелно-Поръчва се отнася до физикохимичните системи, които организират след природни закони. В тази категория дойде кристализация и много от дисипативни химически системи. Тези системи не са свързани с вътрешни решения и като цяло са ниски-измерни и предсказуеми в поведението, без да има “функция” и те могат да бъдат описани физически. Втората категория често и използване на родовото понятие обаче) се отнася до системи, които могат да извършват вътрешни избори (на “Епистемични” или “кибернетичен осветената), и те са свързани с изрични изкуствени системи за живеене, така и. Те са управлявани във връзка с някаква вътрешна цел, стойност или функция, често се опитва да оптимизира някои фитнес във връзка с тяхната среда и те трябва да бъдат описани формално (абстрактно или алгоритмично). Това е отворен въпрос за това как, по време на еволюцията, първата форма развива автономно управление видно от втората.

3 Ръба на хаоса

3.1 Какво е критичност?

Една точка в коя система свойства се променят изведнъж, например където матрица отива от не-процеждаща (изключен) до процеждаща (свързана) или обратното. Това често се разглежда като промяна на фазите, като по този начин в критично взаимодействащи системи, които очакваме стъпка промени в имоти.

3.2 Какво е самоорганизираща се критичност (SOC)?

Способността на системата да се развива по такъв начин, че да се обърне към критична точка и след това се поддържа в този момент. Ако приемем, че една система може да мутира, а след това, че мутация може да го вземе или към по-статична конфигурация или към по-променливо един (по-малък или по-голям обем на пространството на състоянията, нов атрактор). Ако даден динамична структура е оптимална за системата, и текущата конфигурация е твърде статичен, след това по-Променлива конфигурация ще бъде по-успешна. Ако системата в момента е твърде променливо след това ще бъде избран по-статичен мутация. По този начин системата може да се адаптира и в двете посоки, за да се събират на оптимални динамични характеристики.

3.3 Каква е на ръба на хаоса (EOC)?

Това е името, дадено на критичната точка на системата, където една малка промяна може или да бутнете системата в хаотично поведение или заключване на системата в определен поведение. Това се счита за промяна на фаза. Тя е в този момент, когато всички най-интересното поведение се случва в “комплекс” система, и това е мястото, където системи са склонни да се насочват даде възможност да го направят. Следователно повечето системи Alife се предполага да работи в рамките на този режим.

В тази граница система има дължина корелация (връзка между отдалечени части), които просто обхваща цялата система, с разпределение на енергия закон на по-къси дължини. Преходни смущения (нарушения) може да продължи много дълго време (безкрайност на лимита) и / или обхващат цялата система, но по-често ефекти ще бъдат локални или кратко живели – системата е динамично нестабилна някои сътресения, но стабилно към другите.

3.4 Какво е промяна на фаза?

Точка, при която появата на системата променя внезапно. В физически системи промяната от твърдо в течно е добър пример. Ня-физични системи също могат да проявяват промени фаза, въпреки че тази употреба на термина е по-спорно. Като цяло считаме нашата система като съществуваща в една от трите фази. Ако системата показва фиксирано поведение след това ние го разглеждаме като в твърда сфера, ако поведението е хаотична тогава ние я възлага на царството газ. За системи, на ръба на хаоса свойствата съответстват тези, наблюдавани в течни системи, потенциал за или твърдо или газообразно поведение, или и двете.

3.5 Как просмукване отнасят до SoC?

Пресяване е подреждане на части (обикновено визуализира като матрица), така че може да възникне свойство, което свързва противоположните страни на структурата. Това може да се разглежда като вземане на пътя в изключен матрица или извършване на обструкция в напълно свързан един. Границата на което системата се от изключен на свързаното внезапно една стъпка или фаза промяна в свойствата на системата на. Това е една и съща граница, че стигаме в SOC и в областта на физиката, понякога се нарича универсалност, поради общия си характер.

3.6 Какво е закон власт?

Ако ние парцел на логаритъм от броя пъти, определена стойността на имота е намерена срещу дневника на самия получаваме графика стойност. Ако резултатът е права линия, а след това ние имаме закон власт. По същество това, което казваме, е, че е налице разпространение на резултатите са такива, че по-голям ефект на по-рядко се вижда.

Математическият форма е: N(s) = s - t

където N (S) е броят на събития с размер S и T (Tor) е ​​експонентата (знакът минус показва, че цифрите падат с увеличаването на S).

Като трупи сме влезете N(s) = – t log s

Един добър пример за това е земетресение дейност, когато много малки земетресения са видели, но няколко големи такива, скалата на Рихтер е въз основа на такъв закон. A система подлежи на динамика мощност право проявява същата структура над всички скали. Това самостоятелно прилика или независима (фрактал) поведение е типично за самоорганизиращи се системи.

4. Выбър

4.1 Не е ли това просто същите като избор?

Не, избор е избор между конкуриращи се възможности, така че едно споразумение е за предпочитане пред друга във връзка с някои външни критерии – това представлява избор между две стабилни системи в пространството на състоянията. В самоорганизация има само една система, която вътрешно ограничава областта на държавните пространство, което заема. По същество системата се движи към атрактор, която покрива само малка част от пространството на състоянията, динамичен модел на изразяване на мнение, че може да продължи дори и в лицето на мутация и противопоставяне селективни сили. Алтернативни стабилни възможности са всеки самоорганизирани атрактори и избор може след това да избере един от тях въз основа на техните възникващ фенотипни свойства.

4.2 Как се естествен подбор се поберат в?

Избор е пристрастие да се движи през пространството на състоянията в определена посока, максимизиране на някои външни фитнес функция – избор между мутантни съседи. Ня-организация задвижва системата за вътрешен атрактор, можем да наречем тази на фитнес функция на вътрешен. Двете понятия са взаимно допълващи се и могат или да си оказват взаимна помощ или да се противопоставят. В контекста на самостоятелно организиране на системи, на атрактори са само стабилни страни на системата, налягане избор е сила на системата се опитва да го смущава до различно привличаща. Това може да отнеме много мутации да предизвика система да премине към нов атрактор, тъй като всеки просто премества в изходна позиция в целия басейн на привличане. Само когато на границата между две басейни се пресича ще настъпи промяна в атрактор, но тази промяна може да бъде от голямо значение, метаморфоза в системните свойства.

4.3 Какво е мутант на ближния?

В света на възможните системи (пространството на състоянието на системата) две възможности са съседи, ако промяната или мутация на един параметър може да се промени първата система в секунда, или обратното. Всеки две опции могат да бъдат класифицирани от верига на възможните мутации конвертиране между тях (чрез междинните състояния). Имайте предвид, че може да има много начини за това, в зависимост от реда на мутациите да се осъществи. Процесът на преминаване от една възможност за друга се нарича адаптивна разходка.

4.4 Какво е адаптивна разходка?

Процес, при който една система се променя от едно състояние в друго чрез постепенни стъпки. Системата “ходи” по фитнес пейзаж, всеки етап се счита, че води до подобряване на ефективността на системата по отношение на някои критерии (адаптиране).

4.5 Какво е фитнес пейзаж?

Ако оценявате всяка опция в пространството на състоянията от своето постижение срещу някои критерии тогава можем да парцел, който рейтинг като фитнес стойност на друго измерение, с височина, която дава облика на един пейзаж. Резултатът може да бъде еднолично гладка хълм (а корелира пейзаж), много по-малки върхове (здрав пейзаж) или нещо по средата.

5. Връзките

5.1 Какви са взаимодействия?

Влияния между части поради техните взаимовръзки. Тези връзки могат да бъдат от различни форми (например кабели, гравитационни или електромагнитни полета, физически контакт или логически информационни канали). Предполагаме, че влиянието може да действа по такъв начин, че да се промени състоянието на част или да предизвика сигнал да се размножава по някакъв начин с други части. По този начин степента на взаимодействието определя поведението богатството на системата.

5.2 Колко части са необходими за самоорганизация?

Най-малко две (в магнитното или гравитационното привличане) може да е достатъчно, но като цяло ние използваме термина да се класифицират по-сложни явления от точката атрактори. Богатството на възможно поведение увеличава бързо с броя на връзките и нивото на обратна връзка. За малки системи, ние сме в състояние да анализира възможностите на държавните и откриват структурата на атрактор. По-големите системи обаче изискват по-статистически подход, където ние проба на системата, чрез симулация, за да открият интегралните свойства.

5.3 Какво е обратна връзка?

А връзка между изхода на система и нейното въвеждане, с други думи, причинно-следствената връзка контур – ефект се подава обратно да причини. Тази обратна връзка може да бъде отрицателна (с тенденция за стабилизиране на системата – да се осъди) или положителни (водещи до нестабилност – хаос). Връзка резултати в нелинейности, ограничения върху поведението на системата, водещи до непредсказуемост.

5.4 Какви взаимовръзки са необходими?

В общи линии, за да се появят самоорганизация, системата трябва да бъде нито твърде слабо свързани (така че повечето единици са независими), нито твърде богато свързан (така, че всяка единица засяга всеки друг). Повечето проучвания на булеви Сети предполагат, че като около две връзки за всяка единица води до оптимални организационни и адаптивни свойства. Ако съществуват повече връзки, а след това на същия ефект може да се получи чрез използване на функции или други ограничения върху динамиката на взаимодействията.

5.5 Какво е модел Булева Мрежъ или NK?

Като колекция (N) на логика порти (AND, OR, NOT и т.н.), всяка с K входове и взаимното им свързване ни дава Boolean Network. В зависимост от броя на входа (К) към всяка врата може да генерира набор от възможни функции логика, че могат да бъдат използвани. Чрез разпределяне на тези на възли (N) на случаен принцип имаме Произволни булева мрежа (RBN – наричан също Kauffman Net или Kauffman модел) и това може да се използва за изследване дали организация изглежда за различни набори от параметри. Някои възможни логически функции са canalizing и изглежда, че този тип функция е най-вероятно да се генерира самоорганизация. Това споразумение се нарича биологично като модел NK, където N е виждал, тъй като броят на гените (с два алела от всеки – изходните членки) и K означава тяхната взаимна зависимост.

5.6 Какво функции и принуждавайки структури?

A функция се ако един вход е във фиксиран състояние е достатъчно, за да принуди изхода на фиксирана състояние, независимо от състоянието на всеки друг вход. Например, за една врата и ако един вход се държи ниско тогава изхода е принуден ниско, така че тази функция е. Порта XOR, напротив, не е, тъй като държавата винаги може да се промени чрез промяна на друг вход. В резултат на свързването на поредица от функции може да бъде да принуди парчета на мрежата, за фиксирана състояние (начална фиксирана вход може пулсации през и заключа част от мрежата – една принуждавайки структура). Такива фиксирани разделения (бариери за промяна) може да скъса мрежата в активни и пасивни структури и това може да позволи на комплексни модулни поведение, за да се развиват. Тъй като структурата е canalizing, единична промяна може да превключите в структурата от пасивна към активна или обратно, това позволява на мрежата да изпълнява поредица от регулаторни функции.

5.7 Как свързаност засегне пейзаж форма?

Като цяло по-висока свързаност по-здрав ландшафта става. Просто свързани пейзажи имат един пик, промяна на един параметър има малък ефект върху другите, така е установено, плавна промяна във фитнес по време на адаптивна разходки. Високата свързаност означава, че променливи си взаимодействат и ние трябва да се разреши за компромисни жизнеспособност, много по-ниски върхове са намерени и системата може да заседнат в местните Оптима или атрактори, отколкото е в състояние да достигне до глобалната оптимума.

5.8 Какво е NKC Мрежа?

Ако позволим на всеки възел (N), за да бъде себе си комплекс от сложни взаимосвързани части (К), тогава ние можем да разглеждаме връзките между възлите (C) като допълнителен слой от контрол. Това се отнася до биологично геном взаимодействие с други геноми. K е взаимодействието на гените в организма, C гените извън организма, които го засягат. Общата годност е получен от комбинациите от взаимодействащи генни жизнеспособността.

5.9 Какво е NKCS Мрежа?

Разширяване на модела NKC да добавите няколко вида. Всеки вид е свързан с S други видове. Това най-добре може да се види чрез визуализиране на една екосистема, където възлите са видове (поети генетично идентични), всеки състоящ се от съвкупност от гени, както и взаимодействията между видовете образуват екосистема. Така локалната връзка K уточнява как гените на един вид взаимодействат със себе си и далечните връзки (C х S) как гените си взаимодействат с всяка от останалите видове. Този модел след това позволява съ-еволюционно развитие и организация, за да бъдат проучени.

5.10 Какво е автокаталитично набор?

Колекция от взаимодействащи си субекти често реагират по определен начин само, например образувание A може да бъде в състояние да повлияе на B, но не C. D може да засегне само E. За достатъчно голяма колекция от различни лица може да възникне ситуация, при която може да се установи пълна мрежа от вътрешни връзки – субектите, да станат част от една система в съчетание. Това се нарича автокаталитично набор, след способността на молекулите да катализира образуването на другия в химически еквивалент на този режим.

6 Структура

6.1 Какви са нивата на организация?

Най-малките части на една система да произвеждат свои собствени възникващ свойства, това са най-ниските “система” характеристики и формиране на следващото ниво на структура в системата. Тези компоненти на системата след това на свой ред формират градивните елементи за следващото по-високо ниво на организация, с различни поява на имоти, и този процес може да се пристъпи към по-високи нива на свой ред. Различните нива на всички могат да проявяват своята собствена самоорганизация (например клетъчна химия, органи, общества) или могат да бъдат произведени (например бутало, двигател, кола). Една от мерките на сложност е, че една сложна система се състои от няколко нива на описание, толкова повече начини за възприемане на система, тогава по-сложна е тя и по-широка е описанието, необходими за него (алгоритмична сложност) да определи.

6.2 Как се енергия, свързани с тези понятия?

Съображения енергия често се разглежда като обяснение за организация, се казва, че минимизиране на енергия води до организацията. И все пак често има алтернативни договорености, които изискват една и съща енергия. За да се отчете като изборът между тези изисква други фактори. Организация все още се появява в компютърни симулации, които не използват концепцията на енергия, въпреки че могат да съществуват други критерии. Тази система имот предполага, че ние все още имаме много да учим в тази област, както в смисъл на ресурсните потоци от различни видове по организационно поведение. Връзката между ентропия и самоорганизация е също учи, това се опитва да се отнасят организация на втори закон на термодинамиката и последните открития тук се предполага, че за да е необходимо в резултат на далеч по-от-равновесие (разсейване) системи, които се опитват да максимизират намаляване на стреса. Това предполага, че по-сложен организъм, тогава по-ефикасен е при разсейване потенциали, поле на изследване понякога се нарича “аутокатакинетикъ” и свързани с това, което е наречено “Законът на Максимална Производство”. По този начин организацията не “нарушава” на 2-ри закон (както често се твърди), но изглежда е пряк резултат от него.

6.3 Как се отнасят до хаос?

В нелинейни изследвания ние откриваме много структура за много прости системи, както се вижда в самостоятелно подобна структура на фракталите и структурата на бифуркация вижда в логистичната карта. Тази форма на система показва сложно поведение от прости правила. За разлика от тях, за самоорганизиращи се системи имаме сложни възли, генериращи проста поведение спешно, така че по същество двете понятия са взаимно допълващи се. За нашите колективни системи, ние можем да разглеждаме твърдо състояние като еквивалент на предвидим поведението на една формула, газообразно състояние, отговарящо на статистически или хаотично царството и течно състояние като бифуркация или фракталната царство.

6.4 Какви са дисипативни системи?

Системите, които използват енергията на потока, за да поддържат своята форма се казва, че дисипативни системи, тези мерки биха включвали атмосферните вихри, живите системи и други подобни. Терминът може да се използва по-общо за системи, които консумират енергия да продължи да например двигатели или звезди. Тези системи обикновено са отворени за тяхната среда.

6.5 Какво е бифуркация?

Явление, което води до разделяне на системата на две възможни поведения (с малка промяна в един параметър), по-нататъшни промени в параметъра тогава предизвика допълнителни разделя на равни интервали от време (на константата Файгенбауъ, прибл. 4.6692 …), докато най-накрая системата влиза в една хаотична фаза. Тази последователност от стабилност, чрез нарастваща сложност, до хаос има много общо с наблюдаваното поведение на сложни системи, които отразяват промените в атрактор структура с промени в параметри. От време на време, последователни итерации в модел на системата ще цикъл между наличните поведение на.

6.6 Как се състоеше кибернетика?

Кибернетика е предшественик на сложност мислене в разследването на динамичните системи и да определят основите за изучаване на самостоятелно поддържане на системи, които използват за обратна връзка и контрол концепции. Това се отнася основно до системи, изолирани или затворени в организационно отношение, с други думи, за да самостоятелни системи. Теория сложност включва някои нови понятия като самоорганизация плюс неговите различни специалности, и добавя по-голямо внимание на заемни понятия като поникване, фаза космически и фитнес пейзажи, но по същество тя се отнася системи към други системи. Тя включва информация двупосочна потоци между тях, техните взаимни реакции към тяхната среда или за съвместно развитие. Тя също се занимава със системи, които могат да се развиват или да се адаптират, които могат да станат доста по-различни системи.

6.7 Какво е синергия?

Synergy изучава допълнителна полза, произтичаща за колективни системи. Това се отнася до идеята, че цялото е по-голяма (или по-малко), че частите. Тя включва изучаването на сливания, организационни ползи от сътрудничество и като цяло това, което е посочено в сложност проучвания като поява. Синърги включва симбиотични ефекти, заедно с много други форми на кооперацията или combinatoric фитнес аксесоари. Къде съвместни ефекти намаляват фитнес (например в разрушителна конкуренция) терминът “дизърги” може да се използва. В физически системи терминът Синърги е също наето [Хакен, Бъкминстър Фулър-].

6.8 Какво е автопойезис?

Автопойезис е самостоятелно производство – поддръжка на формата на жив организъм с времето и потоци. Това е специален случай на хомеостаза и се отнася до системната определение на живот. Понятието често се прилага към познанието, гледане на ума като система самостоятелно производство, със самостоятелно препратка и саморегулиране, който се развива с помощта на структурни съединител. Тази концепция признава, че външни влияния не могат да оформят вътрешната структура на системата, но само действат като тригери да причини структурата или да променят настоящите си атрактори или да се разпадне.

6.9 Какво е структурно свързване?

Това е идеята, че един сложен и система трябва да се отнася към своята среда, както и вътрешната структура става прикачено към съответните характеристики на тази среда. По сложност условия на околната среда се избира кои от атрактори на системите става активен по всяко време, което се нарича също се намира или е избран самоорганизация.

6.10 Какво е хомеостаза?

Това е регламентът на критичните променливи, за да образуват равновесно състояние в лицето на смущение. То е свързано с кибернетиката и към държавата EOC по сложност, и се съсредоточава върху автоматични механизми на саморегулация.

6.11 Какви са акстропи и хомеокинетик?

Няколко други условия са слабо използвани по отношение на самоорганизиращи се системи, много от гледна точка на човешкото поведение. Акстропи (също по различен начин, наречен “актропи’,’ негентропи” или “снтропи”) се отнася до отглеждане на организационната сложност. Хомеокинетик е свързан с SOS и се отнася за разглеждане на сложни системи от атомната гледна точка като колекции от движещи се частици.

6.12 Какво е стигмерги?

Използването на околната среда, за да се даде възможност на агенти, за да общуват и да си взаимодействат, улесняване самоорганизация. Това може да бъде чрез преднамерено съхранение на информация (например WWW) или чрез физически промени в ландшафта, направени в резултат на действията на форми на живот, работещи там (например феромони пътеки, термити хълмове). Бъдещите решения, направени от агентите по този начин са ограничени или стимулирани динамично от случайни промени, срещнати.

6.13 Какво е рояк?

А събирането на средства (автономни индивиди), които използват stigmergic познания за местния пазар, за да се самоорганизира и да координира тяхното поведение. Това може да се случи, дори ако самите агенти нямат никаква интелигентност и няма изрична цел. Swarm разузнаване също е свързано с Ant Colony Optimization (ACO) и Alife техники.

7 Изследванията

7.1 Как може да се изучава самостоятелно организация?

Тъй като ние се стреми към общи свойства, които се прилагат за топологично еквивалентни системи, може да се използва всяка физическа система или модел, който предоставя тези връзки. Голяма работа е била извършена с помощта на клетъчни автомати и булеви сети, с Alife, генетични алгоритми, невронни мрежи и подобни техники също са широко използвани. По принцип ние започваме с набор от правила, които определят начина, по междусистемните сечения се държат, мрежата е тогава случайно инициира и повтори (пристъпи) непрекъснато след набора от правила. Стабилните модели получени (ако има такива), са отбелязани и последователността се повтаря. След много опити може да се опита обобщения от резултатите, с някои статистическа вероятност.

7.2 Какви резултати са там досега?

Някои от тези резултати са много ориентировъчни (поради трудностите при анализиране на големи мрежи), и подлежи на промени, както се извършва повече научни изследвания и тези системи да станат по-добре разбрани. Много от тези резултати са разширени и оправдани от Стюарт Кауфман в предишните си записки, вижте: “Природата на автономни агенти” (публикувани като “разследвания”). За един по-философски поглед върху трудностите видите преброим Сложността Теория CALResCo е.

На атрактори на една система са еднозначно определени с държавните преход свойства на възлите (тяхната логика) и реалните междусистемните връзки на системата.

Атрактори доведат до сливането на исторически позиции. Така необратимост е, присъщи на концепцията. Много сценарии могат да доведат до същия резултат, следователно уникален логично намаляване, че една държава е резултат от конкретен предшественик (назад причинността) е невъзможно, дори и на теория. Сливането на световните линии по този начин обезсилва, като цяло, определяне на специфичната предварително имиджа на всяка държава.

Съотношението на басейна на площ атракция в размер атрактор (наречена тук самоорганизиращи фактор или SOF) варира от размера на целия държавен пространство (напълно нареди точка атрактор) до 1 (напълно нарушен, атрактор).

Единични мутации свързване може значително да променят атрактор структурата на мрежите, което позволява атрактори за сливане, разделяне или промяна на последователности. Чинии на привличане също са променени и началните точки след това може да се влеят в различни атрактори.

Единични държавни мутации могат да се движат на система от един атрактор в друга в рамките на системата. Получената поведение може да се промени между фиксирана, хаотична, периодичен и сложен във всяка комбинация от наличните атрактори и ефектът може да се прогнозира, ако детайлите на системата са напълно известни.

Мутацията пространство на система с два алела на всеки възел е булева на измерение N (брой на съседи). Броят на адаптивни пикове за произволни системи е 2 ** N / (N + 1), експоненциално високо.

Шансът за постигане на по-високи пикови случайни половини с всяка стъпка, след 30 стъпки, това е едно на милиард. Времето, необходимо везни по същия начин. Средна продължителност на адаптивна разходка до близкия връх е LN N. разклоняващи разходки са идеални първоначално, но по-голямата цел на местните Оптима (премълчано). Това прави намирането на единен “максимална фитнес” пик на NP-трудно проблем. Корелира пейзажи са необходими за адаптивно подобрение.

Съотношение пада експоненциално с мутант разлика (разстояние), ставайки напълно несвързани помежду си за K = N-1 пейзажи. Търсения извън дължината на съответствието (1 / д) извадки от случайни пейзажи. Следователно броят на рекомбинация “се опитва” трябва да намери най-високият връх на двойки с всеки успех.

За такива системи с висока степен на свързаност, средният брой на атрактори е N / д (линейни), медианата на броя на държавите в рамките на привличащи Средно 0.5 * корен (2 ** N) (експоненциално голям). Тези системи са силно чувствителни към посегателство, и суап сред атрактори лесно.

За К = 0, има гладка пейзаж с един пик (глобалната оптимално). Дължина на адаптивна пеша е N / 2, посоки нагоре намалява с една с всяка стъпка.

За K = 1, медиана номера привличащи са експоненциални на N, държавни дължини увеличават само като корен N, но отново са чувствителни към безпокойство и пряко лесно разменят между атрактори.

За K = 2 имаме фазов преход, среден брой на атрактори пада до изкорени N, средна дължина е също корен N (по-скорошна работа е установено, че техники за вземане на проби са склонни да пропуснете малки атрактори, по-общо броят се увеличава най-малко линейно с N ). Системата е стабилна безпокойство и пряко има няколко пътеки между атрактори. Повечето пертурбации върнете към същия атрактор (тъй като повечето сътресения влияят единствено на “стабилно ядро​​” на възли извън атрактор).

Системи, които са в състояние да променят своето брой връзки (чрез мутация) са намерени да се премине от хаотичния (K високо) или статични (K ниски) региони спонтанно с тази на фазовия преход и стабилност – на самоорганизираща критичността. Максималната годност е установено, че връх в този момент.

Природни генетични системи с висока свързаност K> 2 имат по-висок дял от canalizing функции, отколкото би бил случаят, ако случайно назначен. Това предполага, селективен пристрастия към функции, които могат да подкрепят самоорганизация на ръба на хаоса.

За да се създаде относително гладко пейзаж изисква съкращения, които не са оптимални системи. Максимална компресия (ефективност) дава пресечена местност, и стагнация на местния връх, предотвратяване на подобрение. Над предполага, че системите променят техния съкращения за максимизиране адаптивност.

“Няма безплатен обяд” теорема гласи, че средната стойност на всички възможни пейзажи, не техника търсене е по-добре, отколкото случаен принцип. Това предполага, ако теорията на еволюцията е валидно, че ландшафтът е свързана с техниката за търсене. С други думи организмите създават свои собствени гладка пейзаж – пейзажът е “проектиран” от агентите …

Ако ние се измери разстоянието между две близки точки във фаза пространство, както и парцел, който с течение на времето, а след това за хаотични системи разстоянието ще се различават, за статично тя ще се сближат върху един атрактор. Наклонът дава мярка за стабилността на системата (+ съм е хаотична) и нулева стойност съответства на ръба на хаоса. Това върви с името на експонентата Ляпунов (по един за всяко измерение). Други подобни мерки също се използват (например Дерида парцел за дискретни системи).

A мрежа има тенденция да съдържа неравномерно разпределение на атрактори. Някои от тях са големи и се отцежда големи басейни на привличане, други са малки с няколко държави в съответните им басейни.

Басейните на привличане на по-високи върхове фитнес са склонни да бъдат по-големи от тези за по-ниска Оптима в критична точка. Възникнат корелира пейзажи, съдържащ няколко върхове и с тези, събрани на едно място.

Както K увеличава, височината на достъпните върхове пада, това е “Сложността катастрофа” и ограничава изпълнението към средната стойност в рамките на ограничението.

Мутация налягане расте с размера на системата. Отвъд критична точка (в зависимост от скоростта, размер и налягане избор) вече не е възможно да се постигне адаптивно подобрение. задава в и системата неизбежно се движи надолу на разстояние фитнес връх към стабилна ниска точка, неоптимално черупка. Limit = 2 *, степен на мутиране * N ** 2 / MOD (селекционен натиск).

За съ-еволюционен мрежи, тунинг K (местни взаимодействия), за да съвпадат или да надвишава C (взаимодействие между животинските видове) довежда системата до оптималната фитнес, друг SOC. Тази настройка помага за оптимизиране на двата вида (​​симбиотични ефекти). Намаляване на броя на S взаимодействащи видове (чупене dependancies – например нови ниши) също така подобрява цялостната фитнес. K трябва да бъде сведена до минимум, но трябва да се увеличи за голям S и C, за да се получи бърза конвергенция.

В региона на фазов преход на системата обикновено се разделят на активни области на променлива поведение разделени с фиксирани бариери на статични компоненти (замразени възли – стабилното ядро). Или пипала между динамичните региони позволи контролиран разпространение на информация в системата. Броят на активните острови е ниско (по-малко от корен N) и съдържа около една пета от възли (увеличаване с K).

В критичната точка, независимо от размера на смущение може потенциално да доведе до всякакъв размер на ефект – това е невъзможно да се предскаже размера на ефекта от размера на смущението (за големи, аналитично-сложните системи). Разпределение A мощност закон е установено, с течение на времето, но времето и размера на всеки конкретен смущение е неопределен.

Построяване на входния ентропията на система дава висока стойност за хаотични системи, ниска стойност за поръчани системи и междинен за сложна система. Вариацията на входния ентропията е висока за сложни системи, но ниска за двете подредени и хаотични такива. Това може да се използва за идентифициране на ДОС поведение.

За мрежа на N възли и Е възможни ръбове, след като N расте броя на комбинации край ще растат по-бързо от възли. Като се има предвид някаква вероятност за значими взаимодействия, тогава неизбежно ще бъде критичен размер, в който системата с отида от подкритично да supracritical поведение, на SOC. Съответният размер е N = корен (1 / (2 * вероятност)).

Тъй като метаболизмът е такава автокаталитично набор, това означава, че животът ще се появи като фазов преход във всяка достатъчно сложна реакция система – независимо от химическата промишленост или друга форма.

Като се има предвид разнообразието на протеин в биосферата, това доказва, че е широк, но стабилността на клетките изисква разделяне на подкритично но автокаталитично състояние. Този баланс предполага ограничение за мобилни биохимично разнообразие и самоорганизираща поддръжка под тази граница. Това е свързано с катастрофата грешка, прекалено висока скорост на иновациите не може да се овладее чрез избор и води до загуба на информация, хаос и срив на системата.

Получавайки supracritical набор от съществуващи продукти М, и потенциалните продукти M “(М”> M), равновесна константа ограничения прогнозират, че вероятността от разликата М “- М комплект трябва да бъде нула. Следователно няма да има градиент в посока по-голямо разнообразие, с други думи, “творчество”, в такава система.

Оценяването на по-горе за разнообразието намираме на тази планета показва, че ние досега са изследвани само една незначителна част от пространството на състоянията, през времето, когато Вселената е съществувала. Така Вселената все още не е в равновесно състояние и стандартните предположения на равновесни статистическата механика не се прилагат (например  хипотеза).

Две или повече взаимодействащи автокаталитични комплекти, които да увеличат процентите на репродукцията над това на нито в изолация ще расте преференциално. Това е форма на търговия или взаимопомощ, екосистема в миниатюра.

Такива взаимодействащи набори могат да генерират компоненти, които не са в нито сет. даване на по-високо ниво на съвместна операция, възникващ новост.

Ако тези иновации свързано с определени разходи, а след това скоростта на иновациите ще бъде ограничена от срок на откупуване. Това се вижда в икономически аналози, където риск / печалба образува баланс, както и в екологични системи. Взаимодействията трябва да бъдат нетен положителен сума, за да бъде устойчива.

В пространствено разширени мрежи с голямо разнообразие от различни модели са намерени, те се появят над голяма част от параметър или държавно пространство. Модели формират както от постоянен градиент (дифузия в пространството) и дискретна взаимодействие (клетка-клетка индукция сигнализация) процеси.

Patterns увеличават експоненциално по честота с броя на единиците в мрежата, индуктивни процеси, които произвеждат по-стабилни модели, като в същото време дифузионни процеси произвеждат повече нестабилни хора, което предполага, че първото е по-важно в морфогенеза.

7.3 Как приложимо е самоорганизация?

Горните резултати изглежда сочат, че такива системни свойства могат да се припишат всички начин на природните системи, от физически, химически, биологически, психологически за културата. Много работа е все още необходимо, за да се определи до каква степен тези системни свойства се отнасят до действителните характеристики на реални системи и как те се различават с промени в ограниченията. Законите за силата са често срещани в природните системи и се основава SOC не може да се изключи като възможна причина за тази ситуация.

Leave a Comment