化学主方程涌现宏观混沌的信息论刻画
Information-Theoretic Characterization of Macroscopic Chaos Emerging from the Chemical Master Equation
- Kyoto University（京都大学）
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AI总结：
本文从信息论角度证明，由双时互信息构造的信息损失速率在确定性极限下恢复柯尔莫哥洛夫-西奈熵，并通过三物种七反应的马尔可夫跳跃过程数值模拟验证了该理论结果。
AI中文摘要：
开放化学反应网络在有限系统尺寸下表现出随机浓度动力学，而其宏观极限由可呈现混沌的确定性速率方程支配。在本快报中，我们从理论上证明，由双时互信息构造的信息损失速率在确定性极限下恢复柯尔莫哥洛夫-西奈熵。我们通过对涉及七个反应的三物种系统的马尔可夫跳跃过程进行数值模拟验证了这一结果。
英文摘要：
Open chemical reaction networks exhibit stochastic concentration dynamics at finite system sizes, whereas their macroscopic limit is governed by deterministic rate equations that can display chaos. In this Letter, we show theoretically that a rate of information loss constructed from two-time mutual information recovers the Kolmogorov-Sinai entropy in the deterministic limit. We verify this result through numerical simulations of a Markov jump process for a three-species system involving seven reactions.
