论动态统计信息理论

将现有的静态统计信息理论拓展至动态过程,建立以动力学系统的信息和信息熵的演化规律为主题及其应用的动态统计信息理论.从态变量演化方程出发,推导出表述信息熵和信息的演化规律的动态信息熵密度和动态信息密度的非线性演化方程.这两个方程表明:信息熵密度随时间的变化率是由其在坐标空间和态变量空间的漂移、扩散和产生三者引起的;而信息密度随时间的变化率则是由其在坐标空间和态变量空间的漂移、扩散和减损三者引起的.给出了漂移信息流和扩散信息流的表达式、信息减损率和信息熵产生率的简明公式.证明了动力学系统内的信息减损(或增加)率等于它的信息熵产生(或减少)率,信息扩散与信息减损同时发生.得到了反映传递过程动态特性的动态互信息公式,它在信道长度与信号传递速度之比趋于零的极限情况下变为现有的静态互信息公式.这些结果都是从信息和信息熵演化方程统一得出的,未增加新的假设.作为这些理论公式的应用,研究和计算了布朗运动的漂移扩散传递、热缺陷产生动力学及分子马达3个动力学课题的信息熵和信息的变化式,给出了高斯信道的动态互信息公式.     

动态信息理论和动力学系统信息描述

发展了作者建立的动态统计信息理论. 基于随机动力学系统、经典和量子非平衡态统计物理系统和特殊电磁场系统的态变量演化方程都可看成是其信息符号演化方程, 结合动态信息和动态熵的定义, 推导出了描述动态信息演化规律的动态信息演化方程和动态熵演化方程. 这四种演化方程的数学类型相同. 它们一致表明: 当信息在系统之外的坐标空间传递时, 动态信息密度随时间的变化率是由其在系统内部的态变量空间和传递过程的坐标空间的漂移、扩散和耗损三者引起的, 而动态熵密度随时间的变化率则是由其在系统内部的态变量空间和传递过程的坐标空间的漂移、扩散和产生三者引起的. 当空间噪声可略去时, 将会出现信息波. 若仅研究系统内部的信息变化, 动态信息演化方程就约化为与描述上述动力学系统演化规律的动力学方程相对应的信息方程, 表明各动力学系统的演化规律都可统一由信息方程描述, 因而这些系统的演化过程就可抽象成信息的演化过程. 进而给出了信息流公式、信息耗损率公式和熵产生率公式. 论证了内部组元间存在相互吸引作用的动态系统可能自发产生信息, 推导出了这种信息产生率公式. 从而得到了系统的总的信息变化率表达式, 它是由信息耗损率、信息产生率和信息流入率三者的代数和组成的, 显示了动力学系统的演化、包括退化和自组织进化统一的信息描述.     

论非平衡态统计物理基本方程——兼论非平衡熵演化方程和熵产生率公式

该文综述了作者的研究成果．十多年前,作者提出了一个新的非平衡态统计物理基本方程以取代现有的Liouville方程．这就是6N维相空间的随机速度型Langevin方程或其等价的Liouville扩散方程．这个方程是时间反演不对称的．它表明,统计热力学系统内的粒子运动形式同时具有漂移扩散二重性,统计热力学运动规律是由动力学规律和随机性速度二者叠加而成的,既有确定性又有随机性,因而有别于动力学系统内的粒子运动规律．粒子的随机扩散运动正是宏观不可逆性的微观起源．由这个基本方程出发,求得了BBGKY扩散方程链、Boltzmann碰撞扩散方程和流体力学方程,如质量漂移扩散方程、Naiver．Stokes方程和热导方程等．更重要的,首次建立了6N维、6维和3维相空间的非平衡熵密度随时空变化的非线性演化方程,预言了熵扩散的存在．这个熵演化方程在非平衡熵理论中起着核心作用．它指明,非平衡熵密度随时间的变化率是由其在空间的漂移、扩散和产生三者引起的．进而由这个演化方程,求得了6N维和6维相空间的熵产生率公式、即熵增加定律公式,论证了非平衡系统内部吸引力能导致嫡减少而排斥力则引起另一种熵增加,导出了熵减少率或另一种熵增加率的共同表达式,给出了统一热力学退化和自组织进化的理论表达式,阐明了趋向平衡的熵扩散机理．作为应用,还将这些熵公式用于计算和讨论了一些实际非平衡态和定态物理课题．所有这些结果都是严格统一从新的基本方程推导出的,未增补任何其他新假设．     

自发熵减少及其统计公式

世界为何能抵抗熵增加定律而涌现自组织结构?孤立系统的熵是否永远只增不减?热力学退化和自组织进化可否统一,如何统一?本文从非平衡熵演化方程出发,论证内部有相互吸引力作用的非平衡系统可能会自发涌现一种新的熵减少,它与传统的熵增加定律共存,互相抵消,结果导致孤立系统的总熵可能减少,从而不仅使孤立系统亦促进开放系统涌现自组织结构。本文推导出这种新的熵减少率的统计公式,并从数学形式和微观物理基础两方面与作者前些年得到的熵增加定律的统计公式作了对比;进而给出孤立系统和开放系统的总熵变化率公式,前者由熵增加定律公式和新的熵减少率公式相加决定,后者为熵增加、熵减少和熵流出3项的代数和,二者都显示了热力学退化和自组织进化的统一。应用本文理论公式,定性地讨论了两个实际孤立系统不均匀结构的形成,包括对宇宙热寂推论的澄清。     

非平衡统计密度算符(Ⅰ)——形式理论

本文从局域运动方程出发,通过作两点假设并定义体系的熵流密度算符。导出了描写非平衡体系性质的统计密度算符。本文得到的非平衡统计密度算符(NESDO)在一定条件下可以得到B.Robertson定义的广正则密度算符及 D.N.Zubarev得到的统计算符。因此本文得到的 NESDO更具一般性。具有广泛应用价值。     

基因组信息、密码进化、折叠动力学和熵产生——理论生物学的几个基本问题

以信息为主线论述了生命科学的理性化途径,着重总结了作者及其研究小组在理论生物学领域的工作,包括基因组序列识别码的形成和构建,基因组的进化方向和最大信息原理,遗传密码的适应性进化,基于量子跃迁的蛋白质折叠动力学,细胞开关相变和熵产生.     

基于生鲜农产品供应链上的三方演化博弈分析

针对生鲜农产品供应链上游环节中物流资源投入程度是否积极的问题,引入政府监管机制,建立政府监管部门、供应商与加工商之间的三方演化博弈模型,利用复制动态方程以及演化博弈理论知识,得到模型中行为主体策略选择的走向以及系统的演化稳定策略,并对参数进行赋值,用 MATLAB 软件进行仿真分析, 验证了结果的合理性。 研究表明:只有提高政府监管部门的形象效用、降低监管成本、增大处罚金额时,政府监管部门才愿意选择“监管”策略;而增大供应商与加工商积极投入物流资源的收益增加比率、缩减投入成本、减少“搭便车”行为获得的额外收益、加大消极投入的处罚时,供应商与加工商更倾向于“积极投入”策略。     

基因组信息、密码进化、折叠动力学和熵产生——理论生物学的几个基本问题

 数千个基因组的测序完成,海量资料数据呼唤着生命科学的理性和实证性更完美地结合。基因组信息学是理论生物学的龙头。本文遵循生命信息运行的密码—序列—结构—功能的主线,论述了生命科学的理性化途径,讨论了若干基因组生物学的基本问题。着重总结了理论生物学领域的部分工作,包括：① 基因组序列识别码的形成和构建,一组描述碱基分布和碱基关联的统计量集合可作为基因组的识别码;② 基因组的进化方向和最大信息原理,提出基因组序列的编码信息量在进化中随时间增长的规律,指出DNA序列局部片段遵循最大信息原理;③ 遗传密码的适应性进化,证明普适标准密码表是突变危险性的适应性极小码,论证了遗传密码既具有稳定性,又具有可进化性;④ 基于量子跃迁的蛋白质折叠动力学,用量子跃迁的观点和理论研究如何处理从序列到结构,导出蛋白质折叠速率公式,解释了现有各种速率实验;⑤ 细胞开关相变和熵产生,研究了最简单生命噬菌体的溶原态/裂解态转变动力学,得到了此类细胞开关中熵产生的特异性规律。     

有挠时空的SL(2,c)引力规范理论

考虑时空 为 空间,建立以 为底流形、SL(c) 为结构群的二维复矢量丛,丛上联络作为 4规范势,建立了有挠时空的 SL(c) 引力规范理论,其场方程可表述为推广的Newman Penrose方程.     

基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配

现有动态频谱分配方法主要着眼于频谱分配的无冲突性、以及频谱利用率最大化等方面,没有充分考虑动态频谱的统计信息、用户不同业务需要不同带宽以及实时性-非实时需要等问题。为此,提出一种基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配,并将一般独占分配方法与频谱池共享方法进行比较。仿真结果表明,在集中控制的情况下,频谱池共享能保证较好的分配公平性、频谱切换性和提供较高的系统吞吐性。     

熵─信息理论在多品种小批量企业日常生产作业动态管理中的应用初探

借鉴熵－信息理论的部分内容，初步建立多品种小批量企业日常生产作业动态管理的控制模式．     

基于EPBi系统的动态制动控制策略设计

为避免车辆在主动制动系统失效后,采用驻车制动系统制动时发生后轮抱死甩尾、侧翻等危险情况,提出了一种基于集成式电子驻车制动(EPBi)系统的动态制动控制策略.根据EPBi系统的相关特性,确定了卡钳的控制方式.结合实际路况,实现了智能化的控制方式,同时在装备了EPBi系统的实验车辆上对控制策略进行了各种路况下的实验验证.实车验证结果表明:所提出的动态制动控制策略满足企业和国家相关标准要求.     

网站信息动态发布系统(WIDPS)的设计与实现

 对网站信息动态发布系统的开发背景、当前流行的开发技术、设计原则、体系结构模型、需解决的关键技术、功能流程、存在的问题及今后发展方向做了一个概述,提出了一个易移植、适应性强、易用性高的基于JAVA和XML的网站信息动态发布系统的设计与实现.     

基于信息间隙决策理论和电动汽车有序充放电的微电网优化调度

计及区域微电网源-荷两方面不确定性,针对电动汽车(electric vehicles, EV)接入微电网充电所导致的负荷侧波动不确定性问题,提出有序充放电策略进行削峰填谷并构建多目标规划模型;针对新能源机组发电量不确定性问题,引入信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)进行模拟分析。首先构建多目标规划函数并对其模糊归一化处理,然后引入改进混沌映射粒子群算法(improved chaos map particle swarm optimization, CMPSO),求得微电网综合运行成本和负荷需求波动量的最优值,最后对经信息间隙决策法优化后的多目标模型进行仿真分析。算例结果验证了优化后的模型对EV入网所带来的负荷波动起到了较好的削峰填谷作用,所采用的IGDT优化模型相较于其他优化方法,能更好地适应严重奈特式不确定性场景,有效协调所搭建模型的鲁棒性与优化调度经济性之间的矛盾。