随机微分方程分解与因果涌现量化｜周日直播·因果涌现第六季读书会
导语
当期内容简介
当期内容简介
虽然因果涌现的量化指标已经可以在马尔科夫链、随机迭代系统等动力学模型中得到应用，但是目前还是局限在了时间离散的模型当中。而连续时间的模型中依然存在随机动力系统，这些动力系统通常可以用随机微分方程来描述，而目前针对随机微分方程的因果涌现量化方法还是欠缺的。一个可能存在的解决方案就是势函数的存在。在这里，随机微分方程中内置的动态结构允许我们将随机微分方程（SDE）分解为耗散分量、横向分量、势能梯度三个部分，帮助构建这样的全局优化势函数。而全局的势函数，恰恰可以帮助我们将视角从微观粒子的运动趋势，转移到宏观系统的演化方向上来，成为新的因果涌现研究的方向，未来在物理学、工程、化学和生物学中具有广阔的应用前景。
内容大纲
内容大纲
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因果涌现现有理论
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系统和场
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随机微分方程分解
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速度方程与力方程
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力的分解
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案例
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非平衡势
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洛伦兹吸引子
核心概念
核心概念
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随机微分方程：Stochastic Differential Equation
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福柯普朗克方程：Fokker-Planck Equation
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场：field
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势能：Potential Energy
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高斯噪声：Gaussian Noise
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力方程：Force Equation
主讲人
主讲人
刘凯威，北京师范大学在读硕士。研究兴趣包括风险模型与生存分析、复杂网络重构、贝叶斯统计、因果涌现。
参与方式
参与方式
直播信息：
时间：2025年4月13日（周日）下午2:00-4:00
斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/892?from=wechat
参考文献
参考文献
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Yuan R, Tang Y, Ao P. SDE decomposition and A-type stochastic interpretation in nonequilibrium processes[J]. Frontiers of Physics, 2017, 12: 1-9.
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Ao P. Emerging of stochastic dynamical equalities and steady state thermodynamics from Darwinian dynamics[J]. Communications in theoretical physics, 2008, 49(5): 1073.
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Ao P. Global view of bionetwork dynamics: adaptive landscape[J]. Journal of Genetics and Genomics, 2009, 36(2): 63-73.
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Ao P. Potential in stochastic differential equations: novel construction[J]. Journal of physics A: mathematical and general, 2004, 37(3): L25.
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Yuan R, Ao P. Beyond itô versus stratonovich[J]. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2012, 2012(07): P07010.
因果涌现读书会第六季
在霓虹灯的闪烁、蚁群的精密协作、人类意识的诞生中，隐藏着微观与宏观之间深刻的因果关联——这些看似简单的个体行为，如何跨越尺度，涌现出令人惊叹的复杂现象？因果涌现理论为我们揭示了答案：复杂系统的宏观特征无法通过微观元素的简单叠加解释，而是源于多尺度动态交互中涌现的因果结构。从奇异值分解（SVD）驱动的动态可逆性分析，到因果抽象与信息分解的量化工具，研究者们正逐步构建起一套跨越数学、物理与信息科学的理论框架，试图解码复杂系统的“涌现密码”。
为了系统梳理因果涌现最新进展，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江老师领衔发起「因果涌现第六季」读书会，组织对本话题感兴趣的朋友，深入研读相关文献，激发科研灵感。
读书会将从2025年3月16日开始，每周日早9:00-11:00，持续时间预计10周左右。每周进行线上会议，与主讲人等社区成员当面交流，之后可以获得视频回放持续学习。诚挚邀请领域内研究者、寻求跨领域融合的研究者加入，共同探讨。
点击“阅读原文”，报名读书会
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