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自组织

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200 °C水热处理过程中微米级Nb3O7(OH)立方体的自组织。最初的无定形立方体逐渐转变为结晶纳米线的有序3D网格,如下面的模型所示。[1]

自组织(英语:self-organization),在社会科学中也称为自发秩序spontaneous order),是指一种过程,这种过程中,最初的无序系统中各部分之间局部相互作用,形成了某种形式的整体秩序。当能量供给充足时,该过程无需任何外部主体控制即可自发进行。它通常由看似随机的波动触发,并经由正反馈放大。由此产生的组织是完全分散的,分布在系统的所有组成成分中。因此,这种组织往往是稳健的,能够经受重大干扰并自我修复。混沌理论根据大量混乱的不可预测性中的可预测性孤岛来讨论自组织。

自组织发生在许多物理化学生物机器人认知系统中。自组织的例子有结晶、流体的热对流化学振荡器英语Chemical oscillator、动物集群神经回路黑市

概述

自组织可在非平衡过程的物理现象,以及化学反应中实现[2],在反应中通常称作自组装。这一概念在生物学中,从分子到生态系统水平也均有应用。[3]许多其他学科的文献也给出了自组织行为的案例,包括自然科学社会科学(如经济学人类学)。元胞自动机等数学系统中也能观察到自组织现象。[4]自组织是涌现这一概念的一个例子。[5]

自组织依赖于四个基本要素:[6]

  1. 强动态非线性,通常(但未必)涉及正反馈负反馈
  2. 开发与探索的平衡
  3. 组分之间的多重相互作用
  4. 能量的输入(克服增的自然趋势,或自由能的损失)

原理

控制论者威廉·罗斯·艾什比于1947年提出了自组织的最初的原理则。[7][8]原理指出,任何确定性动力系统都会自发向平衡状态演化,这种平衡状态可以视为周围状态域中的吸引子。一旦到达那里,系统接下来的发展就被限制在吸引子中。这种约束意味着其构成组件或子系统之间存在一种相互依赖或协调的形式。用艾什比的话来说,每个子系统都适应了所有其他子系统构成的环境。[7]

控制论者海因茨·冯·福斯特于1960年提出了“从噪声产生秩序”的原理。[9]该原理指出,随机干扰(“噪声”)会促进自组织,使系统在其状态空间中探索各种状态。这增加了系统到达“强”或“深”吸引域的机会,然后从那里迅速进入吸引子本身。生物物理学家亨利·阿特兰英语Henri Atlan提出“从噪声产生复杂性”原理(法语:le principe de complexité par le bruit[10][11][12],发展了这一概念, 他首先是在1972年出版的L'organisation biologique et la théorie de l'information一书中,然后是在1979年出版的Entre le cristal et la fumée一书中提出了“从噪声产生复杂性”。物理学家兼化学家伊利亚·普里高津提出了一个类似的原理,称为“来自波动的秩序”[13]或“来自混沌的秩序”。[14]它被应用于问题求解机器学习模拟退火方法中。[15]

参见

参考文献

  1. ^ Betzler, S. B.; Wisnet, A.; Breitbach, B.; Mitterbauer, C.; Weickert, J.; Schmidt-Mende, L.; Scheu, C. Template-free synthesis of novel, highly-ordered 3D hierarchical Nb3O7(OH) superstructures with semiconductive and photoactive properties (PDF). Journal of Materials Chemistry A. 2014, 2 (30): 12005. doi:10.1039/C4TA02202E可免费查阅. 
  2. ^ Glansdorff, P., Prigogine, I. (1971). Thermodynamic Theory of Structure, Stability and Fluctuations, London: Wiley-Interscience ISBN 0-471-30280-5
  3. ^ Compare: Camazine, Scott. Self-organization in Biological Systems. Princeton studies in complexity reprint. Princeton University Press. 20032003 [2016-04-05]. ISBN 978-0-691-11624-2. 
  4. ^ Ilachinski, Andrew. Cellular Automata: A Discrete Universe. World Scientific. 2001: 2472001. ISBN 978-981-238-183-5. We have already seen ample evidence for what is arguably the single most impressive general property of CA, namely their capacity for self-organization 
  5. ^ Feltz, Bernard; et al. Self-organization and Emergence in Life Sciences. 2006: 1. ISBN 978-1-4020-3916-4. 
  6. ^ Bonabeau, Eric; Dorigo, Marco; Theraulaz, Guy. Swarm intelligence: from natural to artificial systems. OUP. 1999: 9–11. ISBN 978-0-19-513159-8. 
  7. ^ 7.0 7.1 Ashby, W. R. Principles of the Self-Organizing Dynamic System. The Journal of General Psychology. 1947, 37 (2): 125–28. PMID 20270223. doi:10.1080/00221309.1947.9918144. 
  8. ^ Ashby, W. R. (1962). "Principles of the self-organizing system"页面存档备份,存于互联网档案馆), pp. 255–78 in Principles of Self-Organization. Heinz von Foerster and George W. Zopf, Jr. (eds.) U.S. Office of Naval Research.
  9. ^ Von Foerster, H. (1960). "On self-organizing systems and their environments"页面存档备份,存于互联网档案馆), pp. 31–50 in Self-organizing systems. M.C. Yovits and S. Cameron (eds.), Pergamon Press, London
  10. ^ See occurrences页面存档备份,存于互联网档案馆) on Google Books.
  11. ^ See occurrences页面存档备份,存于互联网档案馆) on Google Books.
  12. ^ François, Charles (编). International Encyclopedia of Systems and Cybernetics 2nd. Berlin: Walter de Gruyter. 2011: 107. ISBN 978-3-11-096801-9. 
  13. ^ Nicolis, G. and Prigogine, I. (1977). Self-organization in nonequilibrium systems: From dissipative structures to order through fluctuations. Wiley, New York.
  14. ^ Prigogine, I. and Stengers, I. (1984). Order out of chaos: Man's new dialogue with nature. Bantam Books.
  15. ^ Ahmed, Furqan; Tirkkonen, Olav. Simulated annealing variants for self-organized resource allocation in small cell networks. Applied Soft Computing. January 2016, 38: 762–70. S2CID 10126852. doi:10.1016/j.asoc.2015.10.028. 

延伸阅读

外部链接