in a nonequilibrium state.
UTokyo
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さらなる改訂を行いました。
有限のノイズが、コヒーレントな振動の数に対するトレードオフを弱めることも、強めることも共にあることを数値的に発見しました。
また、漸近的位相を使って拡散係数行列をチューニングするだけで、トレードオフの等号を達成できることを示しました。
プレプリントを改訂したので宣伝します。この論文は、最近[Santolin & Falasco 2025 PRL]で部分的に証明され、数値的に予想された、散逸とコヒーレントな振動の数の間のトレードオフを示し、その背後にある”双対性”を明らかにするものです。
arxiv.org/abs/2509.06421
Ryuna Nagayama（永山龍那） retweeted
RIMSの力学系の研究会で、最近の力学系(非線形振動)の手法インスパイアな熱力学的なトレードオフ/散逸のKoopman mode分解の話をまとめてしました。
sosuke110.com/Dynamicalsyste…
Ryuna Nagayama（永山龍那） retweeted
論文公開：arxiv.org/abs/2609.11340 確率過程で記述される化学反応ダイナミクスがマクロ極限で決定論的方程式のカオスを示すとき、確率過程で定義される相互情報量の時間変化がマクロ極限でカオスのKSエントロピーと一致することを示す。D3の松本さんの「相互情報量ダイナミクス」３部作の最終版。
Ryuna Nagayama（永山龍那） retweeted
D3の永山龍那さんがSigmaPhi 2026のBest oral presentation (under 40 years old)を受賞しました。40歳以下のポスドクとかファカルティがいる中での単独受賞です。
おめでとうございます！
Ryuna Nagayama（永山龍那） retweeted
こちらの前川くんの情報流の維持過剰分解の論文がPhysical Review Researchから出版されました。情報熱力学をグラフ的に取り扱う方法としても、離散系の部分系の最適輸送の文脈でも最新の手法が盛り込まれています。部分での離散2-Wasserstein距離の文脈でも新規です。
journals.aps.org/prresearch/…
M2の前川くんの論文がarXivに上がりました。情報熱力学の最新版の結果です。情報流を時間変化を引き起こす過剰情報流と時間変化しない維持情報流に分解して、それぞれに対し情報熱力学を構築する話です。理研吉村さんやD2永山くんが開発してきた最適輸送手法に基づいてます。
arxiv.org/abs/2509.21985
新しいプレプリントを公開しました！
線形Langevin方程式で記述される系の散逸を、系の非正規性に起因する部分と、振動に起因する部分に分解します。これにより、線形系における散逸-コヒーレンストレードオフを証明し、緩和速度の向上に関する不等式を導出しました。
arxiv.org/abs/2606.07263
その後、共著者であるKolchinsky氏とそのChatGPT Proによって、一般のSchur分解による証明の簡略化が行われました（この一連の流れを見て、ChatGPT Proを契約しました。線形代数に関しては、明白に自分より知識が多く、賢かったからです）。
Ryuna Nagayama（永山龍那） retweeted
D3の永山くんの新作です。Artemyさんとの共著です。
Ornstein–Uhlenbeck過程における、散逸と振動の(dissipation-coherence)トレードオフおよび、行列の非正規性に基づいた緩和の加速の双方を一度に表現可能な、振動-非正規性に基づく定常エントロピー生成率の新分解法です。
arxiv.org/abs/2606.07263