Ssylka

Почему предсказать внезапные переходы систем так сложно?

Системы, окружающие нас, от физических до социальных, способны внезапно менять свое состояние. Эти критические точки, известные как фазовые переходы, представляют особый интерес для исследователей. Недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature Communications учеными из Complexity Science Hub (CSH), проливает свет на особенно загадочный тип таких переходов — смешанные фазовые переходы.
Почему предсказать внезапные переходы систем так сложно?
Изображение носит иллюстративный характер

Смешанные фазовые переходы представляют собой уникальное явление, при котором макроскопические изменения в системе происходят в результате каскадов микроскопических изменений. В отличие от классических фазовых переходов первого или второго порядка, смешанные переходы чрезвычайно трудно предсказать, что делает их изучение особенно важным для понимания внезапных изменений в различных областях.

Исследователи Ян Корбель, Стефан Турнер и Шломо Хавлин обнаружили, что такие резкие переходы обусловлены долгосрочными каскадами внутри сетей взаимодействия. Микроскопические детали этих переходов сильно зависят от структуры системы, что усложняет их прогнозирование. «Когда система приближается к критической точке, время перехода значительно увеличивается», — отмечают исследователи.

Интересно, что даже после преодоления точки опрокидывания переход системы в новую фазу может занять длительное время. Это противоречит интуитивному представлению о том, что после достижения критической точки изменения происходят мгновенно.

Для изучения этого явления ученые использовали теоретические симуляции спиновых моделей в реальных физических системах. Спины представляют собой крошечные магнитные моменты, которые могут принимать два состояния. Исследователи изменяли спины отдельных частиц, чтобы наблюдать за реакцией системы. Вблизи точек опрокидывания возникают конкурирующие энергетические уровни, что приводит к продолжительным флуктуациям.

Для иллюстрации этого явления можно привести несколько примеров. Замерзание воды обычно рассматривается как классический фазовый переход, но если представить его как смешанный переход, процесс был бы гораздо менее предсказуемым. Войны кажутся внезапными событиями, но им предшествуют множество мелких разрозненных событий, которые в определенный момент запускают каскад необратимых изменений. Растяжение резиновой ленты также демонстрирует сложность предсказания точного момента разрыва.

Значимость этого исследования выходит далеко за рамки теоретической физики. Понимание механизмов смешанных фазовых переходов может помочь в прогнозировании внезапных изменений в экономике, обществе и природе. В то время как большинство исследований сосредоточено на переходах первого или второго порядка, изучение смешанных переходов открывает новые перспективы для понимания сложных систем.

Текущее исследование опирается на моделирование методом Монте-Карло, но в будущем ученые планируют включить в свои модели реальные данные. Это позволит разработать более точные методы прогнозирования внезапных переходов в различных системах, от климатических изменений до финансовых кризисов.


Новое на сайте

17904Символы власти вестготских женщин: орлиные броши из Аловеры 17903Как одна строка кода вскрыла уязвимость целой экосистемы? 17902Lufthansa заменит 4000 административных сотрудников искусственным интеллектом 17901Каков истинный срок годности генетической информации? 17900Сможет ли закон догнать искусственный интеллект, предлагающий психотерапию? 17899Цепная реакция заражения листерией из-за одного поставщика 17898Холодный расчет: как современная наука изменила правила стирки 17897Деревянная начинка: массовый отзыв корн-догов из-за угрозы травм 17896Случайное открытие, спасшее 500 миллионов жизней 17895Мастерство мобильной съемки: полное руководство по камере iPhone 17894Что мог рассказать личный набор инструментов охотника эпохи палеолита? 17893Почему крупнейшая звездная колыбель млечного пути производит непропорционально много... 17892Обречены ли мы есть инжир с мертвыми осами внутри? 17891Почему AI-помощникам выгодно лгать, а не признавать незнание? 17890Является ли творчество искусственного интеллекта предсказуемым недостатком?