اتصل بنا
الجزائر - منصة أكاديمية وطنية
...
حضّر إقامتك العلمية

مخبر استقبال · رسالة استقبال · توجيه الملف

اعرف المزيد

الذكاء الاصطناعي والبحث · arXiv Machine Learning · publications

Self-Organization from Constrained Geometric Radiation

مقتطف من المصدر

تنظم هذه الصفحة محتوى عن الذكاء الاصطناعي والبحث لتسهيل قراءته والاستشهاد به والتحقق منه من قبل الباحثين والطلاب وأدوات الذكاء الاصطناعي.

arXiv:2610.10621v1 Announce Type: new Abstract: How does dynamic order emerge spontaneously in closed systems without external driving? Existing paradigms all require external energy flows, temperature quenching, or slow driving. Here we report constraint-induced self-organization via geometric radiation in coupled metric evolution systems. Simulations reveal a universal four-stage cycle: stress accumulation, super-exponential radiation, chaotic collapse, and convergence to a fractal limit cycle, a novel attractor topology we term the wedge-shaped attractor, with five quantized curvature states and fractal micro-fluctuations. We identify four jointly sufficient conditions: an irreversible geometric horizon, persistent stress injection from quantum coherence, endogenous geometric tension between incompatible curvatures, and effective fluctuations. Their synergy triggers a critical avalanche at the horizon boundary. We prove three theorems: the Geometric Horizon Theorem, the Geometric Energy Dissipation Theorem (implying wave-like entropy evolution in closed systems), and the Radiation as Phase Transition Channel Theorem. We further establish the Constraint-Induced Self-Organization Theorem: these conditions guarantee the complete cycle with probability one. Systematic scans reveal a critical noise threshold and power-law scaling of radiation onset. We verify universality across 12 configurations, multiple noise types, and three geometric flows. This work establishes a new paradigm for closed-system self-organization, forging an exact mathematical duality between classical nonlinear constraints and gravitational horizons.

ورشتك على DzCademia

فحص طريقة أو وعد بالنشر

تساعد الفيديوهات وأدوات اختيار المجلات في الفرز الأولي ولا تضمن القبول. راجع الهوية والنطاق ودليل المؤلف والرسوم في المصادر الرسمية، ولا تختَر بناء على سرعة موعودة أو مؤشر منفرد.

تمرين عملي

قارن مجلتين بحسب سؤال بحثك: الملاءمة ونوع المقال والتعليمات والشروط المؤكدة، واترك المعلومات المجهولة كأسئلة تحتاج إلى جواب.

بيانات مرجعية للبطاقة
الموضوع
Self-Organization from Constrained Geometric Radiation
موقع المصدر
arxiv.org
تاريخ النشر لدى المصدر
2026-10-09
تاريخ الجمع على DzCademia
2026-10-09
خطة التحضير الشخصية

قائمة شخصية إرشادية مستقلة عن الوثائق والشروط الرسمية. تحفظ العلامات على هذا الجهاز دون حساب.

0 / 5 خطوات مؤشرة

قراءة المصدر

نصائح وتمارين DzCademia مستقلة عن ملخص المصدر وشروطه. أعدت هذه المساعدة المنظمة بمساندة آلية، ولا تمثل تقييمًا علميًا أو وعدًا بالاختيار. تاريخ الاطلاع على المصدر 2026-10-28.

intelligence artificielle
عرض المصدر الأصلي

المصدر الرسمي أو الأصلي: arXiv Machine Learning. تحقق دائما من التفاصيل في المصدر الأساسي.

العودة إلى الذكاء الاصطناعي والبحث
369
الفعاليات المدرجة
1419435
إجمالي الزيارات
2141
زيارات اليوم