英国ポーツマス大学の物理学者メルビン・ボプソン氏は、宇宙が高度な計算システムとして機能していることを示す証拠を提案した。彼は、物理的、生物学的、原子的スケールでの情報の振る舞いに基づいて論文を作成しました。この提案では、物理システム内の情報エントロピーは時間の経過とともに減少するか一定に保たれる傾向があるという情報力学の第 2 法則が導入されています。
この力学は、19 世紀に確立された熱力学第 2 法則とは対照的です。熱力学第 2 法則は、孤立系における物理エントロピーの増大とより大きな無秩序を予測します。ボプソンは、情報の状態を含むシステムが、情報エントロピーの減少または安定という反対の現象を示すことを観察しました。この結論は、デジタル データ、生物学的ゲノム、原子構造の分析から得られます。
デジタルおよび生物学的システムへの応用
インフォダイナミクスの第 2 法則は、デジタル データ ストレージでテストされています。メモリ デバイス上のファイルは、時間の経過とともに冗長性を最小限に抑える傾向が見られます。
ウイルスの RNA ゲノムでは、変異は情報エントロピーを減少させるパターンに従います。これは、ランダムな劣化ではなく最適化を示唆しています。
原子物理学における証拠
原子軌道は、情報エントロピーを最小限に抑える充填規則に従います。電子は、情報エントロピーが低い状態を優先的に占有します。
自然界の豊富な数学的対称性は、情報エントロピーが低い状態に対応します。対称性が高いと、システムを記述するために必要な情報量が減少します。
提案された法則の宇宙論的意味
熱交換を伴わない宇宙の膨張には、一定の総エントロピーが必要です。熱力学の第 2 法則は物理エントロピーの増加を示しますが、情報力学ではこれと情報エントロピーの減少のバランスを取ります。
この補償は、宇宙規模でのデータ最適化メカニズムを示唆しています。ユニバースは、ソフトウェアの圧縮アルゴリズムと同様に、計算要件を最小限に抑えます。
情報最適化プロセスとしての重力
最近の研究では、重力は情報エントロピーの最小化から導き出されています。物体は互いに引き付け合うことで、空間内の物質に関連する情報エントロピーが減少します。
このメカニズムは、コンピューター シミュレーションの圧縮ルーチンに似ています。重力は、情報力学の第 2 法則に従って、情報エントロピーの力として現れます。
シミュレートされた宇宙仮説との関係
情報エントロピーの継続的な最小化は、宇宙に固有のデータ最適化を示しています。複雑な世界では、シミュレーションで効率的に実行するために圧縮メカニズムが必要になります。
デジタル データ、生物学、原子、宇宙論で観察されるパターンは、この見解を裏付けています。提案された法律は、計算現実の考え方に経験的な裏付けを提供します。
将来の検証のために提案された実験
粒子と反粒子の衝突により、情報消去の痕跡が明らかになる可能性があります。放出された光子の特定の周波数は、質量エネルギー情報の同等性をテストします。
これらの観察は、情報力学の第 2 法則を強化するでしょう。肯定的な結果は、物理的現実の基本的な情報的性質を示しているでしょう。
ボプソン氏の研究は、量子物理学、データサイエンス、情報理論を統合しています。情報を宇宙の重要な要素として扱うことで、従来の見方に挑戦します。
