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自由能设备和系统的手册
我选择向我的好朋友罗尔夫·沙夫兰克（Rolf Schaffranke）留下对“自由能源”的奥秘的解释，因为他一生都在研究这一领域的研究中，并在过去的二十年中全力以赴。他对本手册的贡献在前部分。我在汇编有关自由能设备和系统的以下信息时的主要目的是使这一鲜为人知的，可能改变世界的技术领域，尤其是对世界青年尤其是世界青年。随着人类经历了发展阶段的年龄的发展，许多人将目前的阶段称为信息时代。这是通过使用计算机和卫星的快速处理和信息传输的反映。我认为我们的下一个年龄很可能是自由能量时代，并且我们现在正处于那个年龄的出生状态。
自由能原理的物理原理有多特殊？
自由能原理 (FEP) 指出任何动力系统都可以解释为对其周围环境进行贝叶斯推理。在这项工作中，我们深入研究了在最简单的系统集——弱耦合非平衡线性随机系统中推导 FEP 所需的假设。具体来说，我们探索 (i) 对系统统计结构的要求有多普遍，以及 (ii) FEP 对此类系统行为的信息量有多大。我们发现 FEP 的两个要求——马尔可夫毯子条件（即排除内部和外部状态之间直接耦合的统计边界）和对其螺线管流的严格限制（即驱动系统失衡的趋势）——仅对非常狭窄的参数空间有效。合适的系统需要不存在感知-动作不对称，这对于与环境相互作用的生命系统来说极不寻常。更重要的是，我们观察到，论证中数学上的核心步骤，即把系统的行为与变分推理联系起来，依赖于系统平均状态的动态与这些状态的平均动态之间的隐式等价性。这种等价性即使对于线性系统也不成立，因为它需要有效地与系统的相互作用历史脱钩。这些目标
自由能原理：大脑的粗略指南？
简介 自由能原理（见词汇表）是一个有着复杂含义的简单假设。它表明，大脑中的任何适应性变化都会使自由能最小化。这种最小化可能是在进化时间（自然选择期间）或毫秒（感知合成期间）内发生的。事实上，该原理适用于任何抵抗无序趋势的生物系统；从单细胞生物到社交网络。 自由能原理试图从我们存在的事实出发来解释大脑的结构和功能：这一事实限制了我们与世界的互动，这在进化生物学和系统理论中已经研究多年。然而，统计物理学和机器学习的最新进展指出了一个简单的方案，使生物系统能够遵守这些限制。如果将大脑视为实现这一方案（最小化无序的变分界限），那么其解剖学和生理学的几乎每个方面都开始变得有意义。接下来是对这种旧观念的新视角的回顾。
自由能原理，计算主义和现实主义
自由能原理为生物学和认知科学提供了越来越流行的框架。但是，它的统计模型是否是描述非平衡稳态系统（我们称为乐器主义者阅读）的科学工具，还是由这些系统（现实主义阅读）实际实施和利用。我们批判性地分析选项，特别关注代表性问题。我们认为现实主义是无所作为的，在概念上是不连贯的。相反，工具主义更安全，同时保持强大的解释。此外，我们表明代表性辩论在乐器主义者的阅读中失去了相关性。最后，这些发现可以概括为我们对认知科学中模型的解释。
情绪识别的自由能原理研究
本文概述了情绪识别设备的发展前景。它提供了自由能量原理的概念概述；包括马尔可夫毯、主动推理，特别是对自我和心智理论的讨论，然后简要解释了这些概念如何解释情绪推理的神经和文化模型。潜在的假设是，情绪识别和推理设备将从最先进的深度学习模型发展成为主动推理方案，超越营销应用，成为精神病学实践的辅助手段。具体来说，本文提出，第二波情绪识别设备将配备情绪词典（或认知搜索情绪词典的能力），使设备能够通过主动引出用户的反应并从这些反应中学习来解决对情绪状态的不确定性。紧接着，第三波情感设备将会汇聚于用户的生成模型，使得机器和人类进行一种互惠的、亲社会的情感互动，也就是共享一个情绪状态的生成模型。
计算图上的分子自由能优化
对给定分子系统的自由能景观（FEL）的全面理解暗示了准确预测其行为的能力，并为进一步的操纵和设计提供了合理的基础。科学家在计算过程中取得了巨大的影响，在理论和计算算法的进步方面取得了巨大的成就。1的FEL严格计算通常涉及通过分子模拟和产生的轨迹/统计的后处理来对CON划分空间进行取样。在设计/预测/重新构成蛋白质结构2 - 4中使用的更有效的估计涉及重复的建议/采样和/或能量最小化候选结构/序列（例如，fastrelax 5）随后用各种形式的电势评估/评分。6 - 8所有这些方案都具有基本的局限性，如下所示：（1）基本上使用物理学或基于知识的力ELDS（FF）的所有分子建模（例如，Charmm，9 Rosetta 10）。无论其他相邻单元的身份和空间分布如何，假定仅由距离（以及各向异性单元之间的方向）确定的相互作用。
自由能原理推动神经形态的发展
得益于 Mead [1] 的工作，他率先实现了超大规模集成 (VLSI) 方法。这类功能性（神经模拟）架构使用模拟组件来模仿神经生物系统，有助于高效、低成本地解决现实问题。模拟脉冲神经元的混合模拟数字系统也被开发出来，作为纯模拟模型的替代方案 [2]。从那时起，神经形态计算机不断发展，进一步模拟神经元和神经元功能网络的计算架构（有关最新综述，请参阅 [3, 4]）。作为生命系统，神经元和神经元网络都部分使用形态来实现计算；例如，信号之间的差异延迟可以通过不同长度和宽度的树突或轴突过程来实现。形态的变化也有助于学习的实现；例如，生长或退化的树突棘会促进或抑制突触的形成，从而促进或抑制位置特定的神经间通讯 [5, 6, 7, 8]。基于脉冲和结构的可塑性共同实现了适合神经形态设计的存储器写入电路 [9]（及其中的参考文献）。在网络规模上，神经发育过程中的活动依赖性修剪会影响短距离和长距离皮质连接 [10, 11, 12]。因此，从生物学角度来看，神经形态计算的一个关键特征是动态的：形态的变化实现计算的变化，反之亦然。这在混合模拟/数字 VLSI 设备的应用中得到了体现，这些设备作为神经形态视觉传感器实现，可以模拟相对简单的生物神经网络中的概念学习，如 [13] 1 中所述。
药物研发中的自由能方法——简介
自由能计算的民主化伴随着大量算法的出现，这些算法不仅有助于提高可靠性，也有助于提高方法的效率，但不幸的结果是造成了混乱，新手和专家都感到困惑，为什么看似相似的方法在进行比较时会导致截然不同的结果，也不知道在他们感兴趣的具体案例中哪种方法最适合。尽管这些方法的名称截然不同，但它们在概念上往往是相关的，并基于一些基本思想，这些思想可以追溯到该领域的先驱，如 De Donder (15)、Peierls (16)、Landau (17, 18)、Kirkwood (19)、Zwanzig (20) 或 Valleau (21, 22)。尽管如此，解决给定问题的最佳方法问题仍然非常重要，应该用最具成本效益的算法或两者的组合来重新表述，以获得可靠的答案。从应用的角度来看，自由能计算可以分为几何变换和炼金术变换。前者直接作用于化学对象的空间坐标以修改其位置、方向和构象状态，而后者利用势能函数的可塑性来
strauss的透射网络模型的自由能密度
图形模型是研究复杂网络的最重要的理论工具之一。其中，已证明指数随机图（ERG）在社交网络的分析中非常有用。在本文中，我们开发了一种从晶格气体的统计力学借用的技术，以解决Strauss的传递网络模型。该模型是很久以前引入的，作为具有高聚类的网络的ERG集合，并在三角形相互作用参数的临界值高于临界值之上表现出第一阶相变，其中两种具有不同链接的不同类型的网络具有不同的链接（或者，或者，或者，替代地，不同的聚类）共存。与以前的均值范围方法相比，我们的方法甚至可以准确地描述了小型网络，并且可以扩展到Strauss的经典模型（例如），即具有不同类型的节点的网络。这使我们能够以均匀的节点来解决模型。我们为后者提供结果，并表明它们准确地重现了蒙特卡洛模拟的结果。