Information-Driven Phase Transition on Weighted Graphs with Spontaneous Dimensional Sensitivity
重み付きグラフ上の情報流とスペクトル曲率に基づくトポロジー進化をモデル化した本研究は、結合パラメータの臨界値を境とした相転移、曲率と情報フラックスのポアソン関係、およびパラメータに依存しない自発的な次元感受性の発見を通じて、重力の次元的特徴との類似性を示唆するメソスコピックなトポロジカルなフラストレーションを解明した。