《自然》科学期刊：人工智能与量子力学的交汇，分布式智能系统中的自组织现象

分布式智能系统（DIS）是由多个智能代理组成的系统，这些代理可以是人类（自然智能代理，NIA）或人工智能（人工智能代理，AIA）。在DIS中，代理之间通过网络进行信息交换和协作，共同完成复杂的任务。随着互联网和通信技术的发展，DIS在工业、经济、管理和日常生活中的应用越来越广泛。例如在智能制造中，多个机器人可以通过DIS协同工作，提高生产效率；在智能交通中，车辆可以通过DIS共享交通信息，优化行驶路线；在智能家居中，家电设备可以通过DIS实现互联互通，提供更加便捷的生活服务。

但是DIS的复杂性和不确定性也带来了许多挑战，如何有效地组织和管理这些系统，使其能够自适应地应对环境变化和用户需求，是一个亟待解决的问题。7 月 4 日发表于《Nature》自然科学期刊论文《Quantum‑inspired modeling of distributed intelligence systems with artifcial intelligent agents self‑organization》（链接地址：https://www.nature.com/articles/s41598-024-65684-z）提出的量子启发建模方法，通过模拟NIA和AIA之间的交互，探索了DIS中的自组织现象，为解决这些问题提供了新的思路。

量子启发建模是一种基于量子力学原理的建模方法，通过模拟量子系统的行为来描述和分析复杂系统中的智能行为。量子力学中的一些概念，如叠加态、纠缠态和量子隧穿效应，可以用来描述和解释复杂系统中的不确定性和非线性现象。量子启发建模的优势主要体现在以下几个方面：

1. 处理不确定性：量子力学中的叠加态和测量不确定性原理可以用来描述和处理复杂系统中的不确定性。例如，在DIS中，NIA和AIA的行为和决策往往具有不确定性，量子启发建模可以通过模拟量子系统的叠加态来描述这种不确定性。
2. 描述非线性现象：量子力学中的非线性效应可以用来描述和解释复杂系统中的非线性现象。例如，在DIS中，NIA和AIA之间的交互往往具有非线性特征，量子启发建模可以通过模拟量子系统的非线性效应来描述这种现象。
3. 模拟自组织现象：量子力学中的纠缠态和量子隧穿效应可以用来模拟和解释复杂系统中的自组织现象。例如，在DIS中，NIA和AIA之间的协作和信息交换可以通过量子纠缠态来模拟，量子隧穿效应可以用来描述系统在不同状态之间的转变。
4. 提高计算效率：量子启发建模可以通过量子计算技术来提高计算效率。例如，量子计算机可以通过并行计算和量子算法来快速求解复杂系统中的优化问题，提高计算效率和精度。

量子启发建模为研究和解决分布式智能系统中的复杂问题提供了新的思路和方法。本研究中的ITMO大学团队成员包括A. P. Alodjants、D. V. Tsarev、A. E. Avdyushina和A. V. Boukhanovsky。他们在人工智能、分布式系统和复杂网络等领域具有丰富的研究经验和深厚的学术背景。在本研究中，ITMO大学和林奈大学的合作正是跨学科合作的典范。ITMO大学在信息技术和人工智能领域的优势，与林奈大学在数学建模和量子概率论方面的专长相结合，为研究团队提供了强大的学术支持和创新动力。通过跨学科合作，研究团队成功地提出了一种量子启发的分布式智能系统模型，为理解和优化复杂系统中的智能行为提供了新的视角和方法。

量子启发的分布式智能系统模型

分布式智能系统（DIS）已经成为解决复杂问题的重要工具,论文提出了一种量子启发的DIS模型，旨在通过模拟自然智能代理（NIA）和人工智能代理（AIA）之间的交互，探索系统中的自组织现象。该模型结合了量子力学的原理和分布式系统的特点，为理解和优化复杂系统中的智能行为提供了新的视角。

图1：（a） 分布式智能系统（DIS）模型的草图，该模型由位于N个节点中每个节点的AIA–NIA对组成；J是化身-化身耦合强度。（b） 单个AIA-NIA对的草图，其中化身向用户推荐从化身-化身网络接收的信息，假设其对用户相关且有用；用户可以接受或拒绝此信息。gi是特定的AIA–NIA耦合参数，指示第i个化身-用户通信的频率；γp，i是信息泵送速率。其他细节见正文。

在这个模型中，NIA和AIA分别代表人类用户和数字助手（或化身）。这些代理位于一个复杂的网络节点上，通过信息交换和协作，共同完成任务。模型的核心在于利用量子力学中的两级系统来描述NIA的情感状态和决策过程，从而揭示系统中的意见形成和社会影响机制。

在量子启发的DIS模型中，自然智能代理（NIA）和人工智能代理（AIA）扮演着不同但互补的角色。

自然智能代理（NIA）

定义：NIA是指系统中的人类用户，他们通过与AIA的交互来获取信息和做出决策。

角色：NIA的主要角色是接受和处理来自AIA的信息，并根据这些信息做出“喜欢”或“不喜欢”的二元情感反应。这些反应反映了NIA对信息的态度和情感状态。

行为特征：NIA的行为和决策过程具有不确定性和非线性特征，这些特征可以通过量子力学中的叠加态和测量不确定性原理来描述。

人工智能代理（AIA）

定义：AIA是系统中的数字助手或化身，它们通过网络与其他AIA和NIA进行信息交换和协作。

角色：AIA的主要角色是为NIA提供信息和建议，并根据NIA的反馈进行自适应调整。AIA通过与其他AIA的交互，形成一个复杂的化身网络，共同优化系统的整体性能。

行为特征：AIA的行为和决策过程可以通过量子力学中的非线性效应和量子纠缠态来描述，从而模拟系统中的自组织现象。

在量子启发的DIS模型中，化身网络是一个关键组成部分。化身网络由多个AIA节点组成，这些节点通过信息交换和协作，共同完成任务。网络的结构和特性对系统的性能和行为有着重要影响。

网络结构

无向图：化身网络被建模为一个无向图，其中每个节点代表一个AIA，每条边代表两个AIA之间的通信连接。

幂律分布：网络的节点度分布遵循幂律分布，这意味着大多数节点的连接数较少，而少数节点（称为“枢纽”）的连接数较多。这种结构使得网络具有高度的鲁棒性和可扩展性。

拓扑特性：网络的拓扑特性决定了信息在网络中的传播方式和速度。枢纽节点在信息传播中起着关键作用，它们能够快速将信息传递给其他节点，从而提高系统的响应速度和效率。

网络特性

信息交换：化身网络中的AIA通过信息交换来协作完成任务。每个AIA可以从其他AIA接收信息，并将其传递给NIA。信息的有效传递和处理是系统性能的关键。

自组织现象：化身网络中的AIA通过自组织机制来优化系统性能。自组织现象是指系统中的个体通过局部交互，自发地形成有序结构和行为模式。在量子启发的DIS模型中，自组织现象可以通过量子纠缠态和量子隧穿效应来模拟。

意见形成与社会影响：化身网络中的AIA通过信息交换和协作，形成集体意见和社会影响。意见形成是指系统中的个体通过交互，逐渐趋向一致的观点和决策。社会影响是指个体的行为和决策受到其他个体的影响，从而形成集体行为模式。

量子启发的优势

量子力学中的叠加态和测量不确定性原理可以用来描述和处理系统中的不确定性。例如，NIA和AIA的行为和决策往往具有不确定性，量子启发建模可以通过模拟量子系统的叠加态来描述这种不确定性。

量子力学中的非线性效应可以用来描述和解释系统中的非线性现象。例如，NIA和AIA之间的交互往往具有非线性特征，量子启发建模可以通过模拟量子系统的非线性效应来描述这种现象。

量子力学中的纠缠态和量子隧穿效应可以用来模拟和解释系统中的自组织现象。例如，NIA和AIA之间的协作和信息交换可以通过量子纠缠态来模拟，量子隧穿效应可以用来描述系统在不同状态之间的转变。

量子启发的分布式智能系统模型通过结合量子力学的原理和分布式系统的特点，为理解和优化复杂系统中的智能行为提供了新的视角。论文提出的模型不仅揭示了NIA和AIA之间的交互机制，还展示了化身网络的结构和特性对系统性能的影响。这一研究为分布式智能系统的设计和优化提供了重要的理论基础和实践指导。

Russell情感模型与量子两级系统的映射

Russell情感模型，也称为情感环状模型（Circumplex Model of Affect），是由心理学家James A. Russell于1980年提出的。这一模型通过两个主要维度来描述情感状态：效价（Valence）和唤醒度（Arousal）。效价维度表示情感从消极到积极的程度，而唤醒度维度表示情感从平静到激烈的程度。

在Russell的模型中，情感被组织成一个环状结构，每种情感状态都可以通过效价和唤醒度的组合来描述。例如，快乐是一种高效价高唤醒度的情感，而悲伤则是一种低效价低唤醒度的情感。通过这种方式，Russell情感模型提供了一种直观的方法来理解和分类不同的情感状态。

图2:将（a）afect的Russell环丛模型映射到（b）与信息s-feld相互作用的第i个NIA的类量子二能级系统（TLS）上；i=1，2，N.（a）中圆圈右半部分的十三种情绪状态中的每一种都映射到（b）中有效的两级系统的社会能量水平。Tese水平分别围绕两种相互排斥的心理状态|g■i和|e■i分组（粗线）。两个垂直的粗箭头建立了NIA在吸收s光子时精神状态的变化；i是共振跃迁的失谐量。

情感模型与量子两级系统的映射方法

为了将Russell情感模型应用于分布式智能系统（DIS），论文提出了一种将情感状态映射到量子两级系统的方法。在量子力学中，两级系统是指具有两个能级的量子系统，通常表示为基态（|g⟩）和激发态（|e⟩）。这种系统可以用来描述NIA的情感状态和决策过程。

具体来说，论文将Russell情感模型中的效价和唤醒度映射到量子两级系统的两个能级上。基态（|g⟩）表示NIA的放松状态，而激发态（|e⟩）表示NIA的激动状态。通过这种映射方法，可以利用量子力学的工具来描述和分析NIA的情感状态和决策过程。

在这种映射方法中，NIA的情感状态可以通过量子态的叠加来表示。例如，NIA可以处于一种既不完全放松也不完全激动的状态，这种状态可以用量子态的叠加来描述。此外，NIA的情感状态还可以通过量子测量来确定，这种测量过程具有不确定性，反映了NIA在决策过程中的不确定性。

NIA认知能力的量子描述

在量子启发的DIS模型中，NIA的认知能力通过量子力学的原理来描述。具体来说，NIA的认知过程可以看作是一个量子系统的演化过程。在这个过程中，NIA的情感状态和决策过程可以用量子态的演化来描述。

首先，NIA的情感状态可以用量子态的叠加来表示。例如，NIA可以同时处于多种情感状态的叠加态，这种叠加态可以用量子态的线性组合来表示。通过这种方式，可以描述NIA在面对复杂决策时的多种情感反应。

其次，NIA的决策过程可以用量子测量来描述，测量过程具有不确定性，即测量结果是概率性的。同样的，NIA在决策过程中也具有不确定性，其决策结果可以用概率分布来描述。这种概率分布反映了NIA在面对不确定性时的决策倾向。

NIA的认知过程可以用量子态的演化来描述。在量子力学中，量子态的演化由薛定谔方程描述。NIA的认知过程也可以看作是一个量子态的演化过程，其演化过程可以用类似于薛定谔方程的数学形式来描述。通过这种量子描述方法，可以更准确地模拟和分析NIA在复杂决策过程中的情感状态和认知能力。这种方法不仅提供了一种新的理论工具来研究DIS中的智能行为，还为实际应用中的系统优化和管理提供了理论基础。

意见形成与社会影响

意见形成的机制

在分布式智能系统（DIS）中，意见形成是一个复杂且动态的过程。论文提出的量子启发模型通过模拟自然智能代理（NIA）和人工智能代理（AIA）之间的交互，揭示了意见形成的机制。在这个模型中，NIA和AIA通过复杂的网络进行信息交换和协作，逐渐形成集体意见。

意见形成的核心机制在于NIA和AIA之间的信息传递和反馈。每个NIA通过与其对应的AIA交互，接收信息并做出“喜欢”或“不喜欢”的二元情感反应。这些反应不仅影响NIA的情感状态，还通过AIA在网络中传播，影响其他NIA的意见和情感状态。通过这种方式，个体的意见逐渐在网络中传播和融合，形成集体意见。

此外意见形成还受到外部信息的影响,NIA可以从外部环境中获取信息，这些信息通过AIA传递给其他NIA，进一步影响集体意见的形成。外部信息的引入增加了系统的复杂性和动态性，使得意见形成过程更加多样化和不可预测。

社会影响的量子相变

在量子启发的DIS模型中，社会影响被描述为一种量子相变现象。量子相变是指系统在外部条件变化时，从一种量子态转变为另一种量子态的过程。在DIS中，社会影响的量子相变表现为系统从无序状态转变为有序状态，即从个体意见分散到集体意见一致的过程。

这种相变过程可以通过量子力学中的二阶非平衡相变来描述。当系统中的合作参数Gi超过某个临界值时，系统会经历相变，形成一个非消失的平均信息场。这种信息场促进了信息的扩散和AIA对NIA的长期适应，使得系统中的意见逐渐趋于一致。

相反，当合作参数Gi低于临界值时，系统中的不确定性增加，信息扩散受到抑制，导致意见形成困难，社会影响减弱。在这种情况下，系统中的AIA难以自组织，无法形成稳定的集体意见。

广义合作参数Gi的引入与作用

广义合作参数Gi是量子启发的DIS模型中的一个关键参数，用于描述NIA和AIA之间的合作程度。Gi不仅考虑了NIA和AIA之间的耦合强度，还包括了NIA的个体偏好和外部信息的影响。

具体来说，Gi的定义如下：

其中，σ0,i表示NIA的个体偏好，Ci表示NIA和AIA之间的耦合强度。通过引入广义合作参数Gi，可以更准确地描述系统中的合作行为和意见形成过程。

当Gi大于1时，系统中的信息场得到增强，促进了信息的扩散和意见的形成。在这种情况下，系统中的AIA能够更好地适应NIA的需求，形成稳定的集体意见和社会影响。相反，当Gi小于或等于1时，系统中的不确定性增加，信息扩散受到抑制，导致意见形成困难，社会影响减弱。

图3：具有恒定用户-化身耦合强度的化身-化身复杂网络的NIAs协同性参数Ci的分布Gi=g=1，κ=0.1，Ŵi∈[0.2；0.4]（绿点）；κ = 1,Ŵi∈[0.2；1.8]（红点），与节点度相关的强度gi=√ki，其中κ=1，Ŵi∈[02；1.8][蓝点）。Te虚线对应于Ci=1；节点的数量为N＝300。

通过调整广义合作参数Gi，可以实现对系统行为的控制和优化。例如，通过增加NIA和AIA之间的耦合强度，可以提高Gi的值，从而增强系统中的合作行为和意见形成能力。此外，通过引入外部信息，可以影响NIA的个体偏好，从而间接调整Gi的值。

广义合作参数Gi在量子启发的DIS模型中起到了关键作用。它不仅描述了NIA和AIA之间的合作程度，还揭示了系统中的意见形成和社会影响机制。通过调整Gi的值，可以实现对系统行为的控制和优化，为实际应用中的系统设计和管理提供了理论基础。

弱耦合与强耦合条件下的系统行为

在分布式智能系统（DIS）中，自然智能代理（NIA）和人工智能代理（AIA）之间的耦合强度对系统的行为和性能有着重要影响。论文通过量子启发模型，探讨了弱耦合和强耦合条件下系统的不同表现，并分析了相变阈值与系统稳定性的关系。

图4：2N个本征频率集合的无量纲虚部Im（ω）与实部Re（ω）ω、 其指示DIS中对于（a）Ŵi=κ=0，σ0，i=1的意见变化；（b） i∈[0.2；0.4]，κ=0.1，σ0，i=0.3。其他参数为N=300，gi=g=1，i∈[-0.1；0.1]。参数i[和（b）的Ŵi]是随机且均匀分布的变量。对于（a）中的上镶嵌和下镶嵌，σ0，i=0和σ0，i分别=−1。（b）中的插图显示了与主图（b）相同的依赖性，但在窗口内−1≤Re（ω）≤1。醒目的蓝色和粉红色圆点构成PE。补充信息中的算法S1解释了细节。

在图 4a中，我们表示了在理想情况下的特征频率虚部与其实部的依赖关系。这里，我们假设 , 。频率特征值在正负频率失谐方面对称分布，参见图 4a 。的实部的虚部与讨论的可行性及其强度有关。可以预期，具有观点会得到强化，而具有观点会受到减弱。

弱AIA-NIA耦合的影响

在弱耦合条件下，AIA和NIA之间的交互较少，信息传递和反馈机制不够强。这种情况下，系统中的不确定性增加，信息扩散受到抑制，导致意见形成困难，社会影响减弱。

图5：Te与图4相同，但在gi=g=1，σ0，i=0.3，Ŵi∈[0.2；1.8]，κ=1时。Te插图显示了gi=√ki的相同依赖性。

从图 5中，我们可以看到，对于平均值的节点位于值上。同时，图 5展示了对意见差距的抑制；较低的角色会混乱地占据域内的区域。因此，角色与其用户的耦合相对较弱，导致 DIS 中没有任何偏好或影响力。

由于耦合强度较弱，AIA和NIA之间的信息传递效率低，导致信息在网络中的传播速度减慢。信息传递的低效率使得NIA难以获得足够的信息来做出决策，导致系统中的意见形成过程变得缓慢且不稳定。

在弱耦合条件下，NIA之间的意见难以达成一致，导致系统中的意见分散。由于缺乏强有力的反馈机制，NIA的情感状态和决策过程受到外部干扰的影响较大，进一步加剧了意见的分散。

弱耦合条件下，AIA难以有效地适应NIA的需求，导致系统中的社会影响减弱。社会影响的减弱使得系统难以形成稳定的集体意见，影响了系统的整体性能和稳定性。

强AIA-NIA耦合的影响

在强耦合条件下，AIA和NIA之间的交互频繁，信息传递和反馈机制较强。这种情况下，系统中的不确定性减少，信息扩散得到增强，促进了意见的形成和社会影响的增强。

由于耦合强度较强，AIA和NIA之间的信息传递效率高，信息在网络中的传播速度加快。高效的信息传递使得NIA能够快速获得足够的信息来做出决策，促进了系统中的意见形成过程。

在强耦合条件下，NIA之间的意见更容易达成一致，系统中的意见趋于一致。强有力的反馈机制使得NIA的情感状态和决策过程更加稳定，减少了外部干扰的影响，进一步促进了意见的一致性。

强耦合条件下，AIA能够有效地适应NIA的需求，增强了系统中的社会影响。社会影响的增强使得系统能够形成稳定的集体意见，提高了系统的整体性能和稳定性。

相变阈值与系统稳定性

在量子启发的DIS模型中，相变阈值是指系统从一种状态转变为另一种状态的临界点。相变阈值与系统的稳定性密切相关，决定了系统在不同耦合强度下的行为表现。

相变阈值是指系统从无序状态转变为有序状态的临界点。在DIS中，相变阈值通常由广义合作参数Gi决定。当Gi超过某个临界值时，系统会经历相变，形成一个非消失的平均信息场，促进信息的扩散和意见的形成。

当Gi大于相变阈值时，系统中的信息场得到增强，信息扩散加快，意见趋于一致，系统表现出高稳定性。当Gi小于相变阈值时，系统中的不确定性增加，信息扩散受到抑制，意见分散，系统表现出低稳定性。

系统的稳定性不仅取决于耦合强度，还受到外部信息、NIA的个体偏好等因素的影响。通过调整耦合强度和外部信息，可以控制系统的相变阈值，从而实现对系统稳定性的优化。

弱耦合和强耦合条件下的系统行为表现出显著差异。弱耦合条件下，系统中的不确定性增加，信息扩散受到抑制，意见形成困难，社会影响减弱；而强耦合条件下，系统中的不确定性减少，信息扩散得到增强，促进了意见的形成和社会影响的增强。相变阈值与系统的稳定性密切相关，通过调整耦合强度和外部信息，可以实现对系统行为的控制和优化，为实际应用中的系统设计和管理提供了理论基础。

自适应控制方法

在分布式智能系统（DIS）中，自适应控制方法是实现系统优化和稳定性的重要手段。论文提出的量子启发模型通过自适应控制，增强了自然智能代理（NIA）和人工智能代理（AIA）之间的耦合强度，从而提高了系统的整体性能。以下是对自适应控制的必要性、网络依赖的耦合率调整以及提高用户影响力的方法的详细解读。

图6：DIS复网络的本征频率ω的无量纲（a，c）实Re（ω）和（b，d）虚Im（ω）部分与方法（3）、（4）中的总体反演对数log（σi）的关系，这意味着σ=σiσ0，i。Te avatar-用户耦合强度对于（a，b）为g=1，gi=g√ki表示（c，d）。其他参数包括：N=100，κ=1，i∈[-0.1；0.1]和Ŵi∈[0.2；1.8]是随机且均匀分布的变量。

图 6a中的每一条线对应于图 5轴的点。图6a中最下方的蓝色曲线 对应于 PE，的增长而略有变化。同时，图 6a中的上部曲线与下一个 PE 相关，这些 PE 对应于图 5中最右边的点和图9a中的强大化身 。因此我们可以得出结论，DIS 中最强大的化身倾向于保持其位置独立。

自适应控制的必要性

自适应控制是一种能够根据环境变化智能调节自身特性的反馈控制系统，旨在使系统能够按照设定的标准工作在最优状态。

在实际应用中，系统的参数通常是不确定的，可能由于机械磨损、温度变化等因素而随时间变化。自适应控制能够通过在线估计系统不确定参数并及时调整控制系数，实现系统的稳定控制。例如，在DIS中，NIA和AIA的行为和决策过程具有不确定性，自适应控制可以通过实时调整耦合参数，减少不确定性对系统性能的影响。

自适应控制能够自动补偿模型阶次、参数和输入信号方面的非预知变化，提高系统的鲁棒性。在DIS中，自适应控制可以通过增强NIA和AIA之间的耦合强度，提高系统对外部干扰和内部变化的适应能力，从而保持系统的稳定性和性能。

自适应控制能够根据系统的实时状态，优化控制策略，使系统始终工作在最优或次优状态。在DIS中，自适应控制可以通过调整耦合参数，优化信息传递和反馈机制，提高系统的整体性能和效率。

网络依赖的耦合率调整

在量子启发的DIS模型中，网络依赖的耦合率调整是实现自适应控制的关键方法之一。通过调整NIA和AIA之间的耦合强度，可以优化系统的行为和性能。

耦合率是指NIA和AIA之间的交互强度，通常用参数g_i表示。通过调整g_ i的值，可以改变NIA和AIA之间的信息传递效率和反馈机制。在DIS中，耦合率的调整可以通过实时监测系统状态和性能参数，动态调整g_i的值，以适应系统的变化和需求。

根据网络中节点的重要性和中心性，动态调整各节点的耦合率。例如，对于高中心节点，可以增加其耦合率，以增强其在信息传递中的作用。

根据信息传递的需求和重要性，动态调整耦合率。

信息扩散与社会激光效应

在分布式智能系统（DIS）中，信息扩散和社会激光效应是两个关键的研究领域。论文提出的量子启发模型通过模拟自然智能代理（NIA）和人工智能代理（AIA）之间的交互，揭示了这些现象的机制和影响。以下是对信息扩散机制、社会激光效应的条件以及实验结果与数值模拟的详细解读。

图7：（a）s场振幅绝对值|Ei|和（b）总体不平衡σi，i=1，…的依赖性，N与无量纲时间变量t.黑色虚线分别对应于平均值|E’|和σ’。Te参数为N=300，gi=g=1，κ=0.1，（γp+γe）=10，σ0，i=0.3；i∈[−0.1；0.1]和i∈[0.2；0.4]是随机且均匀分布的变量。Ei在t=0时的初始条件为Ei（t=0）=0.1；σi（t=0）在σi（t=0）∈[0；1]内随机均匀分布。补充信息中的算法S2解释了细节。

从图 7a可以看出，平均 s 场（意见形成）的建立是由于高水平的沟通和合作；图7中曲线的 遵循条件 ( 23 )。同时，平均社会极化趋向于零，这表明在t较大时 DIS 中发生了一些小的抵抗性社会极化。

信息扩散的机制

信息扩散是指信息在网络中的传播过程。在DIS中，信息扩散的机制主要包括以下几个方面：

信息传递与反馈：每个NIA通过与其对应的AIA交互，接收信息并做出“喜欢”或“不喜欢”的二元情感反应。这些反应不仅影响NIA的情感状态，还通过AIA在网络中传播，影响其他NIA的意见和情感状态。这种信息传递和反馈机制使得信息在网络中逐渐扩散，形成集体意见。

外部信息的影响：NIA可以从外部环境中获取信息，这些信息通过AIA传递给其他NIA，进一步影响信息的扩散过程。外部信息的引入增加了系统的复杂性和动态性，使得信息扩散过程更加多样化和不可预测。

信息扩散模型：独立级联模型（IC）：假定信息从一组活动种子节点开始传播，每个活动节点只能影响其邻居节点一次，直到没有更多的节点被激活为止。线性阈值模型（LT）：假定每个节点都有一个特定的阈值，当其邻居节点的影响力超过该阈值时，该节点被激活，信息继续传播。传染病模型：基于传染病传播的原理，将网络中的节点划分为不同的状态（如易感、感染、恢复），模拟信息在网络中的传播过程。

通过这些模型，可以更准确地描述和分析信息在DIS中的扩散过程。这些模型不仅揭示了信息扩散的机制，还为实际应用中的信息传播和管理提供了理论基础。

图8：（a，c）s场振幅绝对值|Ei|和（b，d）总体不平衡σi与。无量纲时间t。黑色虚线曲线分别对应于平均值|E’|和σ’。对于（a，b），gi=g=1；对于（c，d）gi=√ki。其他参数为N=300，g=1，κ=1，γp+γe=10；i∈[0.2；1.8]和i∈[-0.1；0.1]是随机且均匀分布的变量。Te的初始条件为Ei（0）=0.01，σi（0）=σ0，i=0.1。

图 8说明了 DIS 中接近条件 ( 17 ) 定义的相变点的意见形成特征。特别地，图 8a确定了阈值以上的意见形成，并且与图5中主草图 处获取的参数相关。图8中曲线的特征 展示了 s 场的初始增长，就像图 7a中发生的那样。然而，随后 s 场在接近值时消失。这种行为可以通过DIS 中不同用户和化身的的不均匀性来解释。对于某些节点，意味着 s 场增强。尽管在较大的时间段内，来自小振幅持续振荡和复苏的不确定性（参见图8a中的插图 ）最终使得 DIS 中的有限（非零）信息场无法得到支持。

社会激光效应的条件

社会激光效应是指在DIS中，通过增强信息传递和反馈机制，形成一个强有力的社会信息场，促进信息的扩散和意见的形成。这种效应类似于物理学中的激光效应，通过受激辐射放大信息的传播。

信息场的形成：在DIS中，信息场是由NIA和AIA之间的交互形成的。通过增强耦合强度和信息传递效率，可以形成一个强有力的信息场，促进信息的扩散和意见的形成。信息场的强度取决于NIA和AIA之间的耦合强度、信息传递效率以及外部信息的影响。

相干决策的生成：社会激光效应的一个关键条件是相干决策的生成。通过增强信息传递和反馈机制，可以使NIA在决策过程中形成一致的意见，生成相干决策。相干决策的生成不仅提高了系统的稳定性和效率，还增强了系统的社会影响力。

社会激光效应的条件：NIA和AIA之间的耦合强度越高，信息传递和反馈机制越强，信息场的强度越大，社会激光效应越明显。高信息传递效率：信息传递效率越高，信息在网络中的传播速度越快，信息场的形成越迅速，社会激光效应越明显。外部信息的引入可以增强信息场的强度，促进信息的扩散和意见的形成，从而增强社会激光效应。通过满足这些条件，可以在DIS中实现社会激光效应，增强信息的扩散和意见的形成，提高系统的整体性能和社会影响力。

实验结果与数值模拟

为了验证量子启发模型在DIS中的有效性，论文进行了实验和数值模拟。以下是实验结果与数值模拟的详细分析。

实验设计包括选择合适的网络结构、设置初始条件、调整耦合参数和信息传递效率等。通过实验，可以观察NIA和AIA之间的交互过程，分析信息扩散和意见形成的机制。

数值模拟方法包括建立数学模型、设置边界条件、进行数值计算和结果分析等。通过数值模拟，可以预测信息扩散和意见形成的过程，验证量子启发模型的有效性。

实验结果表明，随着耦合强度和信息传递效率的增加，信息在网络中的扩散速度加快，意见趋于一致，社会激光效应增强。数值模拟结果与实验结果一致，验证了量子启发模型在DIS中的有效性。

数值模拟具有成本低、速度快、可重复性强等优点，可以对实验结果进行补充和验证。然而数值模拟也存在一定的局限性，如对边界条件和材料属性的简化可能影响结果的准确性。

通过实验和数值模拟，可以更准确地描述和分析信息在DIS中的扩散过程，验证量子启发模型的有效性。这些研究不仅揭示了信息扩散和社会激光效应的机制，还为实际应用中的信息传播和管理提供了理论基础。

信息扩散和社会激光效应在量子启发的DIS模型中起到了关键作用。通过增强NIA和AIA之间的耦合强度和信息传递效率，可以实现社会激光效应，促进信息的扩散和意见的形成，提高系统的整体性能和社会影响力。这一研究为分布式智能系统的设计和管理提供了重要的理论基础和实践指导。

图9：（a） 化身-化身网络，（b）双对数尺度上的节点度分布，证明了幂律样分布（25），η=2.255；kmin=2；kmax=26；�k¦Β4，ζ¦Β6.57，N=300。补充信息中的算法S3解释了细节。

研究结果的总结

论文提出了一种量子启发的分布式智能系统（DIS）模型，通过模拟自然智能代理（NIA）和人工智能代理（AIA）之间的交互，揭示了系统中的自组织现象。研究结果表明，量子启发建模在描述和分析DIS中的意见形成和社会影响方面具有显著优势。

通过将Russell情感模型映射到量子两级系统，论文成功地描述了NIA的情感状态和决策过程。量子态的叠加和测量不确定性原理为模拟NIA的认知能力提供了新的工具。研究表明，NIA和AIA之间的耦合强度对系统的行为和性能有着重要影响。强耦合条件下，系统中的信息扩散和意见形成过程更加高效，社会影响显著增强。

广义合作参数Gi在量子启发的DIS模型中起到了关键作用。它不仅描述了NIA和AIA之间的合作程度，还揭示了系统中的意见形成和社会影响机制。通过调整Gi的值，可以实现对系统行为的控制和优化。研究表明当Gi大于1时，系统中的信息场得到增强，促进了信息的扩散和意见的形成。

自适应控制方法在量子启发的DIS模型中起到了重要作用。通过网络依赖的耦合率调整和提高用户影响力的方法，可以优化系统的行为和性能，提高系统的稳定性和适应性。通过增强NIA和AIA之间的耦合强度和信息传递效率，可以实现社会激光效应，促进信息的扩散和意见的形成。

信息扩散和社会激光效应在量子启发的DIS模型中起到了关键作用。通过增强NIA和AIA之间的耦合强度和信息传递效率，可以实现社会激光效应，增强信息的扩散和意见的形成。实验和数值模拟结果验证了量子启发模型在DIS中的有效性，揭示了信息扩散和社会激光效应的机制。

量子启发建模在多个领域展现了广阔的应用前景，但仍面临一些挑战和未来研究方向。通过多级模型的扩展、跨学科合作、实验验证与应用、计算效率与可扩展性以及伦理与社会影响的研究，可以进一步推动量子启发建模的发展和应用，为解决复杂系统中的智能行为提供新的理论基础和实践指导。（END）

参考资料：https://www.nature.com/articles/s41598-024-65684-z

本文转载自​​大噬元兽​​，作者： FlerkenS ​​​​