量子科技中心_量科网

传统的随附性理论通常将高层属性视为由底层基础状态严格决定的点值事实。然而从统计力学到机器学习等诸多科学领域，基础结构更自然地决定了概率测度族而非单一结果。本文提出了随机随附性的一般框架，通过马尔可夫核将高层结构对物理基础的依赖性表示为：基础状态到宏观构型分布的映射。研究团队建立了确保类定律固定性、非退化性及方向不对称性的公理体系，证明经典确定性随附性在该拓扑依赖关系空间中呈现为狄拉克极限情形。为衔接形而上学主张与实证实践，该框架整合了信息论诊断工具，包括归一化互信息、基于散度的谱分析及尾部敏感度测量。这些指标用于区分真实的结构随机性与认知不确定性，阐释分布多重实现的程度，并识别对干预具有显著意义的宏观组织。整体研究在坚持基础层面优先性的前提下，为特殊科学中普遍存在的结构化不确定性提供了物理主义依赖关系的保守性拓展方案。