只看到系统的一部分运动，能知道它在持续耗能吗？

研究对象

以有限状态随机网络和布朗运动模型为起点，明确观测映射、时间分辨率及环境条件，再比较可应用于实验轨迹的推断方法。

为什么值得做

把系统实际发生的不可逆过程与观测能确定的信息分开，研究下界、不可辨识性以及增加何种测量最有价值，而不只给出一个熵产生估计数。

待比较的机制

• 可见概率流或时间反演不对称提供非平衡线索
• 隐藏循环使粗略观测低估或完全漏掉部分耗散
• 等待时间、相关性和额外可观测量在相应模型条件下补回信息

与父库的分界

父库时间箭头、Landauer和Maxwell妖篇讨论概念、代价与外推，本题研究不完整观测下可识别的具体过程。本库T32为量子热化，T07为浓度感知准确性，均不是耗散推断。熵产生与热量的换算需要条件，底层Markov假设不等于观测后的过程无记忆；未识别到不可逆性不等于证明平衡。

证据入口

1. Localising entropy production along non-equilibrium trajectories

   2026 · 原始理论与数据推断方法；已核摘要及部分正文，开题核短时关系、隐藏状态、时间粗粒化和模型验证，不能把数据驱动方法称为无假设测量 · 摘要或题录入口已核

2. Inferring broken detailed balance in the absence of observable currents

   2019 · 原始随机热力学推断研究；已核题录和相关摘要/正文入口，开题核可见事件、等待时间、干预权限与估计量的下界条件 · 摘要或题录入口已核

入口初筛 2026-09-09；课题尚未完成时，这些材料不代表已有研究结论。