폭주하는 정보 붕괴: 객관적 파동함수 축소를 유발하는 정보 포화

우리는 축소가 고정된 속도나 중력 자기 에너지에 의해 유발되는 것이 아니라, 축소된 폰 노이만 엔트로피 SvN이 시스템에 적용 가능한 베켄슈타인 경계 IBek의 일부 η에 접근함으로써 유발되는 객관적 파동함수 붕괴 모델을 제안한다. 역학은 지속적 자발적 위치 고정(CSL)에서 유래한 위치 기반 붕괴 연산자를 포함하는 린블라드 마스터 방정식으로 지배되며, 시스템이 정보 포화에 접근함에 따라 발산하는 피드백 함수 F(SvN /ηIBek) = (1 − SvN /ηIBek)^{-1}로 보완된다. 이 모델은 SvN ≪ ηIBek인 극한에서 Di´osi Penrose(DP) 시간 척도를 회복하고, d ≫ σx일 때 이전 "Stochastic Rupture" 모델에서 존재한 발산을 해결하며, DP와 CSL 모두에 없는 새로운 정성적 예측을 제시한다: 공간적 중첩이 없는 높은 얽힘 엔트로피를 가진 시스템은 τ ∼ γ_0^{-1} (1 − η) 정도의 시간 척도에서 붕괴를 겪으며, 거대 얽힘 시스템에서는 최대 10^{-8}초까지 짧을 수 있다. 우리는 모든 공리와 근사 영역을 명확히 식별한다.