Кіріспе
Физикалық немесе математикалық процестің түрі. Математикалық немесе физикалық процесс, егер уақыт күйлерінің тізбегі кері қайтарылғанда динамикасы дұрыс анықталса, уақыт бойынша өзін-өзі қайтаратын болады. Детерминистік процесс уақыт бойынша өзін-өзі қайтаратын процесс болып есептеледі, егер уақыты кері қайтарылған процесс бастапқы процесс сияқты бірдей динамикалық теңдеулерді орындаса; яғни, теңдеулер уақыттың таңбасы өзгергенде инвариантты немесе симметриялы болады. Стохастикалық процесс кері қайтарылатын болып табылады, егер процестің статистикалық қасиеттері сол процесс бойынша алынған уақыты кері қайтарылған деректердің статистикалық қасиеттерімен сәйкес келсе.
A mathematical or physical process is time reversible if the dynamics of the process remain well defined when the sequence of time states is reversed. A deterministic process is time reversible if the time reversed process satisfies the same dynamic equations as the original process; in other words, the equations are invariant or symmetrical under a change in the sign of time. A stochastic process is reversible if the statistical properties of the process are the same as the statistical properties for time reversed data from the same process.
Физика
Физикада классикалық механиканың қозғалыс заңдары уақыттың кері жүру мүмкіндігін (уақыт реверсивності) көрсетеді, егер π операторы жүйедегі барлық бөлшектердің күш импульстарын кері бұрса, яғни (T симметриясы). Дегенмен, кванттық механикалық жүйелерде әлсіз ядролық күш тек T симметриясына қатысты инвариант емес; егер әлсіз өзара әрекеттесулер болса, кері динамика мүмкін, бірақ π операторы барлық зарядтардың таңбаларын және кеңістіктік координаттардың жұптығын (C симметриясы және P симметриясы) кері бұрған жағдайда ғана. Осы бірнеше байланысты қасиеттердің кері жүруі CPT симметриясы деп аталады. Термодинамикалық процестер процестің барысындағы энтропия өзгерісіне байланысты кері немесе кері қайтарылмайтын болуы мүмкін. Алайда, термодинамикалық процестердің негізгі заңдары уақыт бойынша кері жүретін (қозғалыстың классикалық заңдары және электродинамика заңдары) болып табылады, яғни микроскопиялық деңгейде, егер барлық бөлшектер мен еркіндік дәрежелерін қадағалауға болар болса, көп дене жүйесінің процестері кері жүретін болар еді; Бірақ, мұндай талдау кез келген адамның (немесе жасанды интеллекттің) мүмкіндігінен тыс, ал көп дене жүйесінің макроскопиялық қасиеттері (мысалы, энтропия және температура) жиынтықтың статистикасымен ғана анықталады. Термодинамикадағы осындай макроскопиялық қасиеттер туралы сөйлескенде, кейбір жағдайларда осы шамалардың уақыт бойынша өзгеруінде статистикалық деңгейде кері қайтарылмайтындық байқалады. Шындығында, термодинамиканың екінші заңы бүкіл ғаламның энтропиясы азаймауы керек екенін көрсетеді, себебі оның ықтималдығы нөлге тең емес, бірақ ол барлық практикалық тұрғыдан статистикалық жағынан мүмкін емес (Крукстың флуктуация теоремасын қараңыз).
Стохастикалық процестер
Стохастикалық процесс, егер алға және кері күй тізбектерінің бірлескен ықтималдықтары барлық уақыт аралықтары жиыны үшін {τs}, s = 1, …, k, кез келген k үшін бірдей болса, уақыт бойынша қайтымды болады. Бірөлшекті стационарлық Гаусс процесі уақыт бойынша қайтымды болады. Марков процестері тек қана олардың стационарлық үлестірімдері толыққанды тепе-теңдік қасиетіне ие болған жағдайда ғана қайтымды бола алады. Колмогоров критерийі Марков тізбегінің немесе үздіксіз уақыттық Марков тізбегінің уақыт бойынша қайтымды болу шартын анықтайды. Көптеген стохастикалық процестердің уақыт бойынша қайтымдылығы зерттелді, оның ішінде Леви процестері, стохастикалық желілер (Келли леммасы), туу және өлім процестері, Марков тізбектері және кесімді детерминистік Марков процестері.
A univariate stationary Gaussian process is time reversible. Markov processes can only be reversible if their stationary distributions have the property of detailed balance:
Kolmogorov's criterion defines the condition for a Markov chain or continuous time Markov chain to be time reversible. Time reversal of numerous classes of stochastic processes has been studied, including Lévy processes, stochastic networks (Kelly's lemma), birth and death processes, Markov chains, and piecewise deterministic Markov processes.
Толқындар мен оптика
Уақытты кері қайтару әдісі толқын теңдеуінің сызықтық өзара байланысына негізделген, ол толқын теңдеуінің уақыт бойынша кері бұрылған шешімі де толқын теңдеуінің шешімі екенін көрсетеді, себебі стандартты толқын теңдеулерінде белгісіз айнымалылардың тек жұп туындылары ғана болады. Осылайша, толқын теңдеуі уақыт бойынша кері бұрылғанда симметриялы болады, сондықтан кез келген жарамды шешімнің уақыт бойынша кері бұрылуы да шешім болып табылады. Бұл толқынның кеңістіктегі жолы екі бағытта да жарамды дегенді білдіреді. Уақытты кері қайтару сигналды өңдеу – бұл қасиетті пайдаланып қабылданған сигналды кері бұру процесі; бұл сигнал қайта таратылады және уақытша қысқару пайда болады, нәтижесінде бастапқы қоздыру толқын формасы бастапқы көзде кері ойнатылады.