Las funciones de distribución de probabilidad para estados estacionarios fuera del equilibrio se determinan normalmente mediante experimentos detallados, tanto en simulaciones como en experimentos reales. Sin embargo, para una distribución que depende en el tiempo de un parámetro, suele ser prohibitivo el esfuerzo de llevar a cabo tales experimentos detallados para el rango completo que explora el parámetro. En este artículo mostramos que las distribuciones de estados estacionarios fuera del equilibrio que evolucionan lentamente al variar un parámetro se pueden obtener con buena precisión a partir de datos limitados y de otra distribución detallada cercana ya conocida. De este modo, sólo hace falta llevar a cabo unos pocos experimentos detallados para obtener la distribución para todo el rango no lineal. El cálculo de la distribución se realiza maximizando la entropía relativa sujeta a las restricciones impuestas por el problema y las medidas nuevas. El principio de máxima entropía relativa produce resultados mejores que el principio de máxima entropía, que maximiza la entropía de Shannon pero no puede incorporar fácilmente información adicional sobre la estructura de la distribución. Ilustramos el principio de máxima entropía relativa utilizando un modelo ``de juguete'' de la conducción térmica que consiste en una única partícula $\phi^4$ en un gradiente térmico cuya intensidad se calcula con un parámetro. Se utilizan dos termostatos: el determinista de Hoover y Holian, que produce dynámicas multifractales para situaciones con efectos no lineales fuertes, y el de Langevin, que produce dynámicas que cubren densamente el espacio de fases. De los 80 estados posibles que produce la variación del parámetro, suponemos que conocemos en detalle solamente cuatro. Hallamos que podemos aproximar correctamente la distribución para todos los valores del parámetro, aun cuando esté lejos de la distribución conocida. Por el contrario, el principio de máxima entropía no consigue capturar los detalles finos de la distribución en el espacio de fases. Esperamos que este método sea útil en otros casos fuera del equilibrio controlados por un parámetro, haciendo que sea innecesario llevar a cabo experimentos detallados para todos los valores del parámetro cuando se quieren hallar distribuciones aproximadas.
Esta página resume los puntos principales contenidos en el artículo: Approximating the entire spectrum of nonequilibrium steady state distributions using relative entropy: An application to thermal conduction [Physical Review E, 92, 023304 (2015); arXiv:1409.6141]