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soc芯片工作原理一、SOC芯片的定义和概念SOC芯片全称为System on Chip，即“片上系统”，是一种集成度非常高的芯片，它将CPU、内存、外设等多个系统集成在一个芯片中，实现了高度集成化的设计。
SOC芯片通常采用先进的制造工艺，具有体积小、功耗低、性能高等优点，在智能手机、平板电脑、物联网等领域得到广泛应用。
二、SOC芯片的架构和组成1. SOC芯片的架构SOC芯片通常采用分层次结构设计，由不同层次的模块组成。
其中最底层是物理层，包括处理器核心和存储器；中间层是系统层，包括总线控制器、DMA控制器和中断控制器等；最上层是应用层，包括各种外设接口和应用处理单元等。
2. SOC芯片的组成(1) 处理器核心：通常采用ARM架构或者MIPS架构的处理器核心。
(2) 存储器：包括SRAM、DRAM、NOR Flash和NAND Flash等。
(3) 总线控制器：负责连接各个模块之间的数据传输。
(4) DMA控制器：负责数据传输的直接存储器访问。
(5) 中断控制器：负责处理外部中断和异常。
(6) 外设接口：包括USB、SDIO、SPI、I2C等各种外设接口。
(7) 应用处理单元：包括图像处理单元、音频处理单元等。
三、SOC芯片的工作原理1. 引导程序加载SOC芯片通常采用ROM或者Flash存储引导程序，当系统上电后，引导程序会自动运行。
引导程序的功能是初始化硬件系统，并将操作系统从存储器中加载到内存中。
2. 系统初始化在引导程序运行完成后，系统开始进行初始化。
系统初始化的过程包括设置时钟、初始化存储器、配置外设等。
3. 系统运行在系统初始化完成后，SOC芯片开始正式运行。
SOC芯片通过总线控制器和DMA控制器实现各个模块之间的数据传输，通过中断控制器处理外部中断和异常。
应用处理单元则负责实现各种应用功能。
四、SOC芯片的优缺点1. 优点(1) 高度集成化：SOC芯片将多个模块集成在一个芯片中，大大降低了系统复杂度和体积。
soc指标SOC指标（State of Charge）是用来表示电池电量的一个重要指标。
在现代社会中，电池被广泛应用于各种领域，如电动汽车、手机、笔记本电脑等。
而SOC指标的准确性和稳定性对于电池的使用和管理至关重要。
SOC指标的定义是电池的实际容量与额定容量之比。
通常用百分比表示，即SOC=（实际容量/额定容量）×100%。
SOC指标的取值范围为0%到100%，表示电池目前的充电状态。
电池的SOC指标对于用户来说非常重要。
首先，它可以告诉用户电池的剩余电量，帮助用户合理安排使用时间，避免电量耗尽导致设备无法正常工作。
其次，SOC指标还可以提醒用户进行充电，避免电池过度放电而影响电池的寿命。
对于电池制造商和管理者来说，准确的SOC指标也是至关重要的。
它可以帮助制造商评估电池的性能和寿命，为产品设计和改进提供依据。
对于电池管理者来说，SOC指标可以帮助他们制定合理的充电和放电策略，延长电池的使用寿命。
然而，要准确地测量和估计SOC指标并不容易。
目前常用的SOC估计方法有基于电压测量、基于电流积分和基于卡尔曼滤波等。
每种方法都有其优缺点和适用范围。
例如，基于电压测量的方法简单易行，但对电池的性能变化和温度变化较为敏感；基于电流积分的方法可以更准确地估计SOC，但需要较复杂的电流测量装置；基于卡尔曼滤波的方法可以综合考虑多种因素，但需要较高的计算能力。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的SOC估计方法，并结合其他信息进行综合分析。
例如，可以通过结合电流测量、温度测量和电压测量等多种方法，提高SOC估计的准确性和稳定性。
为了更好地管理和利用电池，还可以通过SOC指标来进行电池健康状态的监测和预测。
电池的健康状态直接影响电池的性能和寿命。
通过对SOC指标的监测和分析，可以及时发现电池的异常情况，如容量衰减、内阻增加等，从而采取相应的措施，延长电池的使用寿命。
SOC指标作为电池电量的一个重要指标，在现代社会中具有重要的意义。
soc荷电状态定义公式
（最新版）
目录
1.SOC 的定义与含义
2.SOC 的计算公式
3.SOC 的实际应用
正文
1.SOC 的定义与含义
SOC，全称为 State of Charge，中文意为荷电状态，是指电池在使用一段时间或长期搁置不用后的剩余可放电电量与其完全充电状态的电
量的比值，常用百分数表示。
简单来说，SOC 就是衡量电池剩余电量的一个指标，它反映了电池在一定条件下的剩余电量。
2.SOC 的计算公式
SOC 的计算公式通常如下：
SOC = (剩余电量 / 总电量) × 100%
其中，剩余电量是指电池当前可放出的电量，而总电量则是电池完全充满时的电量。
通过这个公式，我们可以很方便地计算出电池的 SOC 值。
3.SOC 的实际应用
SOC 在实际应用中具有很大的价值。
首先，通过对 SOC 的实时监测，可以确保电池在安全、可靠的范围内工作，防止过度放电或过度充电，从而延长电池的使用寿命。
其次，SOC 还可以用于电池的能量管理，通过对SOC 的预测和控制，实现对电池的优化使用，提高电池的续航能力。
例如，在电动汽车中，SOC 的估计技术可以用于优化车辆的能源消耗，提高行驶里程。
荷电状态soc的名词解释荷电状态(SOC)的名词解释引言：随着电子设备的普及和大规模应用，人们对于电池的使用也日益多样化。
电池的工作状态成为让人们关注和研究的焦点之一。
荷电状态(SOC)，即State of Charge，是衡量电池电量的重要指标。
本文将从SOC的定义、计算方式、应用场景等方面展开解释，以期让读者对荷电状态有更全面的认识。
一、荷电状态(SOC)的定义荷电状态(SOC)是指电池当前的电荷量与其满电容量的比值，一般以百分比表示。
SOC的测量范围从0%（空荷）到100%（满荷）。
SOC越高，表示电池电量越充足。
因此，准确地了解电池的SOC可以帮助用户合理安排用电，避免电量不足。
二、荷电状态(SOC)的计算方式计算电池的SOC是电池管理系统（BMS）的重要功能之一。
BMS通过电池内部传感器测量电压、电流和温度等参数，并结合预先建立的模型，计算出电池的SOC。
1. 电压法：通过当前电池的终端电压进行估算。
由于电压与SOC之间存在一定的非线性关系，为了提高计算精度，需要对电池进行校准，建立电压- SOC的标定曲线。
2. 容量法：通过记录电池的放电容量和充电容量，并结合电池容量的评估模型，计算出电池的SOC。
值得注意的是，容量法的计算精度受到充放电过程中的能量损失和温度变化的影响。
3. 内阻法：基于电池的内阻特性，在充放电过程中监测电池的电压变化，通过与已知SOC与内阻的关系建立模型，估算SOC。
相较于电压法和容量法，内阻法对电池的负荷变化更为敏感。
三、荷电状态(SOC)的应用场景SOC作为电池电量的重要指标，在许多领域得到广泛应用。
1. 电动汽车：了解电池的SOC可以指导电动汽车的充电和放电策略，合理利用电池容量，延长电池寿命。
2. 无线通信：在无线通信领域，特别是移动通信基站，电池是重要的备用电源。
准确地掌握电池的SOC，可以根据电量的剩余情况及时更换或充电，确保通信设备的正常运行。
3. 可穿戴设备：诸如智能手表、健康手环等可穿戴设备，其续航时间对用户体验至关重要。
soc面试基础知识SOC（System on Chip）是指在一个芯片上集成了处理器核心、内存、外设接口等多个功能模块的集成电路。
SOC技术的发展使得计算机系统可以更加紧凑和高效，广泛应用于各种设备和领域。
在SOC面试中，基础知识是面试官们常常会考察的内容之一。
下面就来介绍一些SOC面试的基础知识。
一、SOC的定义和特点SOC是一种集成电路技术，将多个功能模块集成到一个芯片上。
这些功能模块可以包括处理器核心、内存、外设接口等，可以根据需要进行定制和设计。
SOC的特点是集成度高、功耗低、性能高、体积小等。
二、SOC的应用领域SOC技术已经广泛应用于各个领域，包括消费电子、通信、汽车、工业控制等。
在消费电子领域，SOC被广泛应用于智能手机、平板电脑、智能电视等设备中。
在通信领域，SOC被用于移动通信设备、网络设备等。
在汽车领域，SOC被用于汽车电子系统、车载娱乐系统等。
在工业控制领域，SOC被用于工业自动化设备、机器人等。
三、SOC的体系结构和设计方法SOC的体系结构可以根据应用需求来设计，可以采用单核心、多核心、异构核心等不同的结构。
在设计SOC时，需要考虑功耗、性能、可靠性等因素。
SOC的设计方法有自顶向下和自底向上两种。
自顶向下的设计方法是从系统级需求出发，逐步细化到电路级。
自底向上的设计方法是从电路级出发，逐步组合成系统级。
四、SOC的测试和验证SOC的测试和验证是确保SOC功能正常的重要环节。
SOC的测试可以分为结构测试、功能测试和系统测试等多个层次。
结构测试主要用于检测电路的连通性和正确性。
功能测试主要用于检测SOC的各个功能模块是否正常工作。
系统测试主要用于检测整个SOC系统是否满足设计需求。
SOC的验证可以采用仿真验证、硬件验证和软件验证等方法。
五、SOC的性能和功耗优化在SOC设计过程中，性能和功耗是两个重要的优化指标。
性能优化可以通过优化算法、增加处理器核心数量、增加缓存等方法来实现。
电池的soc值名词解释电池的SOC（State of Charge）是指电池所存储能量比例的表示，它是电池管理系统中重要的参数之一。
本文将对SOC值进行详细解释，并分析其在电池管理和电动汽车领域的重要性。
一、SOC值的定义SOC值是指电池内储存能量的一个百分比，通常使用0%到100%的范围表示。
SOC值为0%表示电池完全耗尽，无能量可供使用；而SOC值为100%则表示电池充满，储存了最大量的能量。
在SOC值的变化过程中，电池容量所存储的能量也在相应地增加或减少。
二、SOC值的测量方法测量SOC值的方法主要通过两种途径来实现：开路电压法（OCV）和库仑计量法（Coulomb Counting）。
1. OCV法：这种方法通过测量电池在开路状态下的电压来推断SOC值。
当电池充满或耗尽时，其OCV值相对固定，但在其他SOC值时，OCV值并不与SOC成线性关系。
因此，OCV法需要根据电池类型和温度等因素建立准确的SOC-OCV 模型，以便精确测量SOC值。
2. 库仑计量法：库仑计量法是通过对电池充电和放电过程中通过电流测量出的库仑容量进行计数来确定SOC值。
这种方法可以快速响应电池容量变化，但需要准确记录充放电电流并考虑电池的寿命衰减等因素。
三、SOC值在电池管理中的应用SOC值在电池管理系统中具有重要作用，以下是一些主要应用场景：1. 电池状态估计：通过实时监测和计算SOC值，可帮助了解电池当前所剩余能量，从而预测电池的寿命和性能。
2. 电池电量显示：在便携式设备、电动汽车等领域，显示电池电量是非常重要的。
通过SOC值，用户可以清晰了解剩余电量，避免意外断电或中途充电等问题。
3. 功率管理：在一些应用场景中，需要根据SOC值来动态调整电池使用功率，以达到更好的性能和节能的目的。
四、SOC值在电动汽车领域的重要性在电动汽车领域，SOC值更是至关重要，以下几个方面展示了其在该领域的关键作用：1. 续航里程估计：电动汽车续航里程直接与电池剩余能量相关，而SOC值能更准确的反映电池能量状态，进而帮助估计车辆续航里程。
电池荷电状态SOC及估算方法1、电池荷电状态SOC的定义电池的荷电状态SOC被用来反映电池的剩余电量情况，其定义为当前可用容量占初始容量的百分比（国标）。
美国《电动汽车电池实验手册》中将SOC定义如下：在指定的放电倍率下，电池剩余电量与等同条件下额定容量的比值。
SOC=QO/QN日本本田公司的电动汽车（EV Plus）定义SOC如下：SOC = 剩余容量/(额定容量-容量衰减因子)其中剩余容量=额定容量-净放电量-自放电量-温度补偿动力电池的剩余电量是影响电动汽车的续驶里程和行驶性能的主要因素，准确的SOC估算可以提高电池的能量效率，延长电池的使用寿命，从而保证电动汽车更好的行驶，同时SOC也是作为电池充放电控制和电池均衡的重要依据。
实际应用中，我们需要根据电池的可测量值如电压电流结合电池内外界影响因素（温度、寿命等）来实现电池SOC的估算算法。
但是SOC受自身内部工作环境和外界多方面因素而呈非线性特性，所以要实现良好的SOC估算算法必须克服这些问题。
目前，国内外在电池SOC估算上已经部分实现并运用到工程上，如安时法、内阻法、开路电压法等。
这些算法共同特点是易于实现，但是对实际工况中的内外界影响因素缺乏考虑而导致适应性差，难以满足BMS对估算精度不断提高的要求。
所以在考虑SOC受到多种因素影响后，一些较为复杂的算法被提出,例如：卡尔曼滤波算法、神经网络算法、模糊估计算法等新型算法，相比于之前的传统算法其计算量大，但精度更高，其中卡尔曼滤波在计算精度和适应性上都有很好的表现。
2、几种SOC估算算法简介（1）安时法安时法又被称为电流积分法，也是计算电池SOC的基础。
假设当前电池SOC 初始值为SOC0，在经过t时间的充电或放电后SOC为：Q0是电池的额定容量，i(t)是电池充放电电流（放电为正）。
事实上，SOC定义为电池的荷电状态，而电池荷电状态就是电池电流的积分，所以理论上讲安时法是最准确的。
同时，它也易于实现，只需测量电池充放电电流和时间，而在实际工程应用时，采用离散化计算公式如下：在电池实际工作中使用安时法计算SOC，受到测量误差和噪声干扰因素会对测量结果造成影响从而无法正确估算SOC（自放电及温度等因素也没有考虑），同时电池的初始SOC值无法通过安时法得到。
自从Bak，Tang还有Wiesenfeld（BTW）在1987年发表于“物理评论快报”的文章中提出“自组织临界性”（SOC）以来，这一概念就被笼罩在激烈的争论气氛之下。
这一情况的出现有很多原因。
一个原因是人们（对这一想法）所做出的勇敢而乐观的断言。
（这一断言包含）这样一种态度：现在终于有了一种思想的方向，可以使得人们把玻尔兹曼和吉布斯（创立）的统计物理学与令人激动的非平衡物理的真实世界联系起来，并且（认为）SOC这一概念是如此的有力，可以用来解释从山脉形成到股市波动的几乎所有的事。
一般来说，过于普适的理论经常会遇到来自于工作在各个专门领域的专家们一定的置疑。
而且在普适和专门之间很难有一个精确的沟通。
地震的许多独特的细节可以借助简单的元胞自动机的数值模拟来理解，对于地理学家看来，可能是不大现实的。
对于研究进化物种间广大而且复杂的相互作用网络的生物学家来说，仅仅借助一系列具有最近邻相互作用的随机数来体现进化也只能被看作一个笑话。
那么SOC这个概念在哪些方面有效呢？让我们来考虑一些重要的问题。
（1）我们能够把SOC作为一种定义清楚的独特现象同其他种类的行为区别开来吗？（2）我们能够确立一种能够被称为自组织临界系统理论的特定的（理论）构架吗？（3）对于这个世界，SOC能够告诉我们任何在1987年BTW的文章发表之前我们所不知道的事吗？（4）SOC是可预见的吗――也就是说，我们能够指出一个系统要体现出SOC行为所必须满足的充分必要条件吗？并且，假如我们能够建立一个属于SOC范畴的系统，这能真正的帮助我们理解这个系统的行为吗？谨慎点说，我认为对这些问题给予确定的回答是有意义的。
在这一章里，我们将讨论在多大程度上SOC得到了成功。
最初，自组织临界性被猜测是相互作用的多体系统所具有的典型行为。
它无论是在时间还是空间上都丰富的分形结构被设想成一种与大多数多体系统相联系的一般趋势的效应－这种趋势是这些系统可以自我发展到一种临界的，标度不变的状态。
在一定标准上答案是清楚的。
当然不是所有能够自组织到特别状态的系统，在受到逐渐地驱动时，会在这种自组织状态中体现出标度不变性。
在沙堆上所作的实验是最初的例子（参见3.2节）。
不是所有被发现的幂律行为都是由（系统）在动力学上自组织到一种临界的定态所引起的。
Sethna及其合作者在巴克豪森效应噪声所作的工作是关于Sornette所说的“通过扫除不稳得到幂律”的一个非常明显，特别的例子。
尽管有这些警告，当然还是有可能建立一个关于SOC系统的实用的定义的。
6.1 SOC可以在哪里出现？我们期待SOC行为会在缓慢驱动的，相互作用占主导地位的阈值系统中出现。
为了强调这些基本的动力学因素，引进一个新的缩写－SDIDT（slowly driven, interaction-dominated threshold）也许是有用的。
和以前常用的强调系统行为的术语SOC 相比，我们可以把这称为一种构造性的定义。
如果一个系统不需要明显的外界调节，就能够表现出幂律行为，我们就称它体现出了自组织临界性；（从这个意义上说）SOC更像是一种现象学的定义，而不是一种构造性的定义。
“相互作用占主导地位”这一概念主要聚焦在系统表现出的如下两个独特特征上：因为有很多自由度的相互作用，（系统）表现出越来越多的有意思的行为；而且系统的动力学中必须是这些自由度之间的相互作用占主导地位，而不应当是这些自由度内在的动力学（占主导地位）。
举例来说，可以考虑沙堆和米堆行为间的区别。
沙堆看起来好像演化到了一种时间上周期分布的状态，而米堆（至少对于由某些种类的米粒组成的米堆来说）则会产生雪崩大小的广泛分布。
在沙堆中，作用在每个沙砾的重力相对沙砾间的摩擦力来说占主导地位，因此阻止了横跨整个系统的沙崩产生的趋势。
在米堆中，单独的米粒由于受重力场的作用而下落的趋势，往往很容易被米粒间的摩擦力所阻止。
在这两种系统中，粒子都可以按大量不同的统计结构排列。
而这些亚稳态的存在都可以视作由粒子间摩擦力产生的有限阈值所导致的。
可是在沙堆中，下落沙砾的动能压倒了摩擦力的作用。
在米堆中，摩擦力相对比较强，则米粒下落的作用只是使系统在不同的亚稳态统计结构间移动。
阈值的一个作用是允许大量统计亚稳态结构的存在。
为了描述阈值的局域稳定效应，Cafiero等人（1995）定义了一个有用的术语“局域刚度”。
阈值的另一个作用是和如何临界性才能达到这一问题联系起来的。
从我们在5.5节中研究的模型中可以看到，阈值对系统自组织到临界状态的过程是非常必要的。
对类沙堆模型的重整化群分析可以发现不动吸引点，这意味着不需要良好的参数调节，这些模型的长程，长时行为就可以体现出标度不变性。
相反，森林火灾模型的不动点，却被发现是推斥性的（失稳的），这就意味着这种模型是有一定的特征尺度的，这种模型的动力学不是自发演化到临界点的。
当然了，除了阈值的存在外，森林火灾模型和沙堆模型还有其他不同点。
但不管怎么说，我们猜想局域阈值的存在是自组织到临界态的必要条件（尽管当然不是充分条件了）。
我们还可以期望，只有在缓慢驱动的极限下，相互作用才会起主导性的作用。
强驱动将不会允许系统从一个亚稳态分布释放到另一个亚稳态分布。
缓慢的驱动是系统的内部特征能够控制其动力学行为所必须的。
如果在Burridge－Knopoff模型中，我们相对表面以非常高的速度拖动弹簧－板块系统，弹簧将没有时间松弛到平衡结构；系统的行为将完全由外界驱动决定。
因此，缓慢地驱动由于以下两个原因而是必须存在的：首先，在某种意义上，这是和线性响应理论中长长存在弱驱动的原因是类似的。
第二，缓慢因而较弱的驱动是保持阈值的作用所必须的。
6.2 什么是调节？在多大程度上，调节是必需的呢？而且，如果调节是必需的，我们所说的“自组织”还有没有意义呢？我认为，一定程度的调节是不可避免的。
考虑OFC地震模型（参见第4.3节），通过数值和解析的研究，我们相信，只有在开边界条件下，模型才会表现出SOC行为，而在周期边界条件下，振荡行为就会产生。
当然有人就会把这种对于边界条件的限制，看作是一种形式的调节。
类似的，在不守恒情况下（α<1/qc），为了获得幂律行为，对开放系统进行各向同性的驱动好像也是必需的。
这当然也可以被看作是一种调节，即驱动项的波动被调到了为零。
那么，这是否暗示着SOC行为就和平衡态统计力学中的临界行为一样，不是典型的行为呢？是否只有在非常独特的条件下，SOC行为才会发生呢？关于调节的问题是非常困难的，因为这牵涉到我们如何正确的把这个世界划分为子系统和它们的环境的问题。
继续考虑周期和开边界条件的问题，真实的系统往往是有限的，因此比起周期边界条件来，开边界条件更具有现实性。
但接下来问题又出现了：我们应该采用什么样的开边界条件呢？当然，只有在考虑到具体要牵涉到什么现象时，答案才能够正确的给出。
系统的具体驱动方式也可以同样的给出。
到底采用各向同性的还是波动式的驱动方式，需要根据被检验系统的具体背景来决定。
了解系统自组织的程度或者临界行为的鲁棒性是相当重要的。
自组织到临界状态的过程必然要在一定的条件下发生；人们总能够归纳出一个模型，使它足以失去临界行为。
由此问题就变为和给定的背景相关的到底是什么。
就是在这一点上，一个特定系统所属的专门学科能够给过于广泛的理论近似以必要的补充。
再一次考虑平衡临界点问题，如果我们单单考虑一个特定的系统本身，从理论的观点来看，临界点是非常有意思的，尤其是考虑在临界点或者接近临界点行为的特征指数时，可以作出非常漂亮的理论来。
而当我们考虑特定温度范围下的典型行为时，看起来，系统相图中的一些孤立临界点好像是不相关的，但这样考虑是非常肤浅的。
再比如，在细胞生物学中发现，细胞膜一般是工作在它们临界点的邻域内，这大概是为了利用在接近临界点时越来越高的生物敏感性。
正是生物学系统中的相互作用把系统参数（温度，压力，浓度，等等）向临界区域进行调节。
以上就是关于问题（1），我们想说的所有东西。
现在让我们转到稍微不困难点的问题（2）－（4）。
尽管对于SOC来说，还没有一种和平衡系统的正则系综理论类似的完备的公式体系，我们还是在第五章中论述了一些已经发展起来的公式体系。
但是对（类似平衡系统中）自由能和配分函数的等效物的寻找工作仍在进行之中。
同时，随着精确解的发展和重整化群技术的成功运用，SOC研究，尤其是那些单靠计算机模拟难以解决的问题，又获得了一块基石。
问题（3）问到是否我们从SOC上面获得了一些真正新的东西。
我认为，我们可以从SOC中获得的最大的教益就是，在大量的系统中，忽略掉波动的作用是会引起错误的。
这一点在缓慢驱动的，相互作用占主导地位的阈值系统中是格外正确的。
自组织临界性已经激起了（人们）对阈值动力学和结果具有强波动性，类似雪崩的时间演化过程的兴趣。
在这些系统中，平滑的渐进的发展已经被长时期的温和的静止状态所取代了，而这些静止状态又往往被兴奋的活跃状态所打断。
波动在这里是如此的巨大，以至于系统主要部分的命运往往由一次单独的兴奋爆发所决定。
恐龙灭绝也许仅仅是一个包含有大量互相联系，互相作用的种群系统内部的一次波动的结果；也许不需要借助外来彗星与地球的碰撞来解释恐龙的灭绝。
波动在这些系统里是如此的频繁，以至于由反常现象变成了典型的现象。
当然，复杂现象远在SOC概念提出之前就引起了大家的重视，但SOC还是第一次聚焦在了一个长久以来为人们所忽视的机制上，这个机制至少在一些种类的复杂行为中是起决定作用的，我们把它标记为SDIDT系统。
最后，让我们转到问题（4），这个问题考虑的是SOC系统的可预见性。
仅仅给出一些初始条件，就想从细节上预测出SOC 系统的演化过程，明显是不可能的，（因为）波动（在SOC系统中）实在是太重要了！正如前面所提到的，我们还不能够列出SOC 行为出现所要满足的所有的充分必要条件。
尽管有这些不足，我们仍然讨论了一些似乎能够引起系统产生自组织到临界态的趋势的特定特征（比如SDIDT）。
比如，在米堆和超导中发现的雪崩动力学（参见3.3和3.4节）就是SOC所预见的行为真的被发现的例子。
自组织临界性是作为非平衡态统计力学的一个分支建立起来的。
从那时起，对它的现象学研究和对它进行严谨的定义研究都受到了重视。
更重要的是，SOC已经使我们意识到阈值、亚稳定性、还有大规模波动在一大类的多体系统的时空行为中起了决定性的作用。
这种新的认识是非常重要的，可以使我们借助自组织临界性的优势，对理论、观测、还有实验研究进行更深入的思考。
梅可玉(清华大学科学技术与社会研究所,北京100084)摘要:本文在自组织理论群的大背景之下考察了自组织临界性概念提出的理论背景以及它和混沌、复杂适应系统这两个概念之间的区别与联系,并指出自组织临界状态是继人类的科学认识发现静止稳态、随机状态、混沌状态之后的又一种新的状态发现,从而深化了对复杂系统的演化行为模式的认识和描述。
