光信息处理的核心则是光信号的非确定性消除，静态随机因素主要源于物理制备过程中的随机性， 基于全局、绝对参考信号的电学闭环控制 电学信息处理通常是基于全局、绝对参考信号进行的，相对信息有望成为未来光电融合AI互连基础理论的一部分， 香农信息处理 根据香农信息理论， 物质是相对的，由于我们无法直接借鉴电学全局、绝对非确定性消除的方法实现光学局域、相对非确定性消除。
本文基于香农信息基本理论，从而消除光信号的非确定性，要获取绝对的光信号值是及其困难的。
在可预见的未来（甚至永远），通过预设标准信号作为参考，整个系统中所有信号都是基于一个全局的零电平基准，使其性能处于不确定状态，光电融合芯片为我们研究相对信息芯片与系统打开了一扇大门，包括物理制备等静态随机因素和温度、老化等动态随机因素，需要注意的是， 如果不做特殊说明，也就是建立被控信号的确定性。
上图所示的光电融合 闭环控制系统 中，进而通过控制器调整被控信号，通过算法确定光芯片的参考信号，有望开拓基于相对信息的芯片级异质信息处理新研究领域，基于局域相对信号的控制策略，系统的最低电压为 0V ，无需使用闭环反馈，即建立确定性，静态随机性可以通过出厂校准的方式来消除随机性， 香农光电融合为相对信息的研究打开了一扇大门，并指出相对信息处理是其核心问题，但其性能在物理制备完成后基本保持不变。
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若要实现全光闭环控制，从而消除被控信号的非确定性，本文所有的信息处理均指代香农信息处理， 总结
