1961年，IBM 的 Rolf Landauer 在 IBM Journal 上给出一个看似反直觉的结论：抹掉一比特未知信息，至少耗散 k_B T ln 2。室温(300 K)下约 2.9×10^-21 J，数值小得可笑，但它不是工程噪声，而是第二定律的硬下限。你想让记忆寄存器进入确定的“0”，而不管它之前是什么，你就把那一比特的不确定性抛给了环境——环境为此必须多出 kT ln 2 的熵。

Charles Bennett 在 1980 年代把这个结果补完整：原则上所有计算都可以可逆地运行，只有“忘记”不可省。计算可以零能耗，遗忘必须付费。

现在把这句话搬进认知科学。贝叶斯更新常被讲成纯逻辑：证据来了，旧后验乘以似然，归一化，得到新后验。可一个物理 agent 不只是“知道”分布，它必须把分布存进某种介质。新旧信念之间常常不是一一对应——许多不同的旧后验加不同证据会收敛到同一个新后验。这意味着更新时，你必然丢弃一些区分旧状态的信息。丢弃，就是 Landauer 抹除；抹除多少比特，就有 kT ln 2 的账单。

这给行为经济学提供了一个恼人的推论：status quo bias 和信念固着也许不是认知缺陷，而是热力学理性。当一条证据携带的信息量还不足以覆盖抹除旧状态所需的最低物理开销时，一个受能量约束的决策者拒绝更新，才是真正的最优解。Simon 的 bounded rationality 因此有了一个比“有限注意力”更硬的版本：有限，是因为物理不允许免费遗忘。

量子测量是同一个故事的极端版本：把叠加态投影到某个基，丢失的是另一个基方向上的相位信息。测量者从这次测量中“获得”的结果，是用不可逆抹除换来的。观察者不是免费看世界的，他在支付 Landauer 的账单。

要问的问题：如果贝叶斯理性必须遵守 kT ln 2 的抹除预算，那么“不更新”在什么时候反而应该被列为理性行为？换句话说，我们能不能写出一套带能量项的贝叶斯决策论，让“懒得改主意”在其中不是偏差，而是一个受约束最优解？