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====计算力学====
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计算力学理论试图用定量的框架来表述涌现的因果关系，希望从一个随机过程的观测中构造一个最小的因果模型，从而来产生观测的时间序列<ref name=":3" />。其中随机过程可以用<math>\overleftrightarrow{s}</math>表示，基于时间<math>t</math>可以将随机过程分为两个部分，时间前和时间后的过程，<math>\overleftarrow{s_t}</math>和<math>\overrightarrow{s_t}</math>，当这个过程是平稳过程时，可以去掉时间。因此，可以将所有可能的历史过程<math>\overleftarrow{s_t}</math>形成的集合记作<math> \overleftarrow{S}</math>，所有未来的过程形成的集合记作<math> \overrightarrow{S}</math>。可以将<math>\overleftarrow{S}</math>分解为相互排斥又联合全面的子集，形成的集合记为<math>R</math>，<math>\mathcal{R}\inR</math>中的任意子集可以看作是一个状态，定义一个分解函数<math>\eta:S→R</math>。
计算力学理论试图用定量的框架来表述涌现的因果关系，希望从一个随机过程的观测中构造一个最小的因果模型，从而来产生观测的时间序列<ref name=":3" />。其中随机过程可以用<math>\overleftrightarrow{s}</math>表示，基于时间<math>t</math>可以将随机过程分为两个部分，时间前和时间后的过程，<math>\overleftarrow{s_t}</math>和<math>\overrightarrow{s_t}</math>，当这个过程是平稳过程时，可以去掉时间。因此，可以将所有可能的历史过程<math>\overleftarrow{s_t}</math>形成的集合记作<math> \overleftarrow{S}</math>，所有未来的过程形成的集合记作<math> \overrightarrow{S}</math>。可以将<math>\overleftarrow{S}</math>分解为相互排斥又联合全面的子集，形成的集合记为<math>R</math>，<math>\mathcal{R}\in R</math>中的任意子集可以看作是一个状态，定义一个分解函数<math>\eta:S→R</math>。
此外，定义了因果等价的概念，如果<math>P\left ( \overrightarrow{s}|\overleftarrow{s}\right )=P\left ( \overrightarrow{s}|{\overleftarrow{s}}'\right )</math>，则<math>\overleftarrow{s}</math>和<math>{\overleftarrow{s}}'</math>（表示<math>\overleftarrow{s}</math>的子集）是因果等价的。将历史<math>\overleftarrow{s_t}</math>的所有因果状态定义为<math>\epsilon \left ( \overleftarrow{s} \right )</math>，将两个因果状态<math>S_i</math>和<math>S_j</math>之间的因果转移概率记为<math>T_{ij}^{\left ( s \right )}</math>，一个随机过程的<math>\epsilon-machine</math>被定义为有序对<math>\left \{ \epsilon,T \right \}</math>，是一种模式发现机器，其中<math>\epsilon</math>是因果状态函数， <math>T</math>是通过<math>\epsilon</math>定义的状态转移矩阵的集合。通过证明<math>\epsilon-machine</math>具有最大程度的预测性和最小程度的随机性这两个重要特性验证了它在某种意义上是最优的。
此外，定义了因果等价的概念，如果<math>P\left ( \overrightarrow{s}|\overleftarrow{s}\right )=P\left ( \overrightarrow{s}|{\overleftarrow{s}}'\right )</math>，则<math>\overleftarrow{s}</math>和<math>{\overleftarrow{s}}'</math>（表示<math>\overleftarrow{s}</math>的子集）是因果等价的。将历史<math>\overleftarrow{s_t}</math>的所有因果状态定义为<math>\epsilon \left ( \overleftarrow{s} \right )</math>，将两个因果状态<math>S_i</math>和<math>S_j</math>之间的因果转移概率记为<math>T_{ij}^{\left ( s \right )}</math>，一个随机过程的<math>\epsilon-machine</math>被定义为有序对<math>\left \{ \epsilon,T \right \}</math>，是一种模式发现机器，其中<math>\epsilon</math>是因果状态函数， <math>T</math>是通过<math>\epsilon</math>定义的状态转移矩阵的集合。通过证明<math>\epsilon-machine</math>具有最大程度的预测性和最小程度的随机性这两个重要特性验证了它在某种意义上是最优的。