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| ====基于可逆性的因果涌现理论==== | | ====基于可逆性的因果涌现理论==== |
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− | 张江等人基于奇异值分解,提出了一套新的因果涌现理论。给定一个系统的马尔科夫转移矩阵<math>P</math>,可以对它进行奇异值分解,得到两个正交且的归一化矩阵<math>U</math>和<math>V</math>,和一个对角阵<math>\Sigma</math>:<math>P= U\Sigma V^T</math> | + | 张江等人基于奇异值分解,提出了一套新的因果涌现理论。给定一个系统的马尔科夫转移矩阵<math>P</math>,通过对它进行奇异值分解,得到两个正交且的归一化矩阵<math>U</math>和<math>V</math>,和一个对角阵<math>\Sigma</math>:<math>P= U\Sigma V^T</math> |
− | | + | 我们可以将奇异值的<math>\alpha</math>次方的和定义为马尔科夫动力学的可逆性度量,即: |
− | <math> | |
− | \Gamma_{\alpha}\equiv \sum_{i=1}^N\sigma_i^{\alpha}=|P|_{\alpha}^{\alpha}
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− | </math>
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− | 这里,[math]|P|_{\alpha}[/math]为矩阵P的[[Schatten范数]],[math]\Gamma_{\alpha}[/math]为[[近似动力学可逆性]]指标,[math]\sigma_i[/math]为概率转移矩阵P的奇异值,并且按照从大到小的顺序排列,[math]\alpha\in(0,2)[/math]为一个指定的参数,它起到让[math]\Gamma_{\alpha}[/math]能够更多地反映'''确定性'''还是'''简并性'''这样一种权重或倾向性。事实上,不难看出,如果让[math]\alpha\rightarrow 0[/math],则[math]\Gamma_{\alpha}[/math]就退化成了矩阵P的秩,即:
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− | <math>
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− | rank(P)=\sum_{i=1}^N\sigma_i^{0}
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− | </math> | |
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− | 而[[矩阵的秩]]衡量的是矩阵P非退化(也就是可逆)的程度,与Degeneracy有着类似的效果。
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− | 而当[math]\alpha\rightarrow 2[/math],则[math]\Gamma_{\alpha}[/math]就退化成了矩阵P的[[Frobinius范数]]的平方,即:
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| <math> | | <math> |
− | ||P||_F^2=\sum_{i=1}^N\sigma_i^{2}
| + | \Gamma_{\alpha}= \sum_{i=1}^N\sigma_i^{\alpha} |
| </math> | | </math> |
− | 这一指标衡量的是矩阵P的确定性的程度,这是因为只有当矩阵P中的所有行向量都是[[独热向量]](one-hot)的时候,[math]||P||_F[/math]才会最大,因此它与Determinism有着类似的衡量效果。
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− | 所以,当[math]\alpha\in(0,2)[/math]连续变化的时候,[math]\Gamma_{\alpha}[/math]就可以在简并性与确定性二者之间切换了。通常情况下,我们取[math]\alpha=1[/math],这可以让[math]\Gamma_{\alpha}[/math]能够在确定性与简并性之间达到一种平衡。
| + | 这里,[math]\Gamma_{\alpha}[/math]为[[近似动力学可逆性]]指标,[math]\sigma_i[/math]为概率转移矩阵P的奇异值,并且按照从大到小的顺序排列,[math]\alpha\in(0,2)[/math]为一个指定的参数,它起到让[math]\Gamma_{\alpha}[/math]能够更多地反映'''确定性'''还是'''简并性'''这样一种权重或倾向性。通常情况下,我们取[math]\alpha=1[/math],这可以让[math]\Gamma_{\alpha}[/math]能够在确定性与简并性之间达到一种平衡。 |
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− | 在文献<ref name=zhang_reversibility/>中,作者们证明了EI与动力学可逆性[math]\Gamma_{\alpha}[/math]之间存在着一种近似的关系:
| + | 此外,文献中作者证明了EI与动力学可逆性[math]\Gamma_{\alpha}[/math]之间存在着一种近似的关系: |
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| <math> | | <math> |