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| | '''计算力学(Computational Mechanics)'''是一种方法,用来结构化复杂性,定义一个过程的因果态,并给出一个找出它们的步骤。我们揭示了因果态的表征-一个ϵ机制-拥有最小复杂度的同时又能拥有最准确的预测能力。我们在ϵ机制最优化和唯一性上,以及如何将ϵ机制同其他表征相比较上,获得了一些成果。更多结果和测量随机性和结构复杂度有关联,这些关联是从ϵ机制到一些遍历及信息理论获得的。 | | '''计算力学(Computational Mechanics)'''是一种方法,用来结构化复杂性,定义一个过程的因果态,并给出一个找出它们的步骤。我们揭示了因果态的表征-一个ϵ机制-拥有最小复杂度的同时又能拥有最准确的预测能力。我们在ϵ机制最优化和唯一性上,以及如何将ϵ机制同其他表征相比较上,获得了一些成果。更多结果和测量随机性和结构复杂度有关联,这些关联是从ϵ机制到一些遍历及信息理论获得的。 |
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| − | 圣塔菲研究所 研究论文 99-07-044
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| − | 关键字:复杂性,计算,熵,信息,斑图,统计力学 页眉:计算力学
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| | == 简介 == | | == 简介 == |
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| | 等式(A1)和(A6)被称作熵的链式法则。严格来说,等式(A12)右手边应该读作“对每个<math>y, P(X = x \vert Y = y) > 0</math>对一个,仅一个x”。 | | 等式(A1)和(A6)被称作熵的链式法则。严格来说,等式(A12)右手边应该读作“对每个<math>y, P(X = x \vert Y = y) > 0</math>对一个,仅一个x”。 |
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| | + | === 导出因果态的等价关系 === |
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| | + | 任何反身的,对称的,和转换关系是等价关系。 |
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| | + | 考虑所有过去序列,任意长度集合<math>\overset{\leftarrow}{\mathbf{S}}</math>: |
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| | + | <math> |
| | + | \overset{\leftarrow}{\mathbf{S}} = \overset{\leftarrow L}{s}=s_{L-1} \dots s_{-1}:s_i \in \mathcal{A}, L \in \mathbb{Z}^+ \}. \tag{B1} |
| | + | </math> |
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| | + | 回忆下s<-0 = λ,空字符串。我们由下式定义S<-之上的关系~ϵ |
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| | + | si<-K ~ϵ sj<-L <-> P(S->|si<-K) = P(S->|s<-Lj),(B2) |
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| | + | 对所有准无限S->=s0s1s2..., 其中K, L ∈Z+。 |
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| | + | 这里我们由回顾关系的基本属性,等价类,和划分来展示~ϵ是一个等价关系。(证明的细节是直观的并未包括在这里。查看参考文献【87】。)我们将丢弃长度变量K和L并由s<-,s<-',s<-''∈S<-表征,是等式(B1)的集合S<-任意长度的成员。 |
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| | + | 首先,~ϵ是在S<-上的关系,自从我们可以将它表示成笛卡儿积的子集 |
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| | + | S<- x S<- = {(s<-, s<-')}:s<-,s<-'∈S<-}. (B3) |
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| | + | 其次,关系~ϵ在S<-上是等价关系自从它是 |
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| | + | 1.自反的:s<-~ϵs<-,对于所有s<-∈S<-; |
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| | + | 2.对称的:s<-~ϵs<-' =>s<-'~ϵs<-;并且 |
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| | + | 3.传递的:s<-~ϵs<-' 且s<-'~ϵs<-'' =>s<-~ϵs<-''。 |
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| | + | 再次,如果s<-∈S<-,s<-的等价类是 |
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| | + | [s<-] = {s<-'∈S<-:s<-'~ϵs<-}。(B4) |
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| | + | 在S<-中的所有等价类集合表示成S<-/~ϵ并称作S<-对于~ϵ的因子组。在第Ⅳ节A部分我们称单独的等价类为因果态Si并表征因果态的集合为S = {Si : i = 0,1,...,k - 1}。也就是,S = S<-/~ϵ。(我们提到在主要开发中因果态基数k=|S|或者不是有限的。) |
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| | + | 最后,我们列出因果态等价类的若干基本属性。 |
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| | + | 1.⋃s<-∈S<-[s<-] = S<-. |
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| | + | 2.⋃i=0k-1Si = S<-. |
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| | + | 3.[s<-] = [s<-'] <=> s<-~ϵs<-'. |
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| | + | 4.如果s<-,s<-'∈S<-,则 |
| | + | (a) [s<-]⋂[s<-'] = ∅或 |
| | + | (b)[s<-] = [s<-']. |
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| | + | 5. 因果态S是S<-的一个划分。也就是, |
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| | + | (a)Si != ∅对每一个i, |
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| | + | (b)⋃i=0 k-1 Si = S<-,并且 |
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| | + | (c)Si⋂Sj = ∅对所有的i != j。 |
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| | + | 我们用S0表征开始状态。开始状态是关联到s<- = λ。也就是说,S0 = [λ]。 |
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| | + | === 时间反演 === |
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| | + | 由正向扫描序列观测到的因果态的定义和属性,例如,因果态S->/~ϵ,遵从类似附录B的继承。更一般地,S<-/~ϵ != S->/~ϵ。也就是,过去的因果态是不必须和将来因果态相同;过去和将来变体可以不同;不象熵速率【15】,过去和将来统计复杂度必须不相等:Cμ<-!=Cμ->;凡此种种。出现或缺失这种时间反演对称类型,如这些不等式反映的,是一个过程的基本属性。 |