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将共创任务讨论的的框架放到这里
计算力学的早期工作涉及“计量涌现（The Calculi of Emergence）”，试图对复杂系统、统计物理、热力学的某个尺度进行度量。随后克拉奇菲尔德和他的同伴，发现并证明用因果态表征<math>\epsilon-machine</math>定义下的深度（热力学复杂度或统计复杂度），能提供计算力学范畴的最小复杂度和最佳预测性，是复杂度理想化的一处浅滩。若想了解更多，请加入《因果涌现读书会》参与相关课题的研究和讨论。
计算力学的早期工作涉及“计量涌现（The Calculi of Emergence）”，试图对复杂系统、统计物理、热力学的某个尺度进行度量。随后克拉奇菲尔德和他的同伴，发现并证明用因果态表征<math>\epsilon-machine</math>定义下的深度（热力学复杂度或统计复杂度），能提供计算力学范畴的最小复杂度和最佳预测性，是复杂度理想化的一处浅滩。若想了解更多，请加入《因果涌现读书会》参与相关课题的研究和讨论。
== 历史渊源 ==
詹姆斯.P.克拉奇菲尔德（James P. Crutchfield）1989年 - 2001年发布了一些文献，提出了计算力学的概念，引用了香农信息论中的熵值公式。
张江老师2022年借助《因果涌现读书会》的机会，将克拉奇菲尔德的部分论文交给读书会成员来解读，讲者使用拉普拉斯守护者的语言来作为开场白……
== 简介 ==
自然和人工之物当中，存在偶然与必然的部分。在其之外，存在与环境交互的部分。
=== 理论框架 ===
定义一：厄普西隆机器（ϵ\epsilon - Machine），可用于捕捉斑图和模式。
<math>\epsilon - machine = \{\mathbfcal{S}, \mathbf{T}\}</math>
其中，<math>\mathbfcal{S}</math>是因果涌现里粗粒化后的宏观态，即计算力学里的因果态；<math>\mathbf{T}</math>是状态转换概率分布张量，在因果科学的马尔科夫转移矩阵的基础上，再联合微观态的单步跃迁，共同耦合构成跨层级的概率分布张量。
== 有效态（effective state）及解释 ==
有效态（effective state）能捕捉斑图和模式，在统计复杂度意义上没有因果态（Causal State）简洁。
== 因果态（causal state）蕴涵的秉性 ==
因果态来自于因果涌现和NIS框架的，在计算力学里是作为有效态的一种存在。
== 竞争态（prescient rival） ==
是因果态的进一步细化，
== 状态转换概率分布张量 ==
== 多层次机器重构 ==
== 混沌动力学 ==
=== 罗辑斯蒂（Logistic）映射 ===
=== 元胞自动机 ===
== 二分迭代与决策力 ==
== 二分迭代与决策力 ==