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→神经信息压缩方法
作者在[[弹簧振子模型]]中进行了实验，如下图所示，图a展示下一时刻通过编码的结果与通过宏观动力学的迭代结果线性重合验证了模型的有效性，图b展示了学习到的两个动力学和真实的动力学同样线性重合，进一步验证了模型的有效性，图c是模型多步预测的效果，预测和真实的曲线很接近，图d展示了不同尺度下的因果涌现大小，发现在尺度为2时因果涌现最显著，对应了真实的弹簧振子模型也只需要两个状态（位置和速度）就可以描述整个系统。
作者在[[弹簧振子模型]]中进行了实验，如下图所示，图a展示下一时刻通过编码的结果与通过宏观动力学的迭代结果线性重合验证了模型的有效性，图b展示了学习到的两个动力学和真实的动力学同样线性重合，进一步验证了模型的有效性，图c是模型多步预测的效果，预测和真实的曲线很接近，图d展示了不同尺度下的因果涌现大小，发现在尺度为2时因果涌现最显著，对应了真实的弹簧振子模型也只需要两个状态（位置和速度）就可以描述整个系统。
[[文件:弹簧振子模型1.png|居左|600x600像素|替代=弹簧振子模型1|弹簧振子模型]]
[[文件:弹簧振子模型1.png|居左|600x600像素|替代=弹簧振子模型1|弹簧振子模型]]