更改

跳到导航 跳到搜索
添加40字节 、 2024年9月1日 (星期日)
第278行: 第278行:     
* 判断因果涌现的指标:
 
* 判断因果涌现的指标:
 +
{{NumBlk|:|
 +
<math>
 +
<math>\Psi_{t, t+1}(V):=I\left(V_t ; V_{t+1}\right)-\sum_j I\left(X_t^j ; V_{t+1}\right) </math>
 +
|{{EquationRef|1}}}}
   −
<math>\Psi_{t, t+1}(V):=I\left(V_t ; V_{t+1}\right)-\sum_j I\left(X_t^j ; V_{t+1}\right) </math>
      
其中<math>X_t^j </math>表示第j维t时刻的微观变量,<math>V_t ; V_{t+1} </math>分别代表两个连续时间的宏观状态变量。Rosas等人定义,当<math>\mathrm{\Psi}>0 </math>时,系统发生涌现;但是当<math>\mathrm{\Psi}<0 </math>,我们不能确定<math>V </math>是否发生涌现,这是因为该条件仅仅是因果涌现发生的充分条件。
 
其中<math>X_t^j </math>表示第j维t时刻的微观变量,<math>V_t ; V_{t+1} </math>分别代表两个连续时间的宏观状态变量。Rosas等人定义,当<math>\mathrm{\Psi}>0 </math>时,系统发生涌现;但是当<math>\mathrm{\Psi}<0 </math>,我们不能确定<math>V </math>是否发生涌现,这是因为该条件仅仅是因果涌现发生的充分条件。
2,435

个编辑

导航菜单