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第148行： − + 第166行：
第166行： − − ====因果态的统计复杂度(因果态标题在词条后面，最好纳入对应位置)==== − − <math>C_μ(\mathbfcal{S}) \equiv H[\mathcal{R}]</math> − − 此公式可用于因果涌现量化（有效信息EI），统计复杂度<math>C_{\mu}</math>越小，有效信息EI越大。 − − 其中μ跟统计力学中的量化理论有关，基于测度系统的定义。在部分混沌物理学的文献中，也被记作α。 − − ====过程的统计复杂度==== − − 过程的统计复杂度（Statistical Complexity of a Process） − − <math>C_μ(\mathcal{O}) \equiv C_{\mu}[\mathbfcal{S}]</math> −
→统计复杂度： 先找找看统计复杂度来源，有结论了词条会更好写。
μ-阶图复杂度即为μ-阶图的概率算术复杂度，<math>C_{μ=0}=\log \lvert \mathbf{V} \rvert</math>。其中<math>\mathbf{V}</math>为μ-阶图的顶点集合。
μ-阶图复杂度即为μ-阶图的概率算术复杂度，<math>C_{μ=0}=\log \lvert \mathbf{V} \rvert</math>。其中<math>\mathbf{V}</math>为μ-阶图的顶点集合。
在集智俱乐部的《因果涌现读书会》[[因果几何]]上，会做更详细的介绍，有编程经验的可以认为是有限状态机。
在集智俱乐部的《因果涌现读书会》[[因果几何]]上，会对连续系统的因果涌现做更详细的介绍，有兴趣的可以参考下。
0-阶图复杂度(<math>C_{μ=0}</math>)和蔡汀-柯尔莫哥洛夫复杂度不同，0-阶图复杂度带有概率分布且依赖带有随机整数寄存器的图灵机。
0-阶图复杂度(<math>C_{μ=0}</math>)和蔡汀-柯尔莫哥洛夫复杂度不同，0-阶图复杂度带有概率分布且依赖带有随机整数寄存器的图灵机。
统计复杂度的下界，从周期行为和频段耦合中得出，是带二阶项的相位转换。
统计复杂度的下界，从周期行为和频段耦合中得出，是带二阶项的相位转换。
=== 复杂度优化 ===
=== 复杂度优化 ===