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第120行：
第120行： − 因为智能体的测量装置精度都是有限的，在读取外部环境的测量结果时一般为时间序列上的离散值。测量结果中的某个测量值可能对应某个“隐藏”状态（“隐藏”状态是智能体存储于其内部环境中的已知状态）。若在离散时间序列上不同的测量值对未来的预测有相同的模式，那么它们都对应一个相同的 “隐藏”状态，我们将这个“隐藏”状态称作这些不同测量值的因果态（casual state）。+ + + + + + + + − − 将测量的数据流<math>s=⋯s_{-2} s_{-1} s_0 s_1 s_2…</math>分为两个部分，按照时间<math>t</math>分为前向序列<math>s_t^→=s_t s_{t+1} s_{t+2} s_{t+3}…</math>和后向序列<math>s_t^←=⋯s_{t-3} s_{t-2} s_{t-1} s_t</math>，可以得到一个单侧前向序列和一个单侧后向序列，它们分别表示<math>s_t</math>关于未来和过去的信息。 第135行：
第140行： − 将所有历史序列的集合记作<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>，将<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>按照某种函数映射<math> η </math>划分为若干个互斥且全面的子集，那么每个子集就是一个有效态（effective state），这些有效态的集合记作<math>\mathcal{R} </math>，用公式表示为<math> \eta{:}\tilde{\mathbf{S}}\mapsto\mathcal{R}</math>，也可以将有效态理解为将<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>中的某段序列粗粒化后得到的宏观态。划分方法（partition）可以是<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>上的任意函数映射，下图为某种划分方法的示意图。+ − [[文件:划分示意图.jpg|居中|无框|400x400像素]] − 将集合<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>划分为某类有效态<math> \mathcal{R}=\{\mathcal{R}_i:i=1,2,3,4\}</math>，值得注意的是，<math> \mathcal{R}_i</math>不必形成紧致集，也可以是康托集或其他更特殊的结构，上图为了示意清楚才这样画的。
→因果态的定义
===因果态的定义===
===因果态的定义===
因为智能体对外部环境的测量精度一般都是有限的，测量结果一般为时间序列上的离散值，可以把它当做限制在离散值、离散时间上的稳定随机过程（ Process）。这个随机过程可以记作<math>\overleftrightarrow{S}</math>，<math>\overleftrightarrow{S}=⋯s_{-2} s_{-1} s_0 s_1 s_2…</math>是一个双无限序列的可数集合。基于时间<math>t</math>可以将随机过程<math>\overleftrightarrow{S}</math>分为两个部分，单侧前向序列<math>s_t^→=s_t s_{t+1} s_{t+2} s_{t+3}…</math>和单侧后向序列<math>s_t^←=⋯s_{t-3} s_{t-2} s_{t-1} s_t</math>，所有可能的历史过程<math>\overleftarrow{s_t}</math>形成的集合记作<math> \overleftarrow{S}</math>，所有未来的过程形成的集合记作<math> \overrightarrow{S}</math>。
为了捕捉<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>中的有序结构，按照一定的划分方法（ partitioni）将<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>划分为若干个互斥且全面的子集，那么每个子集就是一个有效态（effective state），这些有效态的集合记作<math>\mathcal{R} </math>，划分方法可以是任意函数映射<math> η </math>，用公式表示为<math> \eta{:}\tilde{\mathbf{S}}\mapsto\mathcal{R}</math>，也可以将有效态理解为将<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>中的某段序列粗粒化后得到的宏观态。
[[文件:划分示意图.jpg|居中|缩略图|400x400像素]]
上图为某种划分方法的示意图，将集合<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>划分为某类有效态<math> \mathcal{R}=\{\mathcal{R}_i:i=1,2,3,4\}</math>，值得注意的是，<math> \mathcal{R}_i</math>不必形成紧致集，也可以是康托集或其他更特殊的结构，上图为了示意清楚才这样画的。
测量结果中的某个测量值可能对应某个“隐藏”状态（“隐藏”状态是智能体存储于其内部环境中的已知状态）。若在离散时间序列上不同的测量值对未来的预测有相同的模式，那么它们都对应一个相同的 “隐藏”状态，我们将这个“隐藏”状态称作这些不同测量值的因果态（casual state）。
[[文件:因果态的定义.jpg|居中|无框|400x400px|替代=]]
[[文件:因果态的定义.jpg|居中|无框|400x400px|替代=]]
如上图所示，在<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻分别对应一个状态，这两个状态处于相同的因果态，因为对未来的预测具有相同的分布；在<math>t_{11}</math>时刻的状态，则与<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻处于不同的因果态。
如上图所示，在<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻分别对应一个状态，这两个状态处于相同的因果态，因为对未来的预测具有相同的分布；在<math>t_{11}</math>时刻的状态，则与<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻处于不同的因果态。
因果态的形式化定义可以按照如下方式描述：
因果态的形式化定义可以按照如下方式描述：
属于相同因果态的两个状态<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>，他们之间的关系可以表示为：<math>t∼t^{'} </math>，“<math>∼ </math> ” 表示由等效未来形态所引起的等价关系。那么，就会有如下定义：
属于相同因果态的两个状态<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>，他们之间的关系可以表示为：<math>t∼t^{'} </math>，“<math>∼ </math> ” 表示由等效未来形态所引起的等价关系。那么，就会有如下定义：
===因果态的主要性质===
===因果态的主要性质===
按照最优的划分方法得到的有效态就是因果态，这些因果态的集合记作<math>\mathcal{S} </math>，<math>\mathcal{S} </math>是<math>\mathcal{R} </math>的一种最优形式，原因如下。
按照最优的划分方法得到的有效态就是因果态，这些因果态的集合记作<math>\mathcal{S} </math>，<math>\mathcal{S} </math>是<math>\mathcal{R} </math>的一种最优形式，原因如下。