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基于可逆性的因果涌现理论
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第146行:
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\gamma_{\alpha}
\gamma_{\alpha}
</math>总是小于1。
</math>总是小于1。
+
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[[文件:Gamma例子.png]]
一方面,EI 表征了马尔可夫链的因果效应强度;另一方面,<math>
一方面,EI 表征了马尔可夫链的因果效应强度;另一方面,<math>
第252行:
第254行:
如下图所示,在由三种不同方法生成的各种归一化的TPM 上比较了<math>
如下图所示,在由三种不同方法生成的各种归一化的TPM 上比较了<math>
\log{\Gamma_{\alpha}}
\log{\Gamma_{\alpha}}
−
</math>和
EI:1)软化置换矩阵;2)软化退化矩阵;3)完全随机矩阵。图
(a)、(b)和(c)表明,在这些例子中都观察到了正相关性,并且在N ≫ 1 时,<math>
+
</math>和
EI:1)软化置换矩阵;2)软化退化矩阵;3)完全随机矩阵。生成这些矩阵的方法见参考文献附录B。图
(a)、(b)和(c)表明,在这些例子中都观察到了正相关性,并且在N ≫ 1 时,<math>
EI\sim\log{\Gamma_{\alpha}}.
EI\sim\log{\Gamma_{\alpha}}.
</math>的近似关系得到了证实。在(a) 和 (b) 中可以明显观察到这种关系,但在(b) 中,由于覆盖了有限的<math>
</math>的近似关系得到了证实。在(a) 和 (b) 中可以明显观察到这种关系,但在(b) 中,由于覆盖了有限的<math>
GongMingkang
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