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第150行： − − ===子实例一=== − − 文献<ref name=":1"></ref>中关于层次学习专门开了第五章，下面有4小节。前面两小节分别讲了混沌和不确定3-4个例子，都有着广泛的借鉴意义。 第160行：
第156行： − 计算力学和因果涌现关系密切，计算力学借鉴了因果涌现大量的概念、算法以及模型，并提出了因果态和统计复杂度概念和涌现的量化方法。下面是一些链接能够帮助读者更好的了解因果涌现的相关信息：+
→编者推荐
[[文件:机器升级状态结构图.jpg|居中|无框|1000x1000像素]]
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上图（a）为逻辑斯谛映射在<math>r=3.5699...</math>处混沌首次出现的倍周期轨迹的近似值，且序列长度<math>L=16 </math>时用斑图重构机器重构后的47个状态路径图。它捕捉到的规律并不明显，将它进行一个简单的转换，用相应的序列替换机器中未分支的路径后就是图（b），图（b）中的分支状态相当有规律，更进一步将图（b）升级为用字符生成器来描述机器增长的规律性，如图（c）所示，有限自动机有两种状态（原有类型用圆圈表示，新类型用方块表示）和两个寄存器 A 和 B，A 和 B用于保存二进制字符串，初始状态 A 中保存的是0，B中保存的是1，B'表示的意思是对B中字符串的最后一位取反。观察一下图（b）就会发现字符串操作可以通过将 A 的内容副本附加到 B 上，并用 B 的内容的两个副本替换 A 的内容来描述。这些字符串在方块处迭代，迭代式表示为 A→BB 和 B→BA。显然（c）的方式比（a）的方式更加节省计算资源，它的描述能力也更强。
上图（a）为逻辑斯谛映射在<math>r=3.5699...</math>处混沌首次出现的倍周期轨迹的近似值，且序列长度<math>L=16 </math>时用斑图重构机器重构后的47个状态路径图。它捕捉到的规律并不明显，将它进行一个简单的转换，用相应的序列替换机器中未分支的路径后就是图（b），图（b）中的分支状态相当有规律，更进一步将图（b）升级为用字符生成器来描述机器增长的规律性，如图（c）所示，有限自动机有两种状态（原有类型用圆圈表示，新类型用方块表示）和两个寄存器 A 和 B，A 和 B用于保存二进制字符串，初始状态 A 中保存的是0，B中保存的是1，B'表示的意思是对B中字符串的最后一位取反。观察一下图（b）就会发现字符串操作可以通过将 A 的内容副本附加到 B 上，并用 B 的内容的两个副本替换 A 的内容来描述。这些字符串在方块处迭代，迭代式表示为 A→BB 和 B→BA。显然（c）的方式比（a）的方式更加节省计算资源，它的描述能力也更强。
==参考文献==
==参考文献==
==编者推荐==
==编者推荐==
计算力学和因果涌现关系密切，计算力学的很多概念与因果涌现相似，只是描述方式不同。下面是一些链接能够帮助读者更好的了解因果涌现的相关信息：
===因果涌现读书会===
===因果涌现读书会===