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基于可逆性的因果涌现理论
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</math>总是小于1。
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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368行:
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</math>
</math>
−
其中,<math>\
miu
</math>是P的静态分布,满足<math>P\cdot\mu=\mu</math>。
+
其中,<math>\
mu
</math>是P的静态分布,满足<math>P\cdot\mu=\mu</math>。
其次,我们将根据 <math>\Phi</math>和<math>F</math>推导出缩减流矩阵:
其次,我们将根据 <math>\Phi</math>和<math>F</math>推导出缩减流矩阵:
第376行:
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其中,F'是还原静态流量矩阵。最后,粗粒化后的TPM可直接通过以下公式得出:
其中,F'是还原静态流量矩阵。最后,粗粒化后的TPM可直接通过以下公式得出:
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<math>P'_i = F'_i / \sum_{j=1}^{N} (F'_i)_j, \, \forall i \in [1, N].
<math>P'_i = F'_i / \sum_{j=1}^{N} (F'_i)_j, \, \forall i \in [1, N].
</math>
</math>
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[[文件:截屏2024-08-30_10.05.1111.png|替代=|935x935像素]]
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−
=参考文献=
=参考文献=
<references />
<references />
GongMingkang
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