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基于可逆性的因果涌现理论
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\gamma_{\alpha}
\gamma_{\alpha}
</math>总是小于1。
</math>总是小于1。
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在下图中,作者给出了四个具体马尔科夫链的例子,该马氏链的状态转移矩阵如图所示。我们可以对比该马氏链的<math>EI</math>和[[近似动力学可逆性]](图中的<math>\Gamma</math>,即<math>\Gamma_{\alpha=1}</math>)。对比图(a),(b),我们发现对于不同的状态转移矩阵,<math>EI</math>降低的时候,<math>\Gamma</math>也同步降低。进一步,图c和d是对比粗粒化前后的效果,其中图d是对图c状态转移矩阵的粗粒化(将前三个状态归并为一个宏观态)。由于宏观状态转移矩阵图d是一个[[确定性系统]],因此,归一化后的<math>EI</math>,<math>eff\equiv EI/\log N</math>和归一化后的[math]\Gamma[/math]:<math>\gamma\equiv \Gamma/N</math>都达到了最大值1。
[[文件:Gamma例子.png|587x587像素]]
[[文件:Gamma例子.png|587x587像素]]
GongMingkang
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