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用来划分集合<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>的映射可以有很多种，若某一种划分方法（ partition）能够在预测能力最强的同时消耗的计算资源最少，那么它肯定是最优的划分，我们把这种用最优的划分方法得到的有效态称为因果态。因果态就是智能体对测量结果进行处理后，根据其内部模型（尤其是状态结构）识别出的斑图，并且这种斑图不随时间发生变化。形式化定义为：对于任意的时刻<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>，给定过去状态<math> s_t^←  </math>的条件下，未来状态<math> s^→ </math>的分布与给定过去状态<math> s_{t^{'}}^←  </math>的条件下，未来状态<math> s^→ </math>的分布相同。那么<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>的关系就记作<math>t∼t^{'} </math>，“<math>∼ </math> ” 表示由等效未来状态所引起的等价关系，可以用公式表示为：<math>t∼t^{'} \triangleq Pr(s^→ |s_t^← )=Pr(s^→ |s_{t^{'}}^← ) </math>，若<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>对未来状态预测的分布相同，则定义他们具有相同的因果态（casual state）。

用来划分集合<math> \overset{\leftarrow}{S}</math>的映射可以有很多种，若某一种划分方法（ partition）能够在预测能力最强的同时消耗的计算资源最少，那么它肯定是最优的划分，我们把这种用最优的划分方法得到的有效态称为因果态。因果态就是智能体对测量结果进行处理后，根据其内部模型（尤其是状态结构）识别出的斑图，并且这种斑图不随时间发生变化。形式化定义为：对于任意的时刻<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>，给定过去状态<math> s_t^←  </math>的条件下，未来状态<math> s^→ </math>的分布与给定过去状态<math> s_{t^{'}}^←  </math>的条件下，未来状态<math> s^→ </math>的分布相同。那么<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>的关系就记作<math>t∼t^{'} </math>，“<math>∼ </math> ” 表示由等效未来状态所引起的等价关系，可以用公式表示为：<math>t∼t^{'} \triangleq Pr(s^→ |s_t^← )=Pr(s^→ |s_{t^{'}}^← ) </math>，若<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>对未来状态预测的分布相同，则定义他们具有相同的因果态（casual state）。

[[文件:因果态的定义.jpg|居中|无框|400x400px|替代=]]

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如上图所示，左侧的数字代表<math>t</math>时刻的状态序列，右侧的箭头形态代表对未来状态预测的分布，可以观察到<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻的箭头形态完全相同，说明它们对未来状态预测的分布相同，则处于相同的因果态；同样的道理，在<math>t_{11}</math>时刻，它的箭头形态与<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻不同，则处于不同的因果态。

如上图所示，左侧的数字代表<math>t</math>时刻的状态序列，右侧的箭头形状代表对未来状态预测的分布，可以观察到<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻的箭头形状完全相同，说明它们对未来状态预测的分布相同，则处于相同的因果态；同样的道理，在<math>t_{11}</math>时刻，它的箭头形状与<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻不同，则处于不同的因果态。

===因果态的主要性质===

===因果态的主要性质===