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基于可逆性的因果涌现理论 (查看源代码)

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=拓展：高斯噪声迭代系统基于SVD分解的因果涌现=
 
=拓展：高斯噪声迭代系统基于SVD分解的因果涌现=
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TPM矩阵上基于SVD的因果涌现虽然能得到不依赖粗粒化策略的因果涌现，但是也存在一个弊端，就是只能量化离散条件概率空间的因果效应强度和因果涌现。由于离散概率空间和连续概率空间具有本质的不同，对于连续条件概率空间的基于SVD的因果涌现，我们需要单独进行分析，代表性的就是高斯噪声迭代系统的基于SVD的因果涌现。
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TPM矩阵上基于SVD的因果涌现虽然能得到不依赖粗粒化策略的因果涌现，但是也存在一个弊端，就是只能量化离散条件概率空间的因果效应强度和因果涌现。由于离散概率空间和连续概率空间具有本质的不同，对于连续条件概率空间的基于SVD的因果涌现，我们需要单独进行分析，代表性的就是高斯噪声迭代系统的基于SVD的因果涌现<ref name=":15">Kaiwei Liu, Linli Pan, Zhipeng Wang, et al. SVD-based Causal Emergence for Gaussian Iterative Systems. arXiv:2502.08261, 2025.</ref>。
    
高斯噪声的随机迭代系统可以写成：  
 
高斯噪声的随机迭代系统可以写成：  
千伏电压
558

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取自“https://wiki.swarma.org/index.php/特殊:移动版差异/41762”

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