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→因果态
对于任意的宏观态<math> \mathcal R_i</math>，对于任意的<math>\forall i, \forall \overleftarrow{s_t},\overleftarrow{s_{t^{'}}} \in \mathcal R_i</math>，有：<math>p(\overrightarrow{s}|\overleftarrow{s_t})=p(\overrightarrow{s} |\overleftarrow{s_{t^{'}}}) </math>，其中<math>\mathcal R_i \in \mathcal R</math>。
对于任意的宏观态<math> \mathcal R_i</math>，对于任意的<math>\forall i, \forall \overleftarrow{s_t},\overleftarrow{s_{t^{'}}} \in \mathcal R_i</math>，有：<math>p(\overrightarrow{s}|\overleftarrow{s_t})=p(\overrightarrow{s} |\overleftarrow{s_{t^{'}}}) </math>，其中<math>\mathcal R_i \in \mathcal R</math>。
把马尔科夫链的状态分组和因果态理论中的粗粒化划分进行对比，我们发现成块性的要求和因果态的要求非常相似：它们都给出了一种对未来状态做预测的等价性。但是，二者又有区别，区别有以下三点：
'''1. 马尔可夫性假设'''
'''1. 马尔可夫性假设'''