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基于可逆性的因果涌现理论
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2025年5月11日 (日) 14:31的版本
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2025年5月11日 (日) 14:31
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进一步,文献<ref name="
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"/>还在大小为N=2 的最简单参数化TPM中得到了EI和<math>\Gamma</math>的解析解,并展示了EI和<math>\Gamma</math>与参数p和q的关系。其中p和q用于生成最简单的<math>2 \times 2</math>马尔科夫矩阵<math>P=\begin{pmatrix}p& 1-p\\1-q & q\end{pmatrix}</math>,下图(a)表示<math>\Gamma</math>随p和q的变化,图(b)表示EI随p和q 的变化。(a)和(b)之间的差异显而易见:1)当<math>p\approx 1-q</math>时,<math>\Gamma</math>有一个最小值的峰,但EI没有;2)观察到EI ≈ 0时的区域更宽,而<math>\Gamma\approx 1</math>时的区域要小得多;3)观察到<math>\Gamma</math>有一个从0到最大值N=2的渐进过渡,但EI没有。
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进一步,文献<ref name="
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"/>还在大小为N=2 的最简单参数化TPM中得到了EI和<math>\Gamma</math>的解析解,并展示了EI和<math>\Gamma</math>与参数p和q的关系。其中p和q用于生成最简单的<math>2 \times 2</math>马尔科夫矩阵<math>P=\begin{pmatrix}p& 1-p\\1-q & q\end{pmatrix}</math>,下图(a)表示<math>\Gamma</math>随p和q的变化,图(b)表示EI随p和q 的变化。(a)和(b)之间的差异显而易见:1)当<math>p\approx 1-q</math>时,<math>\Gamma</math>有一个最小值的峰,但EI没有;2)观察到EI ≈ 0时的区域更宽,而<math>\Gamma\approx 1</math>时的区域要小得多;3)观察到<math>\Gamma</math>有一个从0到最大值N=2的渐进过渡,但EI没有。
因此,我们得出结论,EI和<math>\Gamma</math>在各种TPM上高度相关。
因此,我们得出结论,EI和<math>\Gamma</math>在各种TPM上高度相关。
Jake
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