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对上述的概念进行一个总结:
 
对上述的概念进行一个总结:
 
# 粗粒化与时间演化算子的可交换性
 
# 粗粒化与时间演化算子的可交换性
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** 本质:要求 / 指标(既是理想要求,又可度量偏差)
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#* 本质:要求 / 指标(既是理想要求,又可度量偏差)
 
# 成块性
 
# 成块性
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** 本质:一种结构性性质
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#* 本质:一种结构性性质
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** 作用:给出在“完全可交换、完全宏观马尔科夫”的极限下,粗粒化应满足的严格条件;也可以当作一种“硬约束目标”。
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#* 作用:给出在“完全可交换、完全宏观马尔科夫”的极限下,粗粒化应满足的严格条件;也可以当作一种“硬约束目标”。
 
# 因果态
 
# 因果态
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** 本质:结构 + 性质
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#* 本质:结构 + 性质,“单尺度下实现最大预测性的最优表征”的理论工具。
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** 更接近“单尺度下实现最大预测性的最优表征”的理论工具。
   
# 尺度闭合性(及因果/信息/计算闭合)
 
# 尺度闭合性(及因果/信息/计算闭合)
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** 本质:要求 / 性质
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#* 本质:要求 / 性质,是从“多尺度因果结构”角度,对一个粗粒化是否“自洽”的刻画。
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** 是从“多尺度因果结构”角度,对一个粗粒化是否“自洽”的刻画。
   
# 因果涌现:最大化有效信息
 
# 因果涌现:最大化有效信息
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** 本质:优化目标 + 评价指标(EI、可逆性)
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#* 本质:优化目标 + 评价指标(EI、可逆性)
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** 这里是最典型的“优化问题表述”。
   
# 稳态分布下的随机动力学划分
 
# 稳态分布下的随机动力学划分
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** 本质:一种自然划分方式 + 结构性质
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#* 本质:一种自然划分方式 + 结构性质,像是从随机动力系统视角导出的一类“基准划分”。
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** 更像是从随机动力系统视角导出的一类“基准划分”。
      
所以可以看到,
 
所以可以看到,
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# 因果涌现相关的有效信息可逆性是纯粹的“优化目标 + 指标”;
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* 因果涌现相关的有效信息可逆性是纯粹的“优化目标 + 指标”;
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# 而可交换性和尺度闭合性更像是“理想要求 / 准则”;
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* 而可交换性和尺度闭合性更像是“理想要求 / 准则”;
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# 成块性、因果态和稳态分布下的随机动力学划分是“结构性性质 / 自然划分”的理论工具。
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* 成块性、因果态和稳态分布下的随机动力学划分是“结构性性质 / 自然划分”的理论工具。
     
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