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马尔科夫链的粗粒化
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2026年1月3日 (六) 20:38的版本
删除102字节
、
2026年1月3日 (星期六)
→问题拆分
第113行:
第113行:
#** 使系统在宏观层面的因果效应强度(EI 或其归一化版本)最大,从而揭示因果涌现最显著的尺度。
#** 使系统在宏观层面的因果效应强度(EI 或其归一化版本)最大,从而揭示因果涌现最显著的尺度。
#** 可由最大化动力学可逆性(Dynamical Reversibility)来近似实现,即通过转移算子的奇异值谱构造可逆性指标,并以其作为替代优化目标。
#** 可由最大化动力学可逆性(Dynamical Reversibility)来近似实现,即通过转移算子的奇异值谱构造可逆性指标,并以其作为替代优化目标。
−
#*
最小化随机性、信息损失、模型复杂度:
+
#*
最小化随机性、信息损失:
−
#**
在保证预测性和因果强度的前提下,尽量减少从微观到宏观的信息丢失,以及宏观模型本身的结构复杂度(如宏观状态数、参数数量),实现压缩与保真之间的平衡。
+
#**
在保证预测性和因果强度的前提下,尽量减少从微观到宏观的信息丢失,实现压缩与保真之间的平衡。
# '''方法 / 算法(Methods / Algorithms)''':怎样在给定目标和约束下找到一个好的 <math>f</math>:
# '''方法 / 算法(Methods / Algorithms)''':怎样在给定目标和约束下找到一个好的 <math>f</math>:
#* 贪婪/层次聚类、谱方法、SVD 方法
#* 贪婪/层次聚类、谱方法、SVD 方法
Liangjh
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