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因果涌现
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===离散马尔科夫链比较===
===离散马尔科夫链比较===
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在文献中,Hoel给出一个含有8个状态的马尔可夫链的状态转移矩阵例子,如图a所示。其中前7个状态之间等概率转移,最后一个状态是独立的,通过将前7个状态粗粒化成一个状态,可以得到右图确定的宏观系统,即系统的未来状态完全可以由当前状态决定。此时<math>EI(S_M\ )>EI(S_m\ ) </math>,系统发生了因果涌现。同样在张提出的NIS方法中也对这个例子进行了实验,结果发现在scale=
1时,因果涌现最显著,通过对8个状态进行one
-
hot编码输出到模型中,得到scale
=
1的宏观态的数值正好可以将这8个状态分为2组,其中前7个状态一组,然后最后一个状态一组。
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在文献中,Hoel给出一个含有8个状态的马尔可夫链的状态转移矩阵例子,如图a所示。其中前7个状态之间等概率转移,最后一个状态是独立的,通过将前7个状态粗粒化成一个状态,可以得到右图确定的宏观系统,即系统的未来状态完全可以由当前状态决定。此时<math>EI(S_M\ )>EI(S_m\ ) </math>,系统发生了因果涌现。同样在张提出的NIS方法中也对这个例子进行了实验,结果发现在scale=
1时,因果涌现最显著,通过将这个8个状态进行one
-
hot编码输入到模型中,得到scale
=
1的宏观态的数值正好可以将这8个状态分为2组,其中前7个状态一组,最后一个状态一组,与Hoel的例子的结论是一致的。
[[文件:离散马尔科夫链比较.png|居中|800x800像素|状态空间上的因果涌现|替代=|缩略图]]
[[文件:离散马尔科夫链比较.png|居中|800x800像素|状态空间上的因果涌现|替代=|缩略图]]
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