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==复杂网络==
 
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对因果涌现的量化可应用于复杂网络(图3(j-l))。图3(j-l)显示了由随机块模型(SBM)生成的具有三组参数(内部或内部连接概率)的复杂网络的模糊因果涌现例子。TPM是通过对网络的邻接矩阵按每个节点的度进行归一化得到的。图3(j)显示了一个有 100 个节点和 5 个区块(社区)的示例网络,图3(k)显示了其奇异值频谱,在与区块数相同的横坐标上可以观察到一个明显的分界点<math>
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对因果涌现的量化可应用于复杂网络(图5(j-l))。图5(j-l)显示了由随机块模型(SBM)生成的具有三组参数(内部或内部连接概率)的复杂网络的模糊因果涌现例子。TPM是通过对网络的邻接矩阵按每个节点的度进行归一化得到的。图5(j)显示了一个有 100 个节点和 5 个区块(社区)的示例网络,图5(k)显示了其奇异值频谱,在与区块数相同的横坐标上可以观察到一个明显的分界点<math>
 
(\epsilon=0.3,r_{\epsilon}=5)
 
(\epsilon=0.3,r_{\epsilon}=5)
 
</math>。可以确定,在这个网络模型中出现了模糊的因果涌现,程度为<math>
 
</math>。可以确定,在这个网络模型中出现了模糊的因果涌现,程度为<math>
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==元胞自动机==
 
==元胞自动机==
 
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如图4(g-i)所示,关于清晰因果涌现的定义可应用于元胞自动机,以发现其局部涌现结构。在这个例子里刻画了元胞自动机(编号40的基本一维元胞自动机)局部TPM的清晰因果涌现。局部TPM 由包括每个单元及其两个相邻单元的局部窗口获得。图4(h) 显示了这些局部 TPM 的奇异值的可能频谱,在这些频谱中可能出现也可能不出现清晰因果涌现。图4(i)用红点标记显示了所有单元和时间步长的清晰因果涌现分布(<math>
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如图6(g-i)所示,关于清晰因果涌现的定义可应用于元胞自动机,以发现其局部涌现结构。在这个例子里刻画了元胞自动机(编号40的基本一维元胞自动机)局部TPM的清晰因果涌现。局部TPM 由包括每个单元及其两个相邻单元的局部窗口获得。图6(h) 显示了这些局部 TPM 的奇异值的可能频谱,在这些频谱中可能出现也可能不出现清晰因果涌现。图4(i)用红点标记显示了所有单元和时间步长的清晰因果涌现分布(<math>
 
\Delta\Gamma
 
\Delta\Gamma
 
</math>)。
 
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