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因为测量装置的精度都是有限的，智能体读取外部环境的测量结果一般为时间序列上的离散值。测量结果中的某个测量值可能对应某个“隐藏”状态（“隐藏”状态是智能体存储于其内部环境中的已知状态）。若在离散时间序列上不同的测量值都对应一个相同的 “隐藏”状态，对未来的预测就会有相同的模式，那么，将这个“隐藏”状态称作这些不同测量值的因果态（casual state）。

因为测量装置的精度都是有限的，智能体读取外部环境的测量结果一般为时间序列上的离散值。测量结果中的某个测量值可能对应某个“隐藏”状态（“隐藏”状态是智能体存储于其内部环境中的已知状态）。若在离散时间序列上不同的测量值都对应一个相同的 “隐藏”状态，对未来的预测就会有相同的模式，那么，将这个“隐藏”状态称作这些不同测量值的因果态（casual state）。

[[文件:因果态的定义.jpg|居中|无框|550x550像素]]

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如上图所示，在<math>t_9</math>和<math>t_（13）</math>时刻，过程处于相同的因果状态，因为未来的形态具有相同的形状；在 时刻，则处于不同的因果状态。

如上图所示，在<math>t_9</math>和<math>t_{13}</math>时刻，过程处于相同的因果状态，因为未来的形态具有相同的形状；在 时刻，则处于不同的因果状态。

因果态的形式化定义可以按照如下方式定义：

因果态的形式化定义可以按照如下方式定义：