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将测量的数据流<math>s=⋯s_{-2} s_{-1} s_0 s_1 s_2…</math>分为两个部分，按照时间<math>t</math>分为前向序列<math>s_t^→=s_t s_{t+1} s_{t+2} s_{t+3}…</math>和后向序列<math>s_t^←=⋯s_{t-3} s_{t-2} s_{t-1} s_t</math>，可以得到一个单侧前向序列和一个单侧后向序列，它们分别表示关于未来和过去的信息。

将测量的数据流<math>s=⋯s_{-2} s_{-1} s_0 s_1 s_2…</math>分为两个部分，按照时间<math>t</math>分为前向序列<math>s_t^→=s_t s_{t+1} s_{t+2} s_{t+3}…</math>和后向序列<math>s_t^←=⋯s_{t-3} s_{t-2} s_{t-1} s_t</math>，可以得到一个单侧前向序列和一个单侧后向序列，它们分别表示关于未来和过去的信息。

属于相同因果态的两个状态<math>t </math> 和<math>t^' </math>，他们之间的关系可以表示为：<math>t∼t^' </math>，“<math>∼ </math> ” 表示由等效未来形态所引起的等价关系。那么，就会有如下关系：

属于相同因果态的两个状态<math>t </math> 和<math>t^2 </math>，他们之间的关系可以表示为：<math>t∼t^' </math>，“<math>∼ </math> ” 表示由等效未来形态所引起的等价关系。那么，就会有如下关系：

   <math>t∼t^' 等价于 Pr(s^→ |s_t^← )=Pr(s^→ |s_{t^'}^← ) </math>  

   <math>t∼t^' 等价于 Pr(s^→ |s_t^← )=Pr(s^→ |s_{t^'}^← ) </math>