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| ===因果态的主要性质=== | | ===因果态的主要性质=== |
− | 因果态是一种特殊的划分方法,它的划分函数记作<math>\epsilon</math>,公式为<math> \epsilon{:}\overleftarrow{S}\mapsto2^{\overset{\leftarrow}{S}}</math>,因果态的集合记作<math>\mathcal{S} </math>, | + | 因果态是一种特殊的划分方法,它的划分函数记作<math>\epsilon</math>,公式为<math> \epsilon{:}\overleftarrow{S}\mapsto2^{\overset{\leftarrow}{S}}</math>,因果态的集合记作<math>\mathcal{S} </math>,<math>\mathcal{S} </math>是<math>\mathcal{R} </math>的一种最优形式,因为<math>\mathcal{S} </math>的如下性质。 |
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− | 因果态的集合记作<math>\mathcal{S} </math>,<math>\mathcal{S} </math>是<math>\mathcal{R} </math>的一种最优形式,因为<math>\mathcal{S} </math>的如下性质。
| + | (1)最大预测性:因果态集合<math>\mathcal{S} </math>在有效态集合<math>\mathcal{R} </math>的所有类型中,它的预测能力最强,用公式表示为<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{R}]\geq H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{S}] </math>,<math>\stackrel{\rightarrow}{S}^L </math>为<math>L </math>个长度的未来序列集合,<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{R}] </math>和<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{S}] </math>是<math>\stackrel{\rightarrow}{S}^L </math>的条件熵。它的证明过程如下: |
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− | (1)最大预测性:因果态集合<math>\mathcal{S} </math>在有效态集合<math>\mathcal{R} </math>的所有类型中,它的预测能力最强,用公式表示为<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{R}]\geq H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{S}] </math>,<math>\stackrel{\rightarrow}{S}^L </math>为<math>L </math>个长度的未来序列集合,<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{R}] </math>和<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{S}] </math>是<math>\stackrel{\rightarrow}{S}^L </math>的条件熵。它的证明过程如下:
| + | <math>\mathrm{P}(\stackrel{\rightarrow}{S}=\stackrel{\rightarrow}{s} |\mathcal{S}=\epsilon(\stackrel{\leftarrow}{s}))=\mathrm{P}(\stackrel{\rightarrow}{S}=\stackrel{\rightarrow}{s}\mid\stackrel{\leftarrow}{S}=\stackrel{\leftarrow}{s}) </math> |
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