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→‎统计复杂度 深入统计复杂度定义公式
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统计复杂度(statistical complexity)是复杂系统深度的量化方式之一,用<math>C_{\mu}</math>符号来表示。这里的对应于因果涌现量化(有效信息EI),统计复杂度<math>C_{\mu}</math>越小,有效信息EI越大。
 
统计复杂度(statistical complexity)是复杂系统深度的量化方式之一,用<math>C_{\mu}</math>符号来表示。这里的对应于因果涌现量化(有效信息EI),统计复杂度<math>C_{\mu}</math>越小,有效信息EI越大。
   −
<math>C_μ(x)=\lVert M_{min}(x\vert BTM)\rVert \tag {5}</math>
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我们按照文献<ref name=":1"></ref>中对统计复杂度的研究,将统计复杂度描述为:
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其中,BTM是贝努利-图灵机器(Bernoulli-Turing Machine)
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<math>C_μ(x)=min\{\lvert \langle BTM, w\rangle \rvert: BTM(w) = x \} \tag {5}</math>
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其中,BTM是贝努利-图灵机器(Bernoulli-Turing Machine),w是贝努利-图灵机器的输入。
    
统计复杂度的下界,从周期行为和频段耦合中得出,是带二阶项的相位转换。
 
统计复杂度的下界,从周期行为和频段耦合中得出,是带二阶项的相位转换。
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