5,443
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第28行：
第28行： − − − === 粗粒化映射 === − 微观元素状态集[math]S_m[/math]通过[math]M: S_m \rightarrow S_M[/math]映射构成宏观元素状态集[math]S_M[/math]，映射方法可以针对微观元素的空间或（和）时间维度。空间映射的对象是不同微观元素状态，时间映射针对的是同一微观元素不同时间步的状态。 − − 例如，两个微观布尔元素有四种状态[math]S_m = \{00,01,10,11\}[/math]，按照[math]M:[[00,01,10] = off, [11] = on][/math]的映射规则，可以得到宏观尺度一个元素的两种状态，即[math]S_M = \{on, off\}[/math]。 − − 具体要求：粗粒化映射对微观元素而言，必须是穷尽(exhaustive)和互斥的(disjunctive)，即一个微观元素的所有状态必须映射到同一个宏观元素的各种状态。粗粒化映射会带来系统的状态空间减小，但也允许宏观元素可以由单个微观元素组成。 − 第58行：
第49行： − + − 第76行：
第66行： − 同理，<math>\tilde{X}_t,\tilde{X}_{t+1}</math>分别为把[math]X_t[/math]干预为[[均匀分布]]后，[math]t[/math]时刻与下一时刻的状态。<math>p_{ij}</math>为第i个状态转移到第j个状态的转移概率，[math]N[/math]为总状态数。从这个式子，不难看出，EI仅仅是概率转移矩阵[math]P[/math]的函数。+ 第94行：
第84行： + − 第153行：
第143行： − 马尔科夫链的因果涌现依靠有效信息完成，+ + + + +
无编辑摘要
这里的[math]i,j\in \mathcal{X}[/math]，是[math]\mathcal{X}[/math]中的任意状态，且[math]N=\#(\mathcal{X})[/math]，即[math]\mathcal{X}[/math]中的总状态数。
这里的[math]i,j\in \mathcal{X}[/math]，是[math]\mathcal{X}[/math]中的任意状态，且[math]N=\#(\mathcal{X})[/math]，即[math]\mathcal{X}[/math]中的总状态数。
=== 量化方法 ===
=== 量化方法 ===
这里，[math]X[/math]是因变量，[math]Y[/math]是果变量，[math]P[/math]表示[math]X[/math]到[math]Y[/math]的因果机制。当[math]X, Y[/math]均为离散状态分布的情境下，[math]P[/math]为概率转移矩阵，[math]p_{ij}\equiv Pr(Y=j|X=i)[/math]。[math]do(X\sim U(\mathcal{X}))[/math]代表对[math]X[/math]实施[[do干预]](或称[[do操作]]，英文是do-operator），使其服从[math]\mathcal{X}[/math]上的均匀分布[math]U(\mathcal{X})[/math]，也即是[[最大熵分布]]。在这一干预下，因果机制P保持不变。EI指标度量的是经过do干预后的因变量X与果变量Y之间的互信息。
这里，[math]X[/math]是因变量，[math]Y[/math]是果变量，[math]P[/math]表示[math]X[/math]到[math]Y[/math]的因果机制。当[math]X, Y[/math]均为离散状态分布的情境下，[math]P[/math]为概率转移矩阵，[math]p_{ij}\equiv Pr(Y=j|X=i)[/math]。[math]do(X\sim U(\mathcal{X}))[/math]代表对[math]X[/math]实施[[do干预]](或称[[do操作]]，英文是do-operator），使其服从[math]\mathcal{X}[/math]上的均匀分布[math]U(\mathcal{X})[/math]，也即是[[最大熵分布]]。在这一干预下，因果机制P保持不变。EI指标度量的是经过do干预后的因变量X与果变量Y之间的互信息。
do干预这一步是根据[[Judea Pearl]]的[[因果阶梯理论]]<ref name=pearl_causality />提出的。该理论中，[[因果推断]]包含了三个层次，分别是：关联、[[干预]]和[[反事实]]。阶梯层级越高，因果特征越明显。在EI的定义中引入了[math]do[/math]操作上升到干预层级，即设定变量为某个值或服从某个分布，使得EI能够比直接计算[[互信息]]更能体现因果特征。从实际意义上来讲，在EI的计算中引入[[do操作]]，可以把数据和动力学分开，消除数据分布（即[math]X[/math]的分布）对EI度量所带来的影响，均匀分布也避免了对数据的“偏见”。从因果图角度来看，[[do操作]]可以消除EI中的所有指向因变量[math]X[/math]的因果箭头，包括其它变量（包括不可观测的变量）对[math]X[/math]的影响，从而使得EI更能够刻画动力学本身的特性。
do干预这一步是根据[[Judea Pearl]]的[[因果阶梯理论]]<ref name=pearl_causality />提出的。该理论中，[[因果推断]]包含了三个层次，分别是：关联、[[干预]]和[[反事实]]。阶梯层级越高，因果特征越明显。在EI的定义中引入了[math]do[/math]操作上升到干预层级，即设定变量为某个值或服从某个分布，使得EI能够比直接计算[[互信息]]更能体现因果特征。从实际意义上来讲，在EI的计算中引入[[do操作]]，可以把数据和动力学分开，消除数据分布（即[math]X[/math]的分布）对EI度量所带来的影响，均匀分布也避免了对数据分布的“偏见”。从因果图角度来看，[[do操作]]可以消除EI中的所有指向因变量[math]X[/math]的因果箭头，包括其它变量（包括不可观测的变量）对[math]X[/math]的影响，从而使得EI更能够刻画动力学本身的特性。
* '''马尔科夫动力系统EI'''
* '''马尔科夫动力系统EI'''
同理，其中<math>\tilde{X}_t,\tilde{X}_{t+1}</math>分别为把[math]X_t[/math]干预为[[均匀分布]]后，[math]t[/math]时刻与下一时刻的状态。<math>p_{ij}</math>为第i个状态转移到第j个状态的转移概率，N为总状态数。从这个式子，不难看出，EI仅仅是概率转移矩阵[math]P[/math]的函数。
进一步，为方便计算，我们也可以将[[转移概率矩阵]][math]P[/math]写成[math]N[/math]个行向量拼接而成的形式，即：
进一步，为方便计算，我们也可以将[[转移概率矩阵]][math]P[/math]写成[math]N[/math]个行向量拼接而成的形式，即：
\end{aligned}
\end{aligned}
</math>
</math>
|{{EquationRef|2}}}}
将矩阵每列求均值，可得到平均转移向量<math>\overline{P}=\sum_{k=1}^N P_k/N</math>。[math]D_{KL}[/math]便是两个分布的[[KL散度]]。因此，EI是转移矩阵每个行转移向量[math]P_i[/math]与平均转移向量[math]\bar{P}[/math]的[[KL散度]]的均值。
将矩阵每列求均值，可得到平均转移向量<math>\overline{P}=\sum_{k=1}^N P_k/N</math>。[math]D_{KL}[/math]便是两个分布的[[KL散度]]。因此，EI是转移矩阵每个行转移向量[math]P_i[/math]与平均转移向量[math]\bar{P}[/math]的[[KL散度]]的均值。
* '''计算实例'''
* '''计算实例'''
==== 因果涌现度量 ====
==== 因果涌现度量 ====
=== 粗粒化映射 ===
微观元素状态集[math]S_m[/math]通过[math]M: S_m \rightarrow S_M[/math]映射构成宏观元素状态集[math]S_M[/math]，映射方法可以针对微观元素的空间或（和）时间维度。空间映射的对象是不同微观元素状态，时间映射针对的是同一微观元素不同时间步的状态。
例如，两个微观布尔元素有四种状态[math]S_m = \{00,01,10,11\}[/math]，按照[math]M:[[00,01,10] = off, [11] = on][/math]的映射规则，可以得到宏观尺度一个元素的两种状态，即[math]S_M = \{on, off\}[/math]。
具体要求：粗粒化映射对微观元素而言，必须是穷尽(exhaustive)和互斥的(disjunctive)，即一个微观元素的所有状态必须映射到同一个宏观元素的各种状态。粗粒化映射会带来系统的状态空间减小，但也允许宏观元素可以由单个微观元素组成。
== 状态空间的因果涌现 ==
== 状态空间的因果涌现 ==