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然而，柯式复杂度存在两个明显的问题，第一个问题是它的不可计算性，柯氏复杂度仅仅是一个理想化的概念；第二个问题是它可能无法度量程序的结构和动态特性。因为柯式复杂度[math]\displaystyle{ K(x) }[/math]需要考虑字符串中的所有比特，这就包括随机生成的比特。因此，柯氏复杂度会在随机生成的比特上计算出较大的复杂性，而这与我们的直觉不符：复杂性不能等价于随机性。

然而，柯式复杂度存在两个明显的问题，第一个问题是它的不可计算性，柯氏复杂度仅仅是一个理想化的概念；第二个问题是它可能无法度量程序的结构和动态特性。因为柯式复杂度[math]\displaystyle{ K(x) }[/math]需要考虑字符串中的所有比特，这就包括随机生成的比特。因此，柯氏复杂度会在随机生成的比特上计算出较大的复杂性，而这与我们的直觉不符：复杂性不能等价于随机性。

为了解决这两个明显问题，计算力学提出了统计复杂度[math]\displaystyle{ C_μ(x) }[/math]的概念，用来量化模型的复杂性，它可以反映[math]\displaystyle{ x }[/math]的结构和[[动态特性]]，以及能够计算出有效建模所需的计算资源。它的公式为：

为了解决这两个明显问题，计算力学提出了[[统计复杂度]][math]\displaystyle{ C_μ(x) }[/math]的概念，用来量化模型的复杂性，它可以反映[math]\displaystyle{ x }[/math]的结构和[[动态特性]]，以及能够计算出有效建模所需的计算资源。它的公式为：

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