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基于有效信息的因果涌现理论
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2025年3月11日 (二) 16:34的版本
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2025年3月11日 (二) 16:34
→黑盒化外部变量
第370行:
第370行:
从原TPM得到黑盒化后的TPM,需要将变量D的概率边际化(marginalize),可参考如下三步操作:
从原TPM得到黑盒化后的TPM,需要将变量D的概率边际化(marginalize),可参考如下三步操作:
−
(1)行向量处理:a
. 将D=0和1的行向量乘以对应概率,即0.8和0.2;b. 对应ABC状态相同的行向量两两相加,例如{ABCD} = {1100} 和 {ABCD} = {1101}相加合并,得到的即为{ABC} = {110}下一时刻向各状态转移的概率情况,操作后的TPM行数量减半;
+
(1)'''行向量处理''':a
. 将D=0和1的行向量乘以对应概率,即0.8和0.2;b. 对应ABC状态相同的行向量两两相加,例如{ABCD} = {1100} 和 {ABCD} = {1101}相加合并,得到的即为{ABC} = {110}下一时刻向各状态转移的概率情况,操作后的TPM行数量减半;
−
(2)列向量处理:同上步骤b,对应ABC状态相同的列向量两两相加,完成后列数量也减半;
+
(2)'''列向量处理''':同上步骤b,对应ABC状态相同的列向量两两相加,完成后列数量也减半;
−
(3)归一化:行归一化新TPM,得到
{ABC}各状态之间的转移概率矩阵。
+
(3)'''归一化''':行归一化新TPM,得到
{ABC}各状态之间的转移概率矩阵。
== 应用 ==
== 应用 ==
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