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基于可逆性的因果涌现理论
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2025年3月27日 (四) 12:52的版本
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、
2025年3月27日 (四) 12:52
→确定性和简并性
第255行:
第255行:
===确定性和简并性===
===确定性和简并性===
−
通过调整参数
<math>
+
在离散状态情况下,我们知道,通过调整参数
<math>
\alpha\in(0,2]
\alpha\in(0,2]
−
</math>
,可以使更好地反映P的确定性或者简并性。当
<math>
+
</math>
,我们可以使[math]\Gamma_{\alpha}[/math]更好地反映P的确定性或者简并性对最终可逆性的影响。当
<math>
\alpha\to0,\Gamma_{\alpha}
\alpha\to0,\Gamma_{\alpha}
</math>收敛到
</math>收敛到
第277行:
第277行:
</math>
</math>
</blockquote>
</blockquote>
−
协方差矩阵的逆越大,意味着动力学变得更加可逆。在实践中总是取
<math>
+
协方差矩阵的逆的行列式越大,代表方差越大,也就是动力学的不确定性越强,这也可以导致系统的动力学更加可逆。因此,当[math]\alpha[/math]从0到2连续过度时,[math]\Gamma_{\alpha}[/math]就会从由纯粹刻画简并性指标,逐渐过渡到刻画不确定性的指标。
+
在实践中,我们总是取
<math>
\alpha=1
\alpha=1
</math>来平衡<math>
</math>来平衡<math>
\Gamma
\Gamma
−
</math>
测量确定性和简并性的倾向。
+
</math>
测量确定性和简并性的综合影响。
===高斯噪声迭代系统基于SVD的因果涌现===
===高斯噪声迭代系统基于SVD的因果涌现===
Jake
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