812
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第404行：
第404行： + 第424行：
第425行： + 第492行：
第494行： +
→尺度闭合性
我们可以从最小解释模型的角度出发来理解因果态。最小解释模型是指，我们要如何去用最简洁的宏观状态来解释和描述系统发生的现象，而且这种解释模型要在微观层面扰动时保持‘稳定’。所以它追求的是两方面：首先需要稳定，其次尺度越高越好。而这个宏观状态就是因果态。
我们可以从最小解释模型的角度出发来理解因果态。最小解释模型是指，我们要如何去用最简洁的宏观状态来解释和描述系统发生的现象，而且这种解释模型要在微观层面扰动时保持‘稳定’。所以它追求的是两方面：首先需要稳定，其次尺度越高越好。而这个宏观状态就是因果态。
[[文件:因果态示例.png|无|缩略图|500x500像素|因果态示例，出自Rosas于因果涌现读书会第五季第一期的分享]]
# 微观与宏观动力学 <math>Z_t = f(X_t)</math> 之间的υ-机器，因果态为 <math>U</math>；
# 微观与宏观动力学 <math>Z_t = f(X_t)</math> 之间的υ-机器，因果态为 <math>U</math>；
[[文件:三种因果态.png|无|缩略图|400x400像素|三种因果态的示意图，摘录自文章原文]]
这三种机器的因果态有什么区别呢？首先，<math>U_t</math> 要比 <math>E'_t</math> 更强（powerful），因为后者只包括了宏观的信息，而前者同时包括了宏观和微观的信息。其次，<math>E_t</math> 要比 <math>U_t</math> 更强，因为 <math>U_t</math> 只保留了宏观的最大预测性，而 <math>E_t</math> 能保留微观的最大预测性（同时因为我们知道 <math>f</math> ，所以 <math>E_t</math> 也能保留宏观的最大预测性）。
这三种机器的因果态有什么区别呢？首先，<math>U_t</math> 要比 <math>E'_t</math> 更强（powerful），因为后者只包括了宏观的信息，而前者同时包括了宏观和微观的信息。其次，<math>E_t</math> 要比 <math>U_t</math> 更强，因为 <math>U_t</math> 只保留了宏观的最大预测性，而 <math>E_t</math> 能保留微观的最大预测性（同时因为我们知道 <math>f</math> ，所以 <math>E_t</math> 也能保留宏观的最大预测性）。
我们把 <math>f</math> 和 <math>f^*</math> 视作粗粒化算子，<math>\epsilon</math> 和 <math>\epsilon'</math> 视作因果态算子，那么我们看到两条路径中的粗粒化算子和因果态算子是可交换的。
我们把 <math>f</math> 和 <math>f^*</math> 视作粗粒化算子，<math>\epsilon</math> 和 <math>\epsilon'</math> 视作因果态算子，那么我们看到两条路径中的粗粒化算子和因果态算子是可交换的。
[[文件:计算闭合可交换性.png|无|缩略图|计算闭合可交换性示意图，摘录自文章原文]]