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充分性的形式化
 
充分性的形式化
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1.充分性:这里指的是原因<math>c</math>对产生结果<math>e</math>的充分程度。如果每当原因<math>c</math>发生时,结果<math>e</math>总是随之发生,那么我们可以说<math>c</math>是产生<math>e</math>的充分条件。换句话说,<math>c</math>的存在足以确保<math>e</math>的发生。充分性用公式表示为:
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1.充分性:这里指的是原因<math>c</math>对产生结果<math>e</math>的充分程度。如果每当原因<math>c</math>发生时,结果<math>e</math>总是随之发生,那么我们可以说<math>c</math>是产生<math>e</math>的充分条件。换句话说,<math>c</math>的存在足以确保<math>e</math>的发生。充分性用公式表示为: <math>suff (e, c) = P (e | c)</math>
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<math>suff (e, c) = P (e | c)
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2.充分性的广义形式-确定性:如果原因只有一个结果,即<math>P=1</math>,则该熵项为零;如果原因具有完全随机的结果,则熵最大,即<math>\log_2n</math>, 系统级确定性系数如下: <math>det=1-\frac{H(E \mid c)}{\log_2n} </math>
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</math>
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2.充分性的广义形式-确定性:如果原因只有一个结果,即<math>P=1</math>,则该熵项为零;如果原因具有完全随机的结果,则熵最大,即<math>\log_2n</math>, 系统级确定性系数如下:
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其中<math>n</math>为所有可能结果的数量,用<math>H (E | c) </math>表示原因导致结果的概率分布的熵,用公式表示为: <math>H(E\mid c)=\sum_{e\in E} suff (e, c)\log_2\frac{1}{suff (e, c)}</math>
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<math>det=1-\frac{H(E \mid c)}{\log_2n} </math>
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其中<math>n</math>为所有可能结果的数量,用<math>H (E | c) </math>表示原因导致结果的概率分布的熵,用公式表示为:
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<math>H(E\mid c)=\sum_{e\in E} suff (e, c)\log_2\frac{1}{suff (e, c)}</math>
      
必要性的形式化
 
必要性的形式化
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1.必要性:这里指原因<math>c</math>对产生结果<math>e</math>的必要性程度。如果只有通过<math>c</math>才能产生<math>e</math>,那么<math>c</math>是产生<math>e</math>的必要条件。这意味着没有<math>c</math>,<math>e</math>就不会发生。必要性用表示公式为:
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1.必要性:这里指原因<math>c</math>对产生结果<math>e</math>的必要性程度。如果只有通过<math>c</math>才能产生<math>e</math>,那么<math>c</math>是产生<math>e</math>的必要条件。这意味着没有<math>c</math>,<math>e</math>就不会发生。必要性用表示公式为: <math>nec(e, c) = 1 – P (e | C\c)</math>
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<math>nec(e, c) = 1 – P (e | C\c)
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</math>
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2.必要性的广义形式-简并性:简并性是必要性的一种推广,如果所有可能的结果都有相同的概率,即没有任何一个结果比其他结果更有可能,那么简并性为零。如果某些特定的结果由更多的原因引起,那么这些特定的结果就更有可能发生,从而导致简并性增加。简并性的量化可以用一组原因<math>C</math>导致<math>e</math>发生的条件概率的熵来衡量,公式为:
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<math>\begin{aligned}H(E \mid C)=\sum_{e\in E}P(e\mid C)\log_2\frac{1}{P(e\mid C)}\end{aligned}</math>
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通过这个公式,我们可以定义系统级简并性系数
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<math>deg=1-\frac{H(E \mid C)}{\log_{2}n}</math>
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2.必要性的广义形式-简并性:简并性是必要性的一种推广,如果所有可能的结果都有相同的概率,即没有任何一个结果比其他结果更有可能,那么简并性为零。如果某些特定的结果由更多的原因引起,那么这些特定的结果就更有可能发生,从而导致简并性增加。简并性的量化可以用一组原因<math>C</math>导致<math>e</math>发生的条件概率的熵来衡量,公式为: <math>\begin{aligned}H(E \mid C)=\sum_{e\in E}P(e\mid C)\log_2\frac{1}{P(e\mid C)}\end{aligned}</math>
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而特异性可以定义为1-简并性,公式如下:
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通过这个公式,我们可以定义系统级简并性系数: <math>deg=1-\frac{H(E \mid C)}{\log_{2}n}</math>
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<math>spec=1-deg</math>
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而特异性可以定义为1-简并性,公式如下:<math>spec=1-deg</math>
    
在论文中,作者使用<math>CP=suff + nec</math>或<math>CP=det + spec</math>来量化一个马可科夫动力学的因果性强弱。
 
在论文中,作者使用<math>CP=suff + nec</math>或<math>CP=det + spec</math>来量化一个马可科夫动力学的因果性强弱。
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