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马尔科夫链的粗粒化
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→因果态
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因果态是最优的划分方法得到的宏观态,具有最强的预测能力和最简洁的形式。形式化定义如下:
因果态是最优的划分方法得到的宏观态,具有最强的预测能力和最简洁的形式。形式化定义如下:
−
对于任意时刻 <math>t</math> 和 <math>t^{'}</math>,若给定过去状态 <math>\overleftarrow{s_t}</math> 和 <math>\overleftarrow{s_{t^{'}}}</math> 时,未来状态 <math>\overrightarrow{s}</math> 的分布完全相同,则称 <math>\overleftarrow{s_t}</math> 与 <math>\overleftarrow{s_{t^{'}}}</math> '''等价'''
,,也叫
'''预测等价性'''(predictive equivalence),记为:
+
对于任意时刻 <math>t</math> 和 <math>t^{'}</math>,若给定过去状态 <math>\overleftarrow{s_t}</math> 和 <math>\overleftarrow{s_{t^{'}}}</math> 时,未来状态 <math>\overrightarrow{s}</math> 的分布完全相同,则称 <math>\overleftarrow{s_t}</math> 与 <math>\overleftarrow{s_{t^{'}}}</math> '''等价'''
,也叫
'''预测等价性'''(predictive equivalence),记为:
{{NumBlk|:|
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Liangjh
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