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其中，[math]W[/math]为粗粒化矩阵，它的阶数为n*m，m为宏观状态空间的维度，它的作用是把任意的微观态[math]x_t[/math]映射为宏观态[math]y_t[/math]。[math]W^{\dagger}[/math]为W的伪逆运算。式中第一项是由确定性引发的涌现，简称'''确定性涌现'''(Determinism Emergence)，第二项为简并性引发的涌现，简称'''简并性涌现'''。更详细的内容参看[[线性迭代系统的EI]]。

其中，[math]W[/math]为粗粒化矩阵，它的阶数为n*m，m为宏观状态空间的维度，它的作用是把任意的微观态[math]x_t[/math]映射为宏观态[math]y_t[/math]。[math]W^{\dagger}[/math]为W的伪逆运算。式中第一项是由确定性引发的涌现，简称'''确定性涌现'''(Determinism Emergence)，第二项为简并性引发的涌现，简称'''简并性涌现'''。更详细的内容参看[[随机迭代系统的EI]]。

==前馈神经网络==

==前馈神经网络==