更改

<math>y_{t+1}=Wf(Vy_t,u_t), \hat{z}_t=g(Vx_t,u_t) </math>

<math>y_{t+1}=Wf(Vy_t,u_t), \hat{z}_t=g(Vx_t,u_t) </math>

其中<math>V\in\mathcal{R}^{n\times k}, WV=I_n </math>，寻找合适的W也是以往研究的关键。

其中<math>V\in\mathcal{R}^{n\times k}, WV=I_n </math>，寻找合适的<math>W </math>也是以往研究的关键。基于粗粒化前后输出函数的误差损失函数<math>｜｜\hat{z}-z｜｜ </math>判断粗粒化参数默认了系统约简的过程会损失信息量，因此误差最小化是判断约简方法有效性的唯一方法。但是如果从因果涌现角度考虑，有效信息会因为降维而增大，这也是因果涌现研究中的粗粒化策略和控制论中的模型约简最大的不同。

===动力学模式分解===

===动力学模式分解===