“讨论:因果涌现”的版本间的差异

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因此,作者的意思'可能表示S的子集(大写的s,即S)。
 
因此,作者的意思'可能表示S的子集(大写的s,即S)。
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下图展示了一个线性动力系统的例子,其动力学是一个向量自回归的模型,实验结果如下所示,图a是使用遗传算法对不同的初始条件进行迭代进化的结果,纵轴表示动力学解耦的程度,横坐标代表迭代步数。从图中,我们可以看出:随着迭代的增加,动力学解耦程度也逐渐增加,图b表示不同的粗粒化尺度会影响优化到[[动力学解耦]]的程度,每个尺度下我们使用不同的初始化进行多次实验,结果按照升序排列,实验发现只有scale=2和6时可能达到动力学解耦,因此尺度的选择也很重要。
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[[文件:动力学解耦例子2.png|居左|600x600像素|线性动力学解耦例子]]

2024年9月9日 (一) 19:57的版本

建议

  • 因果涌现不一定限定在动力系统上,对于任何因果机制都应该可能存在着因果涌现现象
  • 缺少一个对CE定义的公式


张老师应该在不同的模块写上对应的参考资料,让大家来共同整理

[math]\displaystyle{ {\overleftarrow{s}}'or {\overleftarrow{S}} }[/math]

<-'

s 符号含义

早期相关工作->计算力学,这部分,[math]\displaystyle{ {\overleftarrow{s}}' }[/math](表示[math]\displaystyle{ \overleftarrow{s} }[/math]的子集)[math]\displaystyle{ {\overleftarrow{s}}' }[/math]的含义,在Computational Mechanics文献中,[math]\displaystyle{ {\overleftarrow{s}}' }[/math]除了出现在因果态定义里,还出现在因果状态转换里,里面有“where by [math]\displaystyle{ {\overleftarrow{s}}' }[/math] we mean the history that is the immediate successor to [math]\displaystyle{ \overleftarrow{s} }[/math]; for consistency, [math]\displaystyle{ {\overleftarrow{s}}' = \overleftarrow{s}s }[/math].”

因此,作者的意思'可能表示S的子集(大写的s,即S)。


下图展示了一个线性动力系统的例子,其动力学是一个向量自回归的模型,实验结果如下所示,图a是使用遗传算法对不同的初始条件进行迭代进化的结果,纵轴表示动力学解耦的程度,横坐标代表迭代步数。从图中,我们可以看出:随着迭代的增加,动力学解耦程度也逐渐增加,图b表示不同的粗粒化尺度会影响优化到动力学解耦的程度,每个尺度下我们使用不同的初始化进行多次实验,结果按照升序排列,实验发现只有scale=2和6时可能达到动力学解耦,因此尺度的选择也很重要。

线性动力学解耦例子