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<math>
 
<math>
 
C_{\mu}(x)
 
C_{\mu}(x)
</math>是统计复杂度,表示时间序列<math>
+
</math>是统计复杂度<ref>J. P. Crutchfield and K. Young. Inferring statistical complexity.''Phys. Rev. Let''., 63:105–108,1989.</ref>,表示时间序列<math>
 
x
 
x
 
</math>的复杂性度量。它反映了在给定精度<math>
 
</math>的复杂性度量。它反映了在给定精度<math>
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</math>下,最小模型的复杂度。<math>
 
</math>下,最小模型的复杂度。<math>
 
M_{\min }(x \mid \mathrm{BTM})
 
M_{\min }(x \mid \mathrm{BTM})
</math>这是在给定伯努利图灵机(Bernoulli-Turing machine,简称BTM)背景下的最小化模型,用于捕捉序列<math>
+
</math>这是在给定伯努利图灵机(Bernoulli-Turing machine,简称BTM)背景下的最小化模型<ref>C. H. Bennett. Dissipation, information, computational complexity, and the definition of organization. In D. Pines, editor, ''Emerging Syntheses in the Sciences''. Addison-Wesley,
 +
 
 +
Redwood City, 1988.</ref>,用于捕捉序列<math>
 
x
 
x
 
</math>的模式。这个模型是能够有效预测<math>
 
</math>的模式。这个模型是能够有效预测<math>
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