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→斑图重构机器
<math>\vec{S}^{1}</math>：代表从历史序列中获取的下一个“可观测”值，即过程产生的下一个符号。
<math>\vec{S}^{1}</math>：代表从历史序列中获取的下一个“可观测”值，即过程产生的下一个符号。
<math>s</math>：是从可数集<math>\mathcal{A}</math>中取值的单个符号，表示过程在某一步产生的输出。
<math>s</math>：是从可数集<math>\mathcal{A}</math>中取值的单个符号，表示过程在某一步产生的输出。
<math>\mathcal{S}_{i}</math>和<math>\mathcal{S}_{j}</math>：分别表示第<math>i</math>个和第<math>j</math>个因果状态，它们是对过程历史的一种划分，每个因果状态都有其特定的属性和意义。
<math>\mathcal{S}_{i}</math>和<math>\mathcal{S}_{j}</math>：分别表示第<math>i</math>个和第<math>j</math>个因果态，它们是对历史序列的一种划分。
该公式定义了因果态转移的概率。它表示在当前因果态为<math>S_i</math>的条件下，下一个因果态变为<math>S_j</math>且过程产生的下一个符号为<math>s</math>的联合概率。通过这个公式，可以描述斑图重构机器中因果态之间的转移关系以及与过程输出符号的对应关系，从而刻画了过程的动态行为和内在结构。
每个[math]\displaystyle{ \mathcal{S} }[/math]都对应一个<math>\epsilon</math>映射，它和<math>T</math>函数一起组成一个有序对<math>\left \{ \epsilon,T \right \}</math>。后文“模型的重构”一节中会介绍，智能体的内在模型会根据观测到的新数据，动态更新<math>\epsilon</math>映射和<math>T</math>函数。
每个[math]\displaystyle{ \mathcal{S} }[/math]都对应一个<math>\epsilon</math>映射，它和<math>T</math>函数一起组成一个有序对<math>\left \{ \epsilon,T \right \}</math>。后文“模型的重构”一节中会介绍，智能体的内在模型会根据观测到的新数据，动态更新<math>\epsilon</math>映射和<math>T</math>函数。