更改

无编辑摘要
第436行: 第436行:  
[[文件:截屏2024-08-30_10.05.1111.png|替代=|935x935像素]]
 
[[文件:截屏2024-08-30_10.05.1111.png|替代=|935x935像素]]
 
=拓展:高斯噪声迭代系统基于SVD分解的因果涌现=
 
=拓展:高斯噪声迭代系统基于SVD分解的因果涌现=
−
TPM矩阵上基于SVD的因果涌现虽然能得到不依赖粗粒化策略的因果涌现,但是也存在一个弊端,就是只能量化离散条件概率空间的因果效应强度和因果涌现。由于离散概率空间和连续概率空间具有本质的不同,对于连续条件概率空间的基于SVD的因果涌现,我们需要单独进行分析,代表性的就是高斯噪声迭代系统的基于SVD的因果涌现。
+
TPM矩阵上基于SVD的因果涌现虽然能得到不依赖粗粒化策略的因果涌现,但是也存在一个弊端,就是只能量化离散条件概率空间的因果效应强度和因果涌现。由于离散概率空间和连续概率空间具有本质的不同,对于连续条件概率空间的基于SVD的因果涌现,我们需要单独进行分析,代表性的就是高斯噪声迭代系统的基于SVD的因果涌现<ref name=":15">Kaiwei Liu, Linli Pan, Zhipeng Wang, et al. SVD-based Causal Emergence for Gaussian Iterative Systems. arXiv:2502.08261, 2025.</ref>。
    
高斯噪声的随机迭代系统可以写成:  
 
高斯噪声的随机迭代系统可以写成:  
558

个编辑