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因果涌现
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2024年7月14日 (日) 14:53的版本
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2024年7月14日 (星期日)
→基于可逆性的因果涌现理论
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总结来看,该定量化因果涌现的方法好处在于不依赖于具体的粗粒化策略,因而可以更加客观地量化因果涌现。其缺点是不能像<math>EI</math>那样分解为确定度和简并度两个分量,并且该方案需要事先给定系统的动力学。
总结来看,该定量化因果涌现的方法好处在于不依赖于具体的粗粒化策略,因而可以更加客观地量化因果涌现。其缺点是不能像<math>EI</math>那样分解为确定度和简并度两个分量,并且该方案需要事先给定系统的动力学。
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[[文件:Gamma例子.png|900*700像素|居中|缩略图|
EI与
<math>\Gamma</math>对比]]
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[[文件:Gamma例子.png|900*700像素|居中|缩略图|
<math>EI</math>与
<math>\Gamma</math>对比]]
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文中作者对比了状态转移矩阵的EI和
<math>\Gamma</math>
,对比图a,b发现对于不同的状态转移矩阵,EI降低,
<math>\Gamma</math>
也同步降低。进一步对比粗粒化前后的效果,其中图d是对图c状态转移矩阵的粗粒化,对比归一化后的指标发现,由于粗粒化后的宏观状态转移矩阵是一个确定性系统,因此,在指标eff和
<math>\gamma</math>都达到了最大值1。
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文中作者对比了状态转移矩阵的<math>EI</math>和
<math>\Gamma</math>
,对比图a,b发现对于不同的状态转移矩阵,<math>EI</math>降低,
<math>\Gamma</math>
也同步降低。进一步对比粗粒化前后的效果,其中图d是对图c状态转移矩阵的粗粒化,对比归一化后的指标发现,由于粗粒化后的宏观状态转移矩阵是一个确定性系统,因此,在指标<math>eff</math>和
<math>\gamma</math>都达到了最大值1。
====其他(Dynamic independence等)====
====其他(Dynamic independence等)====
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