更改

让我们引用奥卡姆剃刀原则：“有些事情只需抓住关键点，做得太多的话就是徒劳”【63】。为了使用剃刀，我们需要修正什么是“完成”和什么是“更多”和“更少”的含义。我们希望完成的工作是准确地预测，比如，尽可以地降低条件熵<math>H[\overset{\to L}{S} \vert \mathcal{R}]</math>。目标就变成了获取由引理1导出的界限。我们希望尽可能简单地完成它，尽可能使用最少的资源。在见识过这两个约束的道路上——最小化不确定性和最小化资源——我们需要有第二者的测量方法。因为<math>P(\overset{\gets}{S} = \overset{\gets}{s})</math>是定义好的，这里有一个在η-状态之上的简化测量方法；比如，<math>P(\mathcal{R} = ρ)</math>，处于任意单个实际状态的概率，也定义好了。对应地，我们定义资源的测量方法。

让我们引用奥卡姆剃刀原则：“有些事情只需抓住关键点，做得太多的话就是徒劳”【63】。为了使用剃刀，我们需要修正什么是“完成”和什么是“更多”和“更少”的含义。我们希望完成的工作是准确地预测，比如，尽可以地降低条件熵<math>H[\overset{\to L}{S} \vert \mathcal{R}]</math>。目标就变成了获取由引理1导出的界限。我们希望尽可能简单地完成它，尽可能使用最少的资源。在见识过这两个约束的道路上——最小化不确定性和最小化资源——我们需要有第二者的测量方法。因为<math>P(\overset{\gets}{S} = \overset{\gets}{s})</math>是定义好的，这里有一个在η-状态之上的简化测量方法；比如，<math>P(\mathcal{R} = ρ)</math>，处于任意单个实际状态的概率，也定义好了。对应地，我们定义资源的测量方法。

<math>

<math>