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→模式重构机器
==模式重构机器==
==模式重构机器==
智能体如何处理测量结果才能识别其中因果态呢？为了解决这个问题，计算力学建立了名为模式重构机器（ϵ-machine）的模型，它可以重构测量结果中的序列，去除随机噪音后识别其中的因果态。模式重构机器的大小可以用统计复杂度衡量，它的形式化定义可以用公式表示为<math>M=(\mathcal{S},T)</math>，其中<math>T</math>为状态到状态映射的集合，满足<math>S_{(t+1)}=TS_t</math>，它类似于一个粗粒化后的宏观动力学。<math>T_{ij}^{\left ( s \right )}</math>为两个因果态<math>S_i</math>和<math>S_j</math>之间的因果态转移概率映射，<math>T_{ij}^{(s)}\equiv\mathrm{P}(\mathcal{S}'=\mathcal{S}_j,\stackrel{\to}{S}^1=s|\mathcal{S}=\mathcal{S}_i)</math>。
智能体如何处理测量结果才能识别其中因果态呢？为了解决这个问题，计算力学建立了名为模式重构机器（ϵ-machine）的模型，它可以重构测量结果中的序列，去除随机噪音后识别其中的因果态。模式重构机器的大小可以用统计复杂度衡量，它的形式化定义可以用公式表示为<math>M=(\mathcal{S},T)</math>，其中<math>T</math>为状态到状态映射的集合，满足<math>S_{(t+1)}=TS_t</math>，它类似于一个粗粒化后的宏观动力学。<math>T_{ij}^{\left ( s \right )}</math>为两个因果态<math>S_i</math>和<math>S_j</math>之间的因果态转移概率映射，<math>T_{ij}^{(s)}\equiv\mathrm{P}(\mathcal{S}'=\mathcal{S}_j,\stackrel{\to}{S}^1=s|\mathcal{S}=\mathcal{S}_i)</math>。每个[math]\displaystyle{ \mathcal{S} }[/math]都有<math>\epsilon</math>函数和<math>T</math>函数，这两个函数可以组成一个有序对<math>\left \{ \epsilon,T \right \}</math>，通过学习<math>\epsilon</math>和<math>T</math>函数可以提高机器识别因果态的准确度。
==多层模式重构机器==
==多层模式重构机器==
===多尺度===
===模型创新===
由于智能体的计算资源有限，若测量结果中的数据量达到模型的处理极限时，智能体就需要对原有模型进行创新（重构模型），在原有模型识别到的因果态中抽象出更高层次的因果态组，通过寻找原有模型状态组之间的相似性来实现。下表中列举了一种模型创新方法：
[[文件:层次机器示意图1.jpg|居中|无框|600x600像素|WU]]
层次机器由多层ϵ-机器构成，其中单层ϵ-机器停留在水平因果态。层次机器从特定视角来看，是ϵ-机器的一个变体，是垂直方向的因果态。
层次机器由多层ϵ-机器构成，其中单层ϵ-机器停留在水平因果态。层次机器从特定视角来看，是ϵ-机器的一个变体，是垂直方向的因果态。