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μ-阶图复杂度的μ = 1时,复杂度的量化方式为统计复杂度,带有热力学的“高温限制”。这里的统计复杂度也是1-阶图复杂度,即为香农熵。由ϵ-机器的物征向量给出。
 
μ-阶图复杂度的μ = 1时,复杂度的量化方式为统计复杂度,带有热力学的“高温限制”。这里的统计复杂度也是1-阶图复杂度,即为香农熵。由ϵ-机器的物征向量给出。
 
统计复杂度(statistical complexity)是复杂系统深度的量化方式之一,用<math>C_{\mu}</math>符号来表示。这里的对应于因果涌现量化(有效信息EI),统计复杂度<math>C_{\mu}</math>越小,有效信息EI越大。
 
统计复杂度(statistical complexity)是复杂系统深度的量化方式之一,用<math>C_{\mu}</math>符号来表示。这里的对应于因果涌现量化(有效信息EI),统计复杂度<math>C_{\mu}</math>越小,有效信息EI越大。
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<math>C_μ(x)=\lVert M_{min}(x\vert BTM)\rVert \tag {5}</math>
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其中,BTM是贝努利-图灵机器(Bernoulli-Turing Machine)
    
统计复杂度的下界,从周期行为和频段耦合中得出,是带二阶项的相位转换。
 
统计复杂度的下界,从周期行为和频段耦合中得出,是带二阶项的相位转换。
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