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一方面,EI 表征了马尔可夫链的因果效应强度;另一方面,<math>
 
一方面,EI 表征了马尔可夫链的因果效应强度;另一方面,<math>
 
\Gamma_{\alpha}
 
\Gamma_{\alpha}
</math>可以定量地捕捉马尔可夫链的近似动态可逆性。基于可逆性的因果涌现理论认为,因果关系和可逆性之间有着深刻的联系。首先,如下定理所述,EI 和<math>\log\Gamma_{\alpha}</math> 有相同的最小值和最大值。
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</math>可以定量地捕捉马尔可夫链的近似动力学可逆性。基于可逆性的因果涌现理论认为,因果关系和可逆性之间有着深刻的联系。首先,如下定理所述,EI 和<math>\log\Gamma_{\alpha}</math> 有相同的最小值和最大值。
    
'''定理3:'''对于任意 TPM P 和 <math>
 
'''定理3:'''对于任意 TPM P 和 <math>
第167行: 第167行:  
</math>,它们也可以达到最小值0。然而,我们可以证明<math>
 
</math>,它们也可以达到最小值0。然而,我们可以证明<math>
 
\frac{I}{N}
 
\frac{I}{N}
</math>并不是EI的唯一最小点,对于任何满足<math>P_{i}=P_{j},\forall{i}\in{[1,N]}</math>的TPM都能使EI=0.其次EI的上限和下限都是<math>\log{\Gamma_{\alpha}}</math>的线性项。
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</math>并不是EI的唯一最小点,对于任何满足<math>P_{i}=P_{j},\forall{i}\in{[1,N]}</math>的TPM都能使EI=0。其次EI的上限和下限都是<math>\log{\Gamma_{\alpha}}</math>的线性项。
    
'''定理4:'''对于任何TPM P,其有效信息EI的上限为<math>\frac{2}{\alpha}\log{\Gamma_{\alpha}}</math>,下限为<math>
 
'''定理4:'''对于任何TPM P,其有效信息EI的上限为<math>\frac{2}{\alpha}\log{\Gamma_{\alpha}}</math>,下限为<math>
第179行: 第179行:  
\end{aligned}
 
\end{aligned}
 
</math></blockquote>
 
</math></blockquote>
实际上,EI有一个更严格的上限,<math>EI\le\log{\Gamma_{\alpha}}</math>,这个上限是由数值实验的结果确定的。我们发现在许多例子中,EI和<math>\log\Gamma_{\alpha}</math>,因此,基于可逆性的因果涌现理论主张:
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实际上,EI有一个更严格的上限,<math>EI\le\log{\Gamma_{\alpha}}</math>,这个上限是由数值实验的结果确定的。我们发现在许多例子中,EI和<math>\log\Gamma_{\alpha}</math>具有近似线性关系,因此,基于可逆性的因果涌现理论主张:
 
<blockquote>
 
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<math>\begin{aligned}
 
<math>\begin{aligned}
第202行: 第202行:  
(\sigma_{1}\ge\sigma_{2}\ge...\ge\sigma_{N}\ge0)
 
(\sigma_{1}\ge\sigma_{2}\ge...\ge\sigma_{N}\ge0)
 
</math>。对于给定实值<math>
 
</math>。对于给定实值<math>
\epsilon\in[0,\epsilon_{1}]
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\epsilon\in[0,\sigma_{1}]
 
</math>,如果存在整数<math>
 
</math>,如果存在整数<math>
 
i\in[1, N)
 
i\in[1, N)
第230行: 第230行:  
在实际应用中,必须给出阈值<math>
 
在实际应用中,必须给出阈值<math>
 
\epsilon
 
\epsilon
</math>,因为奇异值可能无限趋近于0,但P是全秩的。可以根据奇异值频谱中的明显截止点来选择<math>
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</math>,因为奇异值可能无限趋近于0,但P是满秩的。可以根据奇异值频谱中的明显截止点来选择<math>
 
\epsilon
 
\epsilon
 
</math>。若<math>
 
</math>。若<math>
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