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基于可逆性的因果涌现理论
(查看源代码)
2024年9月30日 (一) 12:14的版本
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、
2024年9月30日 (一) 12:14
→基于SVD分解的新粗粒化策略
第339行:
第339行:
=基于SVD分解的新粗粒化策略=
=基于SVD分解的新粗粒化策略=
−
虽然无需粗粒化也能定义和量化清晰或模糊因果涌现,但需要对原始系统进行更简单的粗粒化描述,以便与 EI
得出的结果进行比较。因此,该理论提供了一种基于奇异值分解的粗粒度方法,以获得宏观层面的简化TPM。其基本思想是将
P 中的行向量 <math>
+
虽然无需粗粒化也能定义和量化清晰或模糊因果涌现,但需要对原始系统进行更简单的粗粒化描述,以便与 EI
得出的结果进行比较。因此,该理论提供了一种基于奇异值分解的粗粒化方法,以获得宏观层面的简化TPM。其基本思想是将
P 中的行向量 <math>
P_{i},\forall i \in [1,N]
P_{i},\forall i \in [1,N]
</math>投影到<math>
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