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基于有效信息的因果涌现理论 (查看源代码)

2024年10月26日 (六) 15:02的版本

删除556字节、 2024年10月26日 (六) 15:02

→‎因果涌现度量

第240行：第240行：

由此可见，由于归一化的EI消除了系统尺寸的影响，因此因果涌现度量更大。

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~~<!--[[文件:Example1.png|815x815px|无框|居中]]~~

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上图展示了几种马尔科夫链的转移概率矩阵，其中（a）是确定性高，简并性低，所以整体eff比较高。（b）则是确定性和简并性都比较高，所以eff是0。（c）相比于（a）确定性更低，（d）也是确定性和简并性都较高导致eff较低，它们都可以通过同一种粗粒化策略（将前4个状态合并为一个状态）来得到（e）。此时（e）确定性很高，无简并性，所以（e）的eff比（c）（d）要高。

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~~-->~~

== 状态空间的因果涌现 ==

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