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==因果态==

==因果态==

要计算模型的统计复杂度[math]\displaystyle{ C_μ(x) }[/math]，我们需要找到一种方法来最大限度地压缩描述测量结果的字符串。这意味着要先识别出测量结果中的斑图。具体来说，我们可以利用微分的思想，将测量结果的数据划分为若干部分，并将每个斑图的数据独立划分，会观察到在不同的时刻，某些斑图会反复出现。我们可以用同一个字符串来表示这些重复出现的斑图，这样就能简化我们的描述，得到模型的最小程序长度。我们可以把这些能够用同一个字符串描述的重复斑图称为“因果态”，这样一来，通过找到这些因果态，就能计算出模型的统计复杂度。

要计算模型的统计复杂度[math]\displaystyle{ C_μ(x) }[/math]，我们需要找到一种方法来最大限度地压缩描述测量结果的字符串。这意味着要先识别出测量结果中的斑图。具体来说，我们可以利用微分的思想，将测量结果的数据划分为若干部分，并将每个斑图的数据独立划分，会观察到在不同的时刻，某些斑图会反复出现。我们可以用同一个字符串来表示这些重复出现的斑图，这样就能简化描述，以此得到模型的最小程序长度。我们可以把这些能够用同一个字符串描述的重复斑图称为“因果态”，这样一来，通过找到这些因果态，就能计算出模型的统计复杂度。

===因果态的定义===

===因果态的定义===