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为了能够计算模型的统计复杂度[math]\displaystyle{ C_μ(x) }[/math]，我们首先需要最大限度地压缩环境信息，同时保证它的预测能力最强，因果态的性质恰好能满足这一需求，所以只要将环境信息转化为因果态，就能计算模型的统计复杂度。下面是因果态的三个主要性质：

为了能够计算模型的统计复杂度[math]\displaystyle{ C_μ(x) }[/math]，我们首先需要最大限度地压缩环境信息，同时保证它的预测能力最强，因果态的性质恰好能满足这一需求，所以只要将环境信息转化为因果态，就能计算模型的统计复杂度。下面是因果态的三个主要性质：