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为什么我们要关注因果态这样一种特定的宏观态呢?下面是因果态的两个主要性质,其体现出因果态是一种最理想的宏观态:
 
为什么我们要关注因果态这样一种特定的宏观态呢?下面是因果态的两个主要性质,其体现出因果态是一种最理想的宏观态:
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'''性质1(因果态具有最大预测性)''':对于所有划分得到的状态<math>\mathcal{R} </math>和正整数<math>L </math>,都有<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{R}]\geq H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{S}] </math>,<math>\stackrel{\rightarrow}{S}^L </math>为<math>L </math>个长度的未来序列集合,<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{R}] </math>和<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{S}] </math>是<math>\stackrel{\rightarrow}{S}^L </math>的[[条件熵]]。可以理解为因果态集合<math>\mathcal{S} </math>在划分得到的状态集合<math>\mathcal{R} </math>的所有类型中,它的预测能力最强,证明过程如下:
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'''性质1(因果态具有最大预测性)''':对于所有划分得到的状态<math>\mathcal{R} </math>和正整数<math>L </math>,都有<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{R}]\geq H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{S}] </math>,<math>\stackrel{\rightarrow}{S}^L </math>为长度为<math>L </math>的未来序列集合,<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{R}] </math>和<math>H[\stackrel{\rightarrow}{S}^L|\mathcal{S}] </math>是<math>\stackrel{\rightarrow}{S}^L </math>的[[条件熵]]。可以理解为因果态集合<math>\mathcal{S} </math>在所有的划分集合<math>\mathcal{R} </math>中,它的预测能力最强,证明过程如下:
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<math>\epsilon(\stackrel{\leftarrow}{s})\equiv\{\stackrel{\leftarrow}{s}^{\prime}|\mathrm{P}(\stackrel{\rightarrow}{S}=\stackrel{\rightarrow}{s}\mid\stackrel{\leftarrow}{S}=\stackrel{\leftarrow}{s})=\mathrm{P}(\stackrel{\rightarrow}{S}=\stackrel{\rightarrow}{s}\mid\stackrel{\leftarrow}{S}=\stackrel{\leftarrow}{s}^{\prime}) </math>
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<math>\mathrm{P}(\stackrel{\rightarrow}{S}=\stackrel{\rightarrow}{s} |\mathcal{S}=\epsilon(\stackrel{\leftarrow}{s}))=\mathrm{P}(\stackrel{\rightarrow}{S}=\stackrel{\rightarrow}{s}\mid\stackrel{\leftarrow}{S}=\stackrel{\leftarrow}{s}) </math>
 
<math>\mathrm{P}(\stackrel{\rightarrow}{S}=\stackrel{\rightarrow}{s} |\mathcal{S}=\epsilon(\stackrel{\leftarrow}{s}))=\mathrm{P}(\stackrel{\rightarrow}{S}=\stackrel{\rightarrow}{s}\mid\stackrel{\leftarrow}{S}=\stackrel{\leftarrow}{s}) </math>