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→因果态
<math>t\sim t^{'} \triangleq Pr(\overrightarrow{s}|\overleftarrow{s_t} )=Pr(\overrightarrow{s} |\overleftarrow{s_{t^{'}}} )</math>，
<math>t\sim t^{'} \triangleq Pr(\overrightarrow{s}|\overleftarrow{s_t} )=Pr(\overrightarrow{s} |\overleftarrow{s_{t^{'}}} )</math>，
也就是说，若<math>t </math> 和<math>t^{'} </math>对未来状态预测的分布相同，则它们对应的状态就都具有相同的因果态（casual state）。也就是说，根据这个预测等价性，我们可以定义一种划分，也就是一种特殊的宏观态。这就是因果态定义的来源。
* 其次，可以定义因果态：
* 其次，可以定义因果态：
我们可以把因果态定义为一种划分映射，记作：<math>\epsilon</math>，即：<math>\epsilon{:}\overleftarrow{S}\mapsto2^{\overset{\leftarrow}{S}}</math>，其中<math> 2^{\overset{\leftarrow}{S}}</math>是<math> \overleftarrow{S}</math>的幂集。
根据因果态的定义，则存在如下关系：
<math>
<math>