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基于有效信息的因果涌现理论
(查看源代码)
2025年3月8日 (六) 17:41的版本
添加19字节
、
2025年3月8日 (六) 17:41
→附录:由布尔网络动力学转换为马尔科夫链的TPM的代码
第416行:
第416行:
# 生成布尔网络的状态空间,共有微观态<math>2^N</math>个,N为节点数
# 生成布尔网络的状态空间,共有微观态<math>2^N</math>个,N为节点数
# 初始化概率转移矩阵<math>P</math>,大小为<math>2^N * 2^N</math>,<math>P_{ij}</math>为第i个状态转移到第j个状态的转移概率
# 初始化概率转移矩阵<math>P</math>,大小为<math>2^N * 2^N</math>,<math>P_{ij}</math>为第i个状态转移到第j个状态的转移概率
−
# 遍历当前时刻每个微观态i,遍历下一时刻每个微观态j,计算i->j的转移概率
+
# 遍历当前时刻每个微观态i,遍历下一时刻每个微观态j,计算i->j的转移概率
<math>P_{ij}</math>
## 遍历每个节点n,获取它的父节点及其状态。
## 遍历每个节点n,获取它的父节点及其状态。
## 根据微观动力学机制,计算下一时刻节点n状态为1的概率p1,状态为0的概率即为1-p1
## 根据微观动力学机制,计算下一时刻节点n状态为1的概率p1,状态为0的概率即为1-p1
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