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     V_t = f(X_t)
 
     V_t = f(X_t)
 
</math>   
 
</math>   
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其中,函数 <math>f(\cdot)</math> 代表某种确定性或随机性的映射,将高维的微观状态映射到较低维的宏观表征。因此,宏观状态 <math>V_t</math> 是 <math>X_t</math> 的随附特征(supervenience),意味着 <math>V_t</math> 的值完全依赖于 <math>X_t</math>,但不同的粗粒化方法可能导致不同的宏观表征。
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其中,函数 <math>f(\cdot)</math> 代表某种确定性的映射,将高维的微观状态映射到较低维的宏观表征。因此,宏观状态 <math>V_t</math> 是 <math>X_t</math> 的随附特征(supervenience),意味着 <math>V_t</math> 的值完全依赖于 <math>X_t</math>,但不同的粗粒化方法可能导致不同的宏观表征。
    
在系统的时间演化过程中,微观状态 <math>X_t</math> 影响下一时刻的微观状态 <math>X_{t+1}</math>,即:   
 
在系统的时间演化过程中,微观状态 <math>X_t</math> 影响下一时刻的微观状态 <math>X_{t+1}</math>,即:   
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