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基于可逆性的因果涌现理论
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2025年3月27日 (四) 12:57的版本
添加64字节
、
2025年3月27日 (四) 12:57
→TPM矩阵
第307行:
第307行:
==TPM矩阵==
==TPM矩阵==
+
+
接下来,这里给出近似关系[math]EI\sim \log\Gamma_{\alpha}[/math]在若干数值例子中的验证。
+
TPM矩阵基于有效信息(EI)与基于可逆性的两种因果涌现可以通过直接对近似可逆性和有效信息进行数值模拟和可视化得到近似的关系。
TPM矩阵基于有效信息(EI)与基于可逆性的两种因果涌现可以通过直接对近似可逆性和有效信息进行数值模拟和可视化得到近似的关系。
第339行:
第342行:
\end{aligned}
\end{aligned}
</math></blockquote>
</math></blockquote>
−
实际上,EI有一个更严格的上限,<math>EI\le\log{\Gamma_{\alpha}}</math>
,这个上限是由数值实验的结果确定的。我们发现在许多例子中,EI和
<math>\log\Gamma_{\alpha}</math>具有近似线性关系,因此,基于可逆性的因果涌现理论主张:
+
实际上,EI有一个更严格的上限,<math>EI\le\log{\Gamma_{\alpha}}</math>
,这个不等式虽然已经在多个系统中观察到,但目前尚不能从理论上证明它的成立。
+
+
我们发现在许多例子中,EI和
<math>\log\Gamma_{\alpha}</math>具有近似线性关系,因此,基于可逆性的因果涌现理论主张:
<blockquote>
<blockquote>
<math>\begin{aligned}
<math>\begin{aligned}
第347行:
第352行:
</blockquote>
</blockquote>
−
这个不等式虽然已经在多个系统中观察到,但目前尚不能从理论上证明它的成立。
===相似性 ===
===相似性 ===
Jake
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