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基于可逆性的因果涌现理论 (查看源代码)

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</math>

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~~其中S表示易感态样本的比例，I表示感染态的比例，R表示恢复态的比例，三者的关系如图a所示。我们可以采取和增长模型相同的数据处理方法，~~<math>x_3,x_4</math>直接复制了前两个维度的状态，得到<math>x=(S,I,S,I)</math>，之后我们可以将模型离散化，即

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其中S表示易感态样本的比例，I表示感染态的比例，R表示恢复态的比例，三者的关系如图a所示，<math>

+

\beta

+

</math>和<math>

+

\gamma

+

</math>分别表示S与I、I与R之间的转化率。我们可以采取和增长模型相同的数据处理方法，<math>x_3,x_4</math>直接复制了前两个维度的状态，得到<math>x=(S,I,S,I)</math>，之后我们可以将模型离散化，即

<math>

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