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基于可逆性的因果涌现理论
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2025年11月4日 (二) 14:36的版本
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2025年11月4日 (二) 14:36
→具体例子
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===具体例子===
===具体例子===
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我们以一个具体案例展示,(<math>x_{t+1}=ax_t+\varepsilon_t</math>,这里<math>\varepsilon_t</math>是高斯噪音,方差为<math>\sigma</math>)为例,展示了因果效应强度(有效信息<math>\mathcal{J}</math>)与近似动力学可逆性(<math>\gamma</math>
)的相关性,如图5所示,每张图的左侧为因变量的分布,右侧为果变量的分布。图5从左到右,因果效应逐渐增强,近似动力学可逆性也在增强。上下对应的两张图中的动力学相同,但是输入分布不同,因此它们的因果效应强度和动力学可逆性也都完全相同,即动力学可逆性只与动力学有关。
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我们以一个具体案例展示,(<math>x_{t+1}=ax_t+\varepsilon_t</math>,这里<math>\varepsilon_t</math>是高斯噪音,方差为<math>\sigma</math>)为例,展示了因果效应强度(有效信息<math>\mathcal{J}</math>)与近似动力学可逆性(<math>\gamma</math>
)的相关性,如图所示,每张图的左侧为因变量的分布,右侧为果变量的分布。图5从左到右,因果效应逐渐增强,近似动力学可逆性也在增强。上下对应的两张图中的动力学相同,但是输入分布不同,因此它们的因果效应强度和动力学可逆性也都完全相同,即动力学可逆性只与动力学有关。
[[文件:Distribution gamma.png|750x750像素]]
[[文件:Distribution gamma.png|750x750像素]]
千伏电压
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