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马尔科夫链的粗粒化
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2025年12月14日 (日) 16:17的版本
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2025年12月14日 (日) 16:17
→粗粒化方案的优化目标和评价指标
第88行:
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==粗粒化与时间演化算子的可交换性<ref name=":2" />==
==粗粒化与时间演化算子的可交换性<ref name=":2" />==
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首先,一个重要的粗粒化标准就是粗粒化操作要和时间演化操作是可交换(commutative)的两个算符。也就是说,以图(1)所示的情形为展示,我们从某个微观状态
<math>s^{(t)}</math> 出发,到达下一刻的宏观状态 <math>A^{(t+1)}</math> 具备两条不同的路径<ref name=":7">Coarse graining. ''Encyclopedia of Mathematics.'' URL: <nowiki>http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Coarse_graining&oldid=16170</nowiki></ref>:
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首先,一个重要的粗粒化标准就是 '''粗粒化操作要和时间演化操作是可交换(commutative)的两个算符'''。以图(1)所示的情形为展示,我们从某个微观状态
<math>s^{(t)}</math> 出发,到达下一刻的宏观状态 <math>A^{(t+1)}</math> 具备两条不同的路径<ref name=":7">Coarse graining. ''Encyclopedia of Mathematics.'' URL: <nowiki>http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Coarse_graining&oldid=16170</nowiki></ref>:
# 先经过微观动力学的时间演化达到 <math>s^{(t+1)}</math>,再进行粗粒化得到 <math>A^{(t+1)}</math>
# 先经过微观动力学的时间演化达到 <math>s^{(t+1)}</math>,再进行粗粒化得到 <math>A^{(t+1)}</math>
# 先通过状态的粗粒化得到 <math>A^{(t)}</math>,再经过宏观动力学的演化到达 <math>A^{(t+1)}</math>
# 先通过状态的粗粒化得到 <math>A^{(t)}</math>,再经过宏观动力学的演化到达 <math>A^{(t+1)}</math>
−
如果我们把粗粒化和(宏观/
微观)动力学看作是两个算子,那这两个算子的可交换性指的是:无论从哪个微观状态分布出发,走这两条路径得到的
<math>A^{(t+1)}</math>
的分布是一样的,即
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如果我们把粗粒化和(宏观/
微观)动力学看作是两个算子,那这两个算子的可交换性指的是:'''从任意一个微观状态分布 <math>s^{(t)}</math> 出发,走这两条路径得到的
<math>A^{(t+1)}</math>
的分布是一样的''',即
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Liangjh
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