计算力学的核心概念是因果态(Causal State),它是一种与微观状态预测等价的特殊的宏观态。基于这种预测等价性的宏观态划分思想可以追溯到70年代的马尔科夫链的成块性(Lumpability)理论。Kemeny和Snell在1969年针对马尔科夫链提出成块性这一概念,目的在于判断一个马尔科夫动力...
这一过程可以反复迭代地进行,也就是说,因果态序列也可以被看做是原始状态序列,因此智能体可以在因果态基础上再次重构生成该因果态的模型。于是,这便形成了一系列不断升级的层级化的重构过程。 重构的方法主要是通过寻找原有模型中相似的状态组,从而形成因果态;然后,在已经识别出的因果态中,我们进一步抽象出更高层级...
一、初态(Initial State) 1. 起始条件设定与参数选择 在分析人工智能经济系统的初态时,首先需要设定合理的起始条件及选择恰当的参数。起始条件包括初始资本存量、劳动力规模、技术水平、市场结构等因素。这些条件将直接影响经济系统的演变过程。参数选择方面,应充分考虑经济系统的特点,包括生产函数、需求函数、成本函数等...
通过对敌方AI系统的空态分析,我们可以深入了解其在战场空间中的分布特征、适应性和动态管理策略,为我方在战场上取得优势提供有力支持。 7.能态分析 能态作为人工智能作战系统因果态分析的重要组成部分,关乎系统能否在长时间内稳定、高效地运行。以下是针对能量使用效率、功耗与性能关系以及能态优化策略的详细分析。 1....
2.间接因果关系:指一件事情通过其他因素间接导致另一件事情的发生。例如,空气污染导致健康问题。 3.多因素因果关系:指一件事情的发生受到多种因素的影响。例如,肥胖可能是由遗传、饮食和生活方式等多因素共同导致的。 4.循环因果关系:指一件事情发生会导致另一件事情的发生,而另一件事情的发生又会影响第一件事情...
因果态 2) state causality 状态因果性 1. Thestate causalityof singular PTV system was described with the equivalent relation. 利用矩阵理论建立了周期时变 (PTV)广义系统与线性时不变 (LTI)系统的等价关系 ,并利用该等价关系刻划了广义PTV系统的状态因果性 ,给出了两个等价系统具有状态因果性的充分必要条件...
1. 详细解释动态因果模型(Dynamic Causal Modeling)的概念,包括其定义、本质以及在应用中的关键要素。同时,阐述动态因果建模的步骤和它如何帮助我们理解复杂系统的因果关系。 动态因果建模(Dynamic Causal Modeling,简称 DCM)是一种在神经科学中广泛使用的计算建模技术,用于研究大脑区域之间的有效连接性,即一个大脑区域...
“种瓜得瓜，种豆得豆”；“命由我作，福自己求”；“日行一恶，积恶成灾，日行一善，积善成德”。这些关于“因果”的话我们大多数人都烂熟于心。人人说“因果”，只是每个人对“因果”的看法却又是全然不一样的。有的人对因果规律深信不疑，有的人则对因果说法嗤之以鼻；有的人一生畏惧“因果”；甚至...
🔍 动态因果模型是一种基于贝叶斯框架的统计模型,主要用于功能磁共振成像(fMRI)数据分析。通过建立大脑区域之间的连接网络,DCM可以解释这些区域之间随时间变化的因果关系和相互影响。📌 适用范围:任务态fMRI(起源)、静息态fMRI(拓展)🌟 优势:与功能连接相比,DCM能够揭示脑区间的方向性;与效应连接如格兰杰因果相比,...
“动态因果模型”一般指的是,在这种因果关系中,它们之间存在着多个不同的因素,这些因素会对它们给予不同的影响,以及会伴随着不同的结果,并且因它们的不断的变化而有不同的结果。换句话说,它们之间存在着许多不断变化的因素以及它们之间的关系,这些变化会影响它们之间的果。 一般来说,“动态因果模型”有三个特征...