本頁只刊出中文翻譯與中文說明；英文原文請見下方原文連結。
原文連結
論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
在除特殊情況外的所有情況下，時間相關過程的測量僅間接反映內部結構和相關性。建立此類隱藏資訊來源的預測模型需要以某種方式發現內部狀態和機制。不幸的是，通常有許多可能的模型在觀察上是等效的。在這裡我們表明情況並不像人們想像的那麼隨意。我們證明隱藏隨機過程的產生器可以簡化為最小形式，並將這種簡化的表示與計算力學 - epsilon 機提供的表示進行比較。在為後者發展更深入的測度理論基礎的過程中，我們引入了一個新的兩步驟簡化過程。第一步（內部事件約簡）產生最小的觀測等值西格瑪代數，第二步（內部狀態約簡）刪除對於最佳預測而言冗餘的西格瑪代數分量。對於幾類隨機動力系統，這些簡化產生了與 epsilon 機等效的表示。