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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #93
- 日期：2026-03-18
摘要
將時間過程建模為馬可夫假設現在編碼了該過程的所有歷史。當這種情況發生時，現在就捕捉了過去和未來之間的所有依賴關係。我們最近表明，如果在結構化過程的空間中隨機取樣，幾乎不會發生這種情況。那麼，馬可夫失敗是如何產生的呢？也就是說，單獨的測量結果如何無法編碼過去？並且，需要多少才能捕捉過去和未來之間的依賴關係？在這裡，我們研究有多少資訊可以在過去和未來之間共享，但不能反映在現在。我們量化這些難以捉摸的訊息，給出明確的計算方法，並得出結果。其中最重要的是，當現在隱藏了過去未來的依賴性時，我們必須超越基於序列的統計並建立基於狀態的模型。