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「あらゆる非決定論的手順の重要な構成要素は、局面の評価である。中間状態とゲームの結果を結びつける決定論的な連鎖を考案することは不可能であるため、あらゆる非決定論的方法の最も複雑な構成要素は、これらの中間段階を評価することである。まさに、中間状態が将来の展開の過程に与える影響を評価することが、素因の機能である。」[ 1 ]
アロン・カツェネリンボイゲンによれば、素因計算は確率を計算するもう一つの方法である。どちらの方法も同じ結果をもたらす可能性があり、したがって互換性がある。しかし、頻度による計算には統計データの入手、データ収集の可能性、そしてシステムの構成要素をどの程度相互に関連付けることができるかの知識が必要となるため、常に互換性があるとは限らない。また、単一の事象に関する統計データが得られない場合もあり、当然ながら、そのような場合は素因計算が唯一の選択肢となる。
素因を計算する手順は、システムを構成要素に分解し、分析した部分を新しい全体に統合するという 2 つのステップに関連しています。Katsenelinboigen によると、システムは、物質的パラメータと位置的パラメータという 2 つの基本的なタイプのパラメータによって構成されています。物質的パラメータはシステムの骨格を構成します。それらの間の関係が位置的パラメータを形成します。素因の計算は主に、
「ポジションの評価を定量化するために、新たな手法が必要となります。私はそれらを『傾向の計算』という名称でまとめました。この計算は、局所極値に対する最適性のよく知られた基準の変形である重み関数に基づいています。この基準には、重要なパラメータとその条件付き評価が組み込まれています。」
修正された重み関数を最適性の基準と区別する主な要素は以下のとおりです。
確率を計算する方法には、頻度に基づく方法と傾向に基づく方法とでいくつかの違いがあります。
素因を算出する手順は、システムを構成要素に分解することと、分析した部分を新しい全体に統合することという2つのステップから成ります。
カツェネリンボイゲンによれば、例えば、上位レベルになるにつれて構成の複雑さが増していく多層システムに適用する場合、これら2つの確率計算方法は互いに補完し合う可能性があるという。