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第122行： − 该方法避开讨论粗粒化策略。也存在很多缺点：1）该方法提出的三个指标 ，<math>\mathrm{\Psi} </math> ,<math>\mathrm{\Delta} </math> 和<math>\mathrm{\Gamma} </math>只是基于互信息计算没有考虑因果，同时该方法得到的仅仅是发生因果涌现的充分条件；2）该方法无法得到显式的宏观动力学以及粗粒化策略，然而这两项对于下游的任务往往十分重要；3）当系统具有大量冗余信息或具有许多变量时，该方法的计算复杂度仍然很高。因此，该方法不是一种最优的方法，基于数据驱动的神经信息压缩方法应运而生。+
→因果涌现信息分解方法
当<math>\mathrm{\Delta}>0 </math>且<math>\mathrm{\Gamma}=0 </math>时，宏观状态<math>V </math>发生因果涌现且发生因果解耦。
当<math>\mathrm{\Delta}>0 </math>且<math>\mathrm{\Gamma}=0 </math>时，宏观状态<math>V </math>发生因果涌现且发生因果解耦。
该方法避开讨论粗粒化策略。但是也存在很多缺点：1）该方法提出的三个指标 ，<math>\mathrm{\Psi} </math> ,<math>\mathrm{\Delta} </math> 和<math>\mathrm{\Gamma} </math>只是基于互信息计算没有考虑因果，同时该方法得到的仅仅是发生因果涌现的充分条件；2）该方法无法得到显式的宏观动力学以及粗粒化策略，然而这两项对于下游的任务往往十分重要；3）当系统具有大量冗余信息或具有许多变量时，该方法的计算复杂度仍然很高。因此，该方法不是一种最优的方法，基于数据驱动的神经信息压缩方法应运而生。
====神经信息压缩方法====
====神经信息压缩方法====