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==因果涌现==
 
==因果涌现==
 
有了有效信息这一度量指标后,因果涌现的框架可以被呈现出来了。对于一个系统,观察者可以建立多尺度视角去观测,区分出微观和宏观。收集到的微观数据可以直接反映微观动力学,在经过粗粒化映射(coarse-graining)后,由微观变量得到对应的宏观变量,也自然会有相应的宏观动力学。对两个动力学分别可以计算EI,如果宏观EI大于微观EI,认为有因果涌现发生。
 
有了有效信息这一度量指标后,因果涌现的框架可以被呈现出来了。对于一个系统,观察者可以建立多尺度视角去观测,区分出微观和宏观。收集到的微观数据可以直接反映微观动力学,在经过粗粒化映射(coarse-graining)后,由微观变量得到对应的宏观变量,也自然会有相应的宏观动力学。对两个动力学分别可以计算EI,如果宏观EI大于微观EI,认为有因果涌现发生。
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这里有一个新的指标直接度量因果涌现的程度:
 
这里有一个新的指标直接度量因果涌现的程度:
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整合程度(或者叫整合信息能力)<math>\Phi</math>,可以被定义为系统一个子集两个互补部分之间可交换的有效信息最小值。假如系统是X,S是X的一个子集,它被划分为两个部分,分别是A和B。A、B之间以及它们跟X中其余的部分都存在着相互作用和因果关系。
 
整合程度(或者叫整合信息能力)<math>\Phi</math>,可以被定义为系统一个子集两个互补部分之间可交换的有效信息最小值。假如系统是X,S是X的一个子集,它被划分为两个部分,分别是A和B。A、B之间以及它们跟X中其余的部分都存在着相互作用和因果关系。
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这时,我们可以度量这些因果关系的强弱。首先,我们来计算从A到B的有效信息,即让A服从最大熵分布时,度量A和B之间的互信息。
 
这时,我们可以度量这些因果关系的强弱。首先,我们来计算从A到B的有效信息,即让A服从最大熵分布时,度量A和B之间的互信息。
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