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==编者推荐==
下面是一些链接能够帮助读者更好的了解因果涌现的相关信息：
===因果涌现读书会===
*[https://campus.swarma.org/course/3110 因果涌现读书会简介]
[[文件:读书会通过阅读前沿文献，加深我们对因果、涌现等概念的理解；聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向；并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。.jpg|缩略图|370x370px|读书会通过阅读前沿文献，加深我们对因果、涌现等概念的理解；聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向；并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。]]分享近期发展起来的一些理论与工具，包括因果涌现理论、机器学习驱动的重整化技术，以及自指动力学正在发展一套跨尺度的分析框架等。
*[https://pattern.swarma.org/study_group/7 因果涌现读书会第一季]
涌现现象无非是复杂系统中诸多现象中最神秘莫测的一个，而Erik Hoel提出的“因果涌现”理论为这种跨层次的奇妙涌现现象提供了一种新的可能解释途径。通过跨层次的粗粒化（Coarse-graining, 或称重整化Renormalization）操作，我们便可以在同一个动力学系统上在不同的尺度得到完全不同的动力学，通过本季读书会梳理，我们希望探讨这一新兴领域的前沿进展，衍生更多新的研究课题。
*[https://pattern.swarma.org/study_group/16 因果涌现读书会第二季]
涌现与因果的结合创造了因果涌现的概念。这是一套利用因果性来定量刻画涌现的理论体系，本季读书会通过阅读前沿文献，加深我们对因果、涌现等概念的理解；聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向；并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。第二季读书会更加集中在探讨因果科学与因果涌现之间的关系，以及对涌现进行定量刻画，聚焦于寻找因果与涌现、多尺度等概念相结合的研究方向；并探索复杂系统多尺度自动建模的研究方向。
*[https://pattern.swarma.org/study_group/28 因果涌现读书会第三季]
因果涌现第三季的读书会中，将进一步围绕因果涌现的核心研究问题『因果涌现的定义』以及『因果涌现的辨识』来进行深入的学习和讨论，对 Erik Hoel 提出的 Causal Emergence，Causal Geometry 等因果涌现的核心理论进行深入的探讨和剖析，并且详细梳理其中涉及到的方法论，包括从动力学约简、隐空间动力学学习等其他研究领域中学习和借鉴相关的研究思路，最后探讨因果涌现的应用，包括基于生物网络、脑网络或者涌现探测等问题展开扩展，发掘更多的实际应用场景。
*[https://pattern.swarma.org/study_group/35 因果涌现读书会第四季]
为了更好地理解这些信息框架与测度，并将这些前沿技术应用于交叉领域的研究工作中，本次读书会将梳理信息论领域的发展脉络，从信息熵的概念开始，逐步梳理各种信息测度的意义及其间的联系。其中我们将重点关注整合信息论以及信息分解这两个前沿话题，并展开相关应用研究的研读与分享活动。我们希望借此读书会理解并跟踪信息测度领域的前沿进展，对什么是信息，以及信息论领域的前沿工具在涌现、意识、自由意志中的作用、功能、如何应用，有更深入的思考，并交流探索信息测度与复杂系统交叉领域的研究内容。
*[https://pattern.swarma.org/study_group/43 因果涌现读书会第五季]
本季读书会分成两部分，一部分是有关因果涌现理论方面的最新进展，包括信息分解的定量化、动力学可逆性与因果涌现，以及复杂系统的低秩表示理论、本征微观态理论等，第二部分是这些理论在脑科学及其它学科上的应用。事实上，因果涌现理论、复杂系统的低秩表示理论、本征微观态理论这三者之间在根本上具有相通之处：
===文章推荐===
*Zhang, J.; Liu, K. [https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]. ''Entropy'' 2023, ''25'', 26.
===路径推荐===
*张江老师根据因果涌现读书会第一季梳理的关于因果涌现的学习路径：https://pattern.swarma.org/article/153
*张江老师根据因果涌现前五季读书会整理的因果涌现入门路径：https://pattern.swarma.org/article/296
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此词条由张江编写，张江、袁冰、刘凯威、杨明哲和王志鹏整理和审校。
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