− | 此外,2020年,Rosas等<ref name=":5" />从[[信息论|信息理论]]视角出发,提出一种基于[[信息分解]]方法来定义系统中的因果涌现,基于[[协同信息]]或者[[冗余信息]]来定量的刻画涌现。所谓的[[信息分解]]是分析[[复杂系统]]中各个变量复杂相互关系的一种新方法,通过对信息进行分解,用信息原子来表示每个部分信息同时可以借助晶格图将每个部分信息投射到信息原子中,其中协同信息以及冗余信息都可以用对应的信息原子来表示。该方法建立在Williams和Beer等<ref>Williams P L, Beer R D. Nonnegative decomposition of multivariate information[J]. arXiv preprint arXiv:10042515, 2010.</ref>提出的[[多元信息非负分解]]理论的基础之上,文中使用[[偏信息分解]](PID)将微观态和宏观态的互信息进行分解。然而,PID框架只能分解关于多个源变量和一个目标变量之间的互信息,Rosas扩展了该框架,提出整合信息分解方法<math>\Phi ID </math><ref>P. A. Mediano, F. Rosas, R. L. Carhart-Harris, A. K. Seth, A. B. Barrett, Beyond integrated information: A taxonomy of information dynamics phenomena, arXiv preprint arXiv:1909.02297 (2019).</ref>来处理多个源变量和多个目标变量之间的互信息,作者基于分解后的信息提出了两种因果涌现的定义方法。 | + | 此外,2020年,Rosas等<ref name=":5" />从[[信息论|信息理论]]视角出发,提出一种基于[[信息分解]]方法来定义系统中的因果涌现,基于[[协同信息]]或者[[冗余信息]]来定量的刻画涌现。所谓的[[信息分解]]是分析[[复杂系统]]中各个变量复杂相互关系的一种新方法,通过对信息进行分解,用信息原子来表示每个部分信息,同时借助[[信息晶格图]]将每个部分信息投射到[[信息原子]]中,其中协同信息以及冗余信息都可以用对应的信息原子来表示。该方法建立在Williams和Beer等<ref>Williams P L, Beer R D. Nonnegative decomposition of multivariate information[J]. arXiv preprint arXiv:10042515, 2010.</ref>提出的[[多元信息非负分解]]理论的基础之上,文中使用[[部分信息分解]](PID)将微观态和宏观态的互信息进行分解。然而,PID框架只能分解关于多个源变量和一个目标变量之间的互信息,Rosas扩展了该框架,提出整合信息分解方法<math>\Phi ID </math><ref>P. A. Mediano, F. Rosas, R. L. Carhart-Harris, A. K. Seth, A. B. Barrett, Beyond integrated information: A taxonomy of information dynamics phenomena, arXiv preprint arXiv:1909.02297 (2019).</ref>来处理多个源变量和多个目标变量之间的互信息,作者基于分解后的信息提出了两种因果涌现的定义方法。 |