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→时空因果涌现
'''系统机制：'''
'''系统机制：'''
a.元素机制：所有微观元素也遵循二阶马尔可夫机制，整合两个微时间步([math]t_{-2}[/math], [math]t_{-1}[/math]和[math]t_0[/math], [math]t_{+1}[/math])的输入，作出响应。所有微观元素自发活动（发放状态：0，1），具有非均匀的发放概率:[math]p(A/D/G) = 0.45[/math];[math]p(B/E/H) = 0.5[/math];[math]p(C/F/I) = 0.55[/math]。
''a.元素机制''：所有微观元素也遵循二阶马尔可夫机制，整合两个微时间步([math]t_{-2}[/math], [math]t_{-1}[/math]和[math]t_0[/math], [math]t_{+1}[/math])的输入，作出响应。所有微观元素自发活动（发放状态：0，1），具有非均匀的发放概率:[math]p(A/D/G) = 0.45[/math];[math]p(B/E/H) = 0.5[/math];[math]p(C/F/I) = 0.55[/math]。
b.组机制：所有元素被划分为三组[math]{ABC, DEF, GHI}[/math]，在每组内，如果两个时间步内组内连接之和[math]\sum(intra) = 0[/math]，接下来的两个时间步所有元素保持为0。然而，如果在两个时间步中，与另外两组中的组间连接之和[math]\sum(inter) = 6[/math]，则在接下来的两个时间步中，发放概率提高0.5。
''b.组机制''：所有元素被划分为三组[math]{ABC, DEF, GHI}[/math]，在每组内，如果两个时间步内组内连接之和[math]\sum(intra) = 0[/math]，接下来的两个时间步所有元素保持为0。然而，如果在两个时间步中，与另外两组中的组间连接之和[math]\sum(inter) = 6[/math]，则在接下来的两个时间步中，发放概率提高0.5。
注：在时间因果涌现的例子中，一个宏观元素中的微观成分彼此不相连，在因果上是完全等价的。为了说明因果等价并非因果涌现的必要条件，本例中的微观成分相互间是完全连接的，并且是因果异质性的。
注：在时间因果涌现的例子中，一个宏观元素中的微观成分彼此不相连，在因果上是完全等价的。为了说明因果等价并非因果涌现的必要条件，本例中的微观成分相互间是完全连接的，并且是因果异质性的。
注：本例对应于真实神经元中，宏观成分可表示为有三种状态的“微柱”:“抑制态inhibited”(所有微柱神经元均在Tx时静默)，“感受态receptive”(部分在Tx时放电)和“爆发态bursting”(所有均在Tx处放电)。相应地，宏观的因果相互作用可以总结为，如果其中一个宏观成分处于抑制态，那么只有接收到一次发放才能转换到接受态或（不太可能的）爆发态；否则，它将一直保持抑制态。
注：本例对应于真实神经元中，宏观成分可表示为有三种状态的“微柱”:“抑制态inhibited”(所有微柱神经元均在Tx时静默)，“感受态receptive”(部分在Tx时放电)和“爆发态bursting”(所有均在Tx处放电)。相应地，宏观的因果相互作用可以总结为，如果其中一个宏观成分处于抑制态，那么只有接收到一次发放才能转换到接受态或（不太可能的）爆发态；否则，它将一直保持抑制态。
== 讨论 ==
== 讨论 ==