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基于有效信息的因果涌现理论 (查看源代码)

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'''系统机制：'''

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# 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]。

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* 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]。

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* 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。

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# 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。

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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。

'''微观尺度分析'''：微观尺度下的系统具有 [[math]EI(S_m) = 0.59 bits[/math]; [math]Eff(S_m) = 0.033[/math]]

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