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第231行： − − === 粗粒化映射 === − 微观元素状态集[math]S_m[/math]通过[math]M: S_m \rightarrow S_M[/math]映射构成宏观元素状态集[math]S_M[/math]，映射方法可以针对微观元素的空间或（和）时间维度。空间映射的对象是不同微观元素状态，时间映射针对的是同一微观元素不同时间步的状态。 − − 例如，两个微观布尔元素有四种状态[math]S_m = \{00,01,10,11\}[/math]，按照[math]M:[[00,01,10] = off, [11] = on][/math]的映射规则，可以得到宏观尺度一个元素的两种状态，即[math]S_M = \{on, off\}[/math]。 − − 具体要求：粗粒化映射对微观元素而言，必须是穷尽(exhaustive)和互斥的(disjunctive)，即一个微观元素的所有状态必须映射到同一个宏观元素的各种状态。粗粒化映射会带来系统的状态空间减小，但也允许宏观元素可以由单个微观元素组成。
→主要理论
第三个矩阵虽然也是非0即1的转移概率，因而确定性最高，但是由于后三个状态都跳转到1，因此，从1状态不能推知它来自于哪个状态，因此简并性最高，最终的EI与第二个相同，仍然是0.81。
第三个矩阵虽然也是非0即1的转移概率，因而确定性最高，但是由于后三个状态都跳转到1，因此，从1状态不能推知它来自于哪个状态，因此简并性最高，最终的EI与第二个相同，仍然是0.81。
==== 粗粒化映射 ====
微观元素状态集[math]S_m[/math]通过[math]M: S_m \rightarrow S_M[/math]映射构成宏观元素状态集[math]S_M[/math]，映射方法可以针对微观元素的空间或（和）时间维度。空间映射的对象是不同微观元素状态，时间映射针对的是同一微观元素不同时间步的状态。
例如，两个微观布尔元素有四种状态[math]S_m = \{00,01,10,11\}[/math]，按照[math]M:[[00,01,10] = off, [11] = on][/math]的映射规则，可以得到宏观尺度一个元素的两种状态，即[math]S_M = \{on, off\}[/math]。
具体要求：粗粒化映射对微观元素而言，必须是穷尽(exhaustive)和互斥的(disjunctive)，即一个微观元素的所有状态必须映射到同一个宏观元素的各种状态。粗粒化映射会带来系统的状态空间减小，但也允许宏观元素可以由单个微观元素组成。
==== 因果涌现度量 ====
==== 因果涌现度量 ====
上图展示了几种马尔科夫链的转移概率矩阵，其中（a）是确定性高，简并性低，所以整体eff比较高。（b）则是确定性和简并性都比较高，所以eff是0。（c）相比于（a）确定性更低，（d）也是确定性和简并性都较高导致eff较低，它们都可以通过同一种粗粒化策略（将前4个状态合并为一个状态）来得到（e）。此时（e）确定性很高，无简并性，所以（e）的eff比（c）（d）要高。
上图展示了几种马尔科夫链的转移概率矩阵，其中（a）是确定性高，简并性低，所以整体eff比较高。（b）则是确定性和简并性都比较高，所以eff是0。（c）相比于（a）确定性更低，（d）也是确定性和简并性都较高导致eff较低，它们都可以通过同一种粗粒化策略（将前4个状态合并为一个状态）来得到（e）。此时（e）确定性很高，无简并性，所以（e）的eff比（c）（d）要高。
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== 状态空间的因果涌现 ==
== 状态空间的因果涌现 ==