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==== 整合信息分解 ====

==== 整合信息分解 ====

整合信息分解（Integrated Information Decomposition）是Rosas等<ref name=":0">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>对于信息分解理论的进一步拓展。与部分信息分解关注一组变量与一个变量间的互信息不同，整合信息分解关注于两组变量间互信息的更细致划分。具体而言，该框架对两组变量间的互信息进行了两次不同方向的部分信息分解，分别是 1）将第一组的变量视为源变量，第二组的联合变量视作目标变量进行部分信息分解。2）反之，将第二组的变量视为源变量，第一组的联合变量视作目标变量进行部分信息分解。由于两次分解都是针对相同的两组变量间的互信息，因此我们得到了对相同互信息的两种划分方式，通过对这两种划分方式进行组合，我们便得到了更加细粒度的信息分解框架。

整合信息分解（Integrated Information Decomposition）是Rosas等<ref name=":0">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>对于信息分解理论的进一步拓展。与部分信息分解关注一组变量与一个变量间的互信息不同，整合信息分解关注于两组变量间互信息的更细致划分。具体而言，该框架对两组变量间的互信息进行了两次不同方向的部分信息分解，分别是 1）将第一组的变量视为源变量，第二组的联合变量视作目标变量进行部分信息分解。2）反之，将第二组的变量视为源变量，第一组的联合变量视作目标变量进行部分信息分解。由于两次分解都是针对相同的两组变量间的互信息，因此我们得到了对该互信息的两种划分方式，通过对这两种划分方式进行组合，我们便得到了更加细粒度的信息分解框架。

以两变量系统 <math>\{X_1,X_2\></math> 为例，下图a中是前后向视角下分别对系统上下时刻互信息的分解结果，通过对这两种视角进行结合便得到了下图b中的16个信息原子。

以两变量系统 <math>\{X_1,X_2\></math> 为例，下图a中是前后向视角下分别对系统上下时刻互信息的分解结果，通过对这两种视角进行结合便得到了下图b中的16个信息原子。

[[文件:Lattice Phi.png|576x576像素|替代=|左|无框]]

[[文件:Lattice Phi.png|576x576像素|替代=|左|无框|以两变量系统 <math>\{X_1,X_2\></math> 为例，下图a中是前后向视角下分别对系统上下时刻互信息的分解结果，通过对这两种视角进行结合便得到了下图b中的16个信息原子。]]