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2022年Eric hoel发表的一篇论文中总结了各类因果度量方法中存在的相同基本属性，发现在大多数因果度量方法中都存在因果涌现。
2022年Eric hoel发表的一篇论文中总结了各类因果度量方法中存在的相同基本属性，发现在大多数因果度量方法中都存在因果涌现。
== 因果关系和因果基元的形式化 ==
=== 1.因果关系的形式化 ===
在一个给定的空间Ω，即所有可能发生的情况的集合。在这个空间中，事件的单个原因记作<math>c</math>，单个结果记作<math>e</math>，，一组原因记作<math>C</math> ，一组结果记作<math>E</math>，其中假定<math>c</math>在<math>e</math>之前，并满足<math>c∈Ω 、 e∈Ω 、C ⊆ Ω 、 E ⊆ Ω</math> 。为了衡量因果关系，把没有发生<math>c</math>的情况下获得<math>e</math>的概率写成<math>P (e|C\c)</math>，其中<math>P</math>代表概率，<math>C\c</math>代表<math>c</math>的补集，指的是在<math>C</math>中的任何原因都可能产生<math>e</math>的情况下，除了<math>c</math>之外，<math>e</math>的概率,用公式表示为<math>P(e\mid C)=\sum_{c\in C}P(c)P(e\mid c)</math>。
=== 2.因果基元的形式化 ===
当我们讨论因果关系时，不应该简单地认为它只是一个简单的原因导致结果的关系。实际上，这种关系可以从两个不同的角度来看：一个是充分性，另一个是必要性。充分性是指一个原因是否总是能导致一个特定的结果，而必要性是指为了得到这个结果，是否需要这个特定的原因。我们可以把这两个概念看作是理解因果关系的基本元素，称为因果基元。在更广泛的意义上，充分性和必要性分别反映了因果关系之间的确定性和简并性。
# 充分性：这里指的是原因<math>c</math>对产生结果<math>e</math>的充分程度。如果每当原因<math>c</math>发生时，结果<math>e</math>总是随之发生，那么我们可以说<math>c</math>是产生<math>e</math>的充分条件。换句话说，<math>c</math>的存在足以确保<math>e</math>的发生。充分性用表示公式为<math>suff (e, c) = P (e | c)
</math>
# 必要性：这里指指原因<math>c</math>对产生结果<math>e</math>的必要性程度。如果只有通过<math>c</math>才能产生<math>e</math>，那么<math>c</math>是产生<math>e</math>的必要条件。这意味着没有<math>c</math>，<math>e</math>就不会发生。必要性用表示公式为<math>nec(e, c) = 1 – P (e | C\c)
</math>
# 确定性：如果原因只有一个结果，即<math>P=1</math>，则该熵项为零；如果原因具有完全随机的结果，则熵最大，即<math>log_2n</math>，用<math>H (e | c) </math>表示原因导致结果的概率分布的熵，用公式表示为<math>\begin{aligned}H(e\mid c)=\sum_{e\in E}P(e\mid c)\log_2\frac{1}{P(e\mid c)}\end{aligned} </math>。因此，我们将原因<math>c</math>的确定性定义为<math>log_2n - H (e | c) </math>。