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'''粗粒化映射'''：同上例，根据微观机制的lumpability，接受相同输入的元素可以被分为同一组，因此可以分为3个宏观元素。根据机制的同类性，{[00,01,10], [11]}可分别对应宏观态{"off" ,"on"}，确定性AND门映射为COPY门，即宏观元素完全复制输入元素的状态(图C左侧)。最优粗粒化方案即为将6个微观AND门映射为3个宏观COPY门(图C的αβγ)。

'''粗粒化映射'''：同上例，根据微观机制的lumpability，接受相同输入的元素可以被分为同一组，因此可以分为3个宏观元素。根据机制的同类性，{[00,01,10], [11]}可分别对应宏观态{"off" ,"on"}，确定性AND门映射为COPY门，即宏观元素完全复制输入元素的状态(图C左侧)。最优粗粒化方案即为将6个微观AND门映射为3个宏观COPY门(图C的αβγ)。

'''宏观尺度'''：该系统中宏观和微观都是完全确定性的，确定性为1，但宏观简并性明显减小 [math]\Delta I_{Eff} = 1.79 \text{ bits}[/math]。所以宏观尺度下 [math]EI(S_M) = 3  \text{ bits}[/math]，[math]Eff(S_M) = 1[/math]，宏观因果涌现[math]CE = 0.57 \text{ bits}[/math]。

'''宏观尺度'''：宏观尺度的概率转移矩阵如图D所示，可得到宏观[math]EI(S_M) = 3  \text{ bits}[/math]，[math]Eff(S_M) = 1[/math]，[math]CE = EI(S_M) - EI(S_m) = 0.57 \text{ bits}[/math]，因果涌现发生。进一步拆解分析可知，微观和宏观机制都是完全确定性的，但粗粒化后宏观简并性明显减小 [math]\Delta Deg = -0.6[/math]，粗粒化映射抵消简并性主导了因果涌现的发生。