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基于信息分解的因果涌现理论
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→部分信息分解
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|<math>Y = X_1 \text{ AND } X_2</math>
|<math>Y = X_1 \text{ AND } X_2</math>
−
|
+
|
0.311
−
|
+
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0.311
−
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+
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0.311
−
|
+
|
0
−
|
+
|
0.123
−
|
+
|
0.104
−
|
+
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0.561
−
|
+
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0.311
−
|
+
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0.311
−
|
+
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0.082
−
|
+
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0.082
|-
|-
|<math>Y = X_1 + X_2</math>
|<math>Y = X_1 + X_2</math>
−
|
+
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0.5
−
|
+
|
0.5
−
|
+
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−
|
+
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0
−
|
+
|
0
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|
+
|
0
−
|
+
|
0.5
−
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+
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0.5
−
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+
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0.5
−
|
+
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0.189
−
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+
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0.189
|-
|-
|<math>Y = X_1</math>
|<math>Y = X_1</math>
−
|
+
|
I(X1; X2)
−
|
+
|
I(X1; X2)
−
|
+
|
I(X1; X2)
−
|
+
|
C(X1 ∧ X2)
−
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+
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I(X1; X2)
−
|
+
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> I(X1; X2)
−
|
+
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1
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+
|
I(X1; X2)
−
|
+
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I(X1; X2)
−
|
+
|
I(X1; X2)
−
|
+
|
I(X1; X2)
|-
|-
|<math>Y = (X_1, X_2)</math>
|<math>Y = (X_1, X_2)</math>
−
|
+
|
C(X1 ∧ X2)
−
|
+
|
1
−
|
+
|
1
−
|
+
|
C(X1 ∧ X2)
−
|
+
|
C(X1 ∧ X2)
−
|
+
|
> I(X1; X2)
−
|
+
|
1
−
|
+
|
I(X1; X2)
−
|
+
|
I(X1; X2)
−
|
+
|
I(X1; X2)
−
|
+
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I(X1; X2)
|}
|}
在以上情况中,源变量 X1 和 X2 都是独立同分布的均匀二值分布。
在以上情况中,源变量 X1 和 X2 都是独立同分布的均匀二值分布。
相信未来
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