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第326行：
第326行： − 这里分别针对上述状态空间和变量空间的因果涌现实例，提供了计算微观、宏观有效信息的python代码，以供参考：https://github.com/KellyPPeng/effective-information-calculation+
→代码
== 代码 ==
== 代码 ==
这里就基于有效信息的因果涌现，提供的python代码，以供参考：https://github.com/KellyPPeng/effective-information-calculation
代码包括两部分：第一部分上述实例的实现，即给定微观机制和粗粒化方案，分别在状态空间和变量空间计算因果涌现；第二部分是参考https://github.com/jkbren/einet，提供的使用贪婪算法和谱分解方法，在微观转移概率矩阵中学出最优粗粒化方案，算法实现步骤拆解可参考[[复杂网络中的因果涌现]]。
代码包括两部分：第一部分上述实例的实现，即给定微观机制和粗粒化方案，分别在状态空间和变量空间计算因果涌现；第二部分是参考https://github.com/jkbren/einet，提供的使用贪婪算法和谱分解方法，在微观转移概率矩阵中学出最优粗粒化方案，算法实现步骤拆解可参考[[复杂网络中的因果涌现]]。