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基于有效信息的因果涌现理论是因果涌现领域最早提出的定量刻画因果涌现强度的方法。该方法由Erik Hoel等人提出<ref name="hoel_2013">Hoel, E.P., Albantakis, L. and Tononi, G. Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(49), 19790-19795.</ref>，文章定义了一种因果效应度量指标[[有效信息]]，用于量化一个马尔科夫动力学的因果性强弱，并在此基础上定义了因果涌现。

基于有效信息的因果涌现理论是因果涌现领域最早提出的定量刻画因果涌现强度的方法。该方法由Erik Hoel等人提出<ref name="hoel_2013">Hoel, E.P., Albantakis, L. and Tononi, G. Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(49), 19790-19795.</ref>，文章定义了一种因果效应度量指标[[有效信息]]，用于量化一个马尔科夫动力学的因果性强弱，并在此基础上定义了因果涌现。

因果涌现具体定义为粗粒化后的宏观动力学比原始的微观动力学具有更大的[[有效信息]]的现象。通常，针对一个系统的粗粒化方案有很多，该理论中因果涌现的定义是基于使宏观动力学有效信息最大的最优粗粒化方法，即，如果经过最优粗粒化的宏观动力学的有效信息大于微观动力学有效信息，则表明发生了因果涌现。

因果涌现具体定义为粗粒化后的宏观动力学比原始的微观动力学具有更大的[[有效信息]]的现象。通常，针对一个系统的粗粒化方案有很多，该理论中因果涌现的定义是基于'''使宏观动力学有效信息最大的最优粗粒化方法'''，即，如果经过最优粗粒化的宏观动力学的有效信息大于微观动力学有效信息，则表明发生了因果涌现。

== 起源 ==

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