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如上图所示,因果涌现(Causal Emergence) 指的是在某些系统中,宏观变量相比于微观变量表现出更清晰或更强的因果关系。换句话说,系统的因果结构 在某种粗粒化的表征下可能变得更具信息性,而不是简单地由微观层级直接推导出来。在这样的设定下,框架具体关注因果涌现的两种主要表现形式:
 
如上图所示,因果涌现(Causal Emergence) 指的是在某些系统中,宏观变量相比于微观变量表现出更清晰或更强的因果关系。换句话说,系统的因果结构 在某种粗粒化的表征下可能变得更具信息性,而不是简单地由微观层级直接推导出来。在这样的设定下,框架具体关注因果涌现的两种主要表现形式:
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1. 向下因果性(Downward Causation):宏观态 <math>V_t</math> 影响下一时刻微观态 <math>X_{t+1}</math>,即:
 
1. 向下因果性(Downward Causation):宏观态 <math>V_t</math> 影响下一时刻微观态 <math>X_{t+1}</math>,即:
 
   <math> P(X_{t+1} | V_t) \neq P(X_{t+1} | X_t)</math>   
 
   <math> P(X_{t+1} | V_t) \neq P(X_{t+1} | X_t)</math>   
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