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第277行： − + − 在这个例子中，系统的动力学最原始的表达为一种微观变量的因果机制（如图A中的中间的表格），由每个单独变量的因果机制，我们便可以展开得到整个系统的动力学，即因果机制。+ − +
→提高确定性实例分析
由于[[有效信息]]包括了确定性和简并性，因此二者任意一个的提高都可能导致因果涌现发生。首先，我们考虑确定性的提升导致的因果涌现现象。
由于[[有效信息]]包括了确定性和简并性，因此二者任意一个的提高都可能导致因果涌现发生。首先，我们考虑确定性的提升导致的因果涌现现象。
'''微观态与微观动力学'''：系统由四个布尔变量组成[math]X_m = \{A,B,C,D\}[/math] 组成（如图A）。其中，变量A和B一组，变量C和D一组，其中一个组中的每个变量[math]t+1[/math]时刻的状态由另一组两个变量[math]t[/math]时刻的状态决定。
'''微观态与微观动力学'''：系统由四个布尔变量组成[math]X_m = \{A,B,C,D\}[/math] 组成（如图1）。其中，变量A和B一组，变量C和D一组，其中一个组中的每个变量[math]t+1[/math]时刻的状态由另一组两个变量[math]t[/math]时刻的状态决定。
在这个例子中，系统的动力学最原始的表达为一种微观变量的因果机制（如图1中的中间的表格），由每个单独变量的因果机制，我们便可以展开得到整个系统的动力学，即因果机制。
* 首先，对于单独任意一个变量（图中的节点），它的微观机制可以被看做一个带噪声的AND门操作。图A中的表格可以被解读为：假设[math]t[/math]时刻CD = {00}的条件下，则[math]t+1[/math]时刻，A和B每个变量有0.7的条件概率为0，0.3的条件概率为1。
* 首先，对于单独任意一个变量（图中的节点），它的微观机制可以被看做一个带噪声的AND门操作。图1(a)中的表格可以被解读为：假设[math]t[/math]时刻CD = {00}的条件下，则[math]t+1[/math]时刻，A和B每个变量有0.7的条件概率为0，0.3的条件概率为1。
* 其次，由单个变量的微观机制，我们可以进一步得到AB联合变量的动力学机制，即在给定C、D变量的取值条件下，A，B变量的联合状态总共可能有以下四种：{00}，{01}，{10}，{11}，每种联合状态的条件概率由A和B单独状态所对应的条件概率的乘积得到。所以这四种联合状态的条件概率分别对应为0.49(0.7x0.7)，0.21(0.7x0.3)，0.21(0.3x0.7)，0.09(0.3x0.3)，且满足概率之和为1的归一化条件。类似地，我们可以考虑在CD={01,10,11}条件下，AB联合变量的条件概率。
* 其次，由单个变量的微观机制，我们可以进一步得到AB联合变量的动力学机制，即在给定C、D变量的取值条件下，A，B变量的联合状态总共可能有以下四种：{00}，{01}，{10}，{11}，每种联合状态的条件概率由A和B单独状态所对应的条件概率的乘积得到。所以这四种联合状态的条件概率分别对应为0.49(0.7x0.7)，0.21(0.7x0.3)，0.21(0.3x0.7)，0.09(0.3x0.3)，且满足概率之和为1的归一化条件。类似地，我们可以考虑在CD={01,10,11}条件下，AB联合变量的条件概率。
* 进一步，我们也可以对称地得到在A和B在t时刻的取值为AB={00,01,10,11}的条件下，CD联合变量分别取00,01,10,11的条件概率。
* 进一步，我们也可以对称地得到在A和B在t时刻的取值为AB={00,01,10,11}的条件下，CD联合变量分别取00,01,10,11的条件概率。