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基于信息分解的因果涌现理论
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2025年4月20日 (日) 09:08
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其中信息量相对较大的信息原子包括ABCD四变量的协同,A,B和C,D两两分组组合在一起的冗余,以及ABCD四个变量共享的冗余信息。其中由协同效应产生的信息原子(无法被任何单一变量所提供的信息)则为前12行。
其中信息量相对较大的信息原子包括ABCD四变量的协同,A,B和C,D两两分组组合在一起的冗余,以及ABCD四个变量共享的冗余信息。其中由协同效应产生的信息原子(无法被任何单一变量所提供的信息)则为前12行。
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因此,按照因果涌现的度量指标<math>Syn^{(k)}(A_t,B_t,C_t,D_t;A_{t+1},B_{t+1},C_{t+1},D_{t+1})</math>
,既所有协同效应的总和,该案例存在因果涌现,并且其度量结果为前12个信息原子数量之和,共0
.8018比特。
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因此,按照因果涌现的度量指标<math>Syn^{(k)}(A_t,B_t,C_t,D_t;A_{t+1},B_{t+1},C_{t+1},D_{t+1})</math>
,即所有协同效应的总和,该案例存在因果涌现,并且其度量结果为前12个信息原子数量之和,共0
.8018比特。
=== 特定宏观特征的因果涌现 ===
=== 特定宏观特征的因果涌现 ===
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