更改

     V_t = f(X_t)

     V_t = f(X_t)

</math>   

</math>   

其中，函数 <math>f(\cdot)</math> 代表某种确定性的映射，将高维的微观状态映射到较低维的宏观表征。因此，宏观状态 <math>V_t</math> 是 <math>X_t</math> 的随附特征（supervenience），意味着 <math>V_t</math> 的值完全依赖于 <math>X_t</math>，但不同的粗粒化方法可能导致不同的宏观表征。

，其中，函数 <math>f(\cdot)</math> 代表某种确定性的映射，将高维的微观状态映射到较低维的宏观表征。因此，宏观状态 <math>V_t</math> 是 <math>X_t</math> 的随附特征（supervenience），意味着 <math>V_t</math> 的值完全依赖于 <math>X_t</math>，但不同的粗粒化方法可能导致不同的宏观表征。

'''基于特有信息的因果涌现量化'''：在指定系统的宏观随附特征（即宏观态变量） <math>V_t</math> 后，系统的因果涌现可以被特有信息  

'''基于特有信息的因果涌现量化'''：在指定系统的宏观随附特征（即宏观态变量） <math>V_t</math> 后，系统的因果涌现可以被特有信息