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从图中可知，Φ 值最大的子网络是由 1 - 4 四个节点构成的彼此互联的社团，其 Φ 值达到 21 比特。紧随其后的是 1 - 4 四个节点中的任意三个节点构成的子网络，它们的 Φ 值相近，仅略低于 1 - 4 的社团。再之后是 5 - 7 构成的社团，其 Φ 值略高于 20。整个网络的 Φ 值约为 7。而网络整体的大 Φ 应取所有子网络中的最大 Φ 值，即 1 - 4 这个子网络的 21 比特。

从图中可知，Φ 值最大的子网络是由 1 - 4 四个节点构成的彼此互联的社团，其 Φ 值达到 21 比特。紧随其后的是 1 - 4 四个节点中的任意三个节点构成的子网络，它们的 Φ 值相近，仅略低于 1 - 4 的社团。再之后是 5 - 7 构成的社团，其 Φ 值略高于 20。整个网络的 Φ 值约为 7。而网络整体的大 Φ 应取所有子网络中的最大 Φ 值，即 1 - 4 这个子网络的 21 比特。

不同网络结构对 Φ 值的影响

不同网络结构对 Φ 值的影响

在网络动力学（因果机制）不变的情况下，可比较不同网络结构对整体网络 Φ 值的影响。如图 27.3 所示，仅给出 Φ 值（因整个网络就是 Φ 值最大的子网络），虚线对应因果瓶颈（有效信息最小）的划分处。图 A - E 均由 8 个节点构成，图 A 为单链结构，图 B 是单链成环结构，图 C 为双链结构。从 A 到 C，Φ 值不断增加，在双向连接时达到最大，因为此时左右两部分信息流最大，节点更易形成一个整体。图 D 和图 E 呈现中心 - 外围的连接模式，Φ 值较小，因其网络构成过于集中化。

 

在网络动力学（因果机制）不变的情况下，可比较不同网络结构对整体网络 Φ 值的影响。如图 2 所示，仅给出 Φ 值（因整个网络就是 Φ 值最大的子网络），虚线对应因果瓶颈（有效信息最小）的划分处。图 A - E 均由 8 个节点构成，图 A 为单链结构，图 B 是单链成环结构，图 C 为双链结构。从 A 到 C，Φ 值不断增加，在双向连接时达到最大，因为此时左右两部分信息流最大，节点更易形成一个整体。图 D 和图 E 呈现中心 - 外围的连接模式，Φ 值较小，因其网络构成过于集中化。

使 Φ 值最大化的网络结构

使 Φ 值最大化的网络结构

固定节点数、动力学以及每个节点的连边总数，图 27.4 展示了使 Φ 值最大的八节点网络结构。该网络连接紧密，看似随机却与随机连边网络有显著差异。其特征如下：

固定节点数、动力学以及每个节点的连边总数，图 2展示了使 Φ 值最大的八节点网络结构。该网络连接紧密，看似随机却与随机连边网络有显著差异。其特征如下：

 

* 双向互惠连接少：该网络几乎不存在双向互惠连接（即 A 指向 B 且 B 也指向 A），而随机网络中此类连接大量存在。此网络具有很高的整合度，Φ 值达 60.76 比特，同等规模随机网络的 Φ 值仅 35.66 比特。

 

连接强度、分配模式及动力学对 Φ 值的影响

连接强度、分配模式及动力学对 Φ 值的影响

除网络拓扑结构外，连接强度也会影响 Φ 值大小。一般而言，Φ 值随连接平均强度的增加而增加，但并非强度越大越好，强度分配模式同样关键。当平均强度一致时，不同的强度分配模式会导致 Φ 值差异显著。在保持网络连接总强度不变的情况下，从每个节点都是自环的模式逐渐过渡到每个节点都平等地与其他节点等强度相连，Φ 值会先增大后减小。这表明，节点并非简单地将连接强度等同分配给所有其他节点，而是需精心选择连接对象，将大量连接强度分配给少数几条连边，且这些连边要尽可能连接其他节点较少连接的节点，此时 Φ 值更大。此外，动力学也会影响 Φ 值。通过调节系数 c 可调整噪声对系统的相对影响大小，结果显示，噪声越强，Φ 值越小，网络整合度越低。

除网络拓扑结构外，连接强度也会影响 Φ 值大小。一般而言，Φ 值随连接平均强度的增加而增加，但并非强度越大越好，强度分配模式同样关键。当平均强度一致时，不同的强度分配模式会导致 Φ 值差异显著。在保持网络连接总强度不变的情况下，从每个节点都是自环的模式逐渐过渡到每个节点都平等地与其他节点等强度相连，Φ 值会先增大后减小。这表明，节点并非简单地将连接强度等同分配给所有其他节点，而是需精心选择连接对象，将大量连接强度分配给少数几条连边，且这些连边要尽可能连接其他节点较少连接的节点，此时 Φ 值更大。此外，动力学也会影响 Φ 值。通过调节系数 c 可调整噪声对系统的相对影响大小，结果显示，噪声越强，Φ 值越小，网络整合度越低。