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第57行： − 有关IIT的数学形式，完整而透彻的说明请参考。以下内容旨在作为简要摘要，从中涉及的最重要的定量中改编而来。在参考资料中可以找到用于定量计算的算法之虚拟码。[5] 直观说明请参阅描述PyPhi工具箱的论文补充材料。 − − 为了将IIT形式主义应用于系统，必须知道系统的完全转移几率矩阵（TPM）。TPM规定了所有系统状态转换的几率。以下每个参量是根据系统的TPM，以自下而上的方式计算。+
→意识程度的度量
=== 意识程度的度量 ===
=== 意识程度的度量 ===
系统是一组元素，每个元素具有两个以上的内部状态，还有影响该状态之输入以及受该状态影响之输出。机制是系统元素的子集。下面的机制级别的参量用于评估任何给定机制的整合，而系统级别的参量则用于评估机制集（“集合集”）的整合。
系统是一组元素，每个元素具有两个以上的内部状态，还有影响该状态之输入以及受该状态影响之输出。机制是系统元素的子集。下面的机制级别的参量用于评估任何给定机制的整合，而系统级别的参量则用于评估机制集（“集合集”）的整合。
为了将IIT形式主义应用于系统，必须知道系统的概率转移矩阵（TPM）。TPM规定了所有系统状态转换的几率。以下每个参量是根据系统的TPM，以自下而上的方式计算。
=== 布尔网络上的案例 ===
=== 布尔网络上的案例 ===