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→全模型与分割模型
子流形包含：<math>\mathcal{M}_{DS} \supset \mathcal{M}_{FS}</math>，<math>\mathcal{M}_{DS} \supset \mathcal{M}_{MD}</math>，<math>\mathcal{M}_G \supset \mathcal{M}_{FS}</math>；
子流形包含：<math>\mathcal{M}_{DS} \supset \mathcal{M}_{FS}</math>，<math>\mathcal{M}_{DS} \supset \mathcal{M}_{MD}</math>，<math>\mathcal{M}_G \supset \mathcal{M}_{FS}</math>；
度量大小：由 KL 散度的性质，子流形范围越大，对应度量越小，即<math>\Phi_{FS} \geq \Phi_{DS}</math>，<math>\Phi_{MD} \geq \Phi_{DS}</math>，<math>\Phi_{FS} \geq \Phi_G</math>。
度量大小：由 KL 散度的性质，子流形范围越大，对应度量越小，即<math>\Phi_{FS} \geq \Phi_{DS}</math>，<math>\Phi_{MD} \geq \Phi_{DS}</math>，<math>\Phi_{FS} \geq \Phi_G</math>。
信息几何为量化因果动力系统的信息整合提供了统一框架，尤其在意识研究（如整合信息理论 IIT）中用于分析系统各部分的因果交互。文中指出，因果分割模型对应的\(\Phi_G\)因能纯粹量化因果影响且满足自然约束，是最合理的信息整合度量。
===IIT3.0===
===IIT3.0===