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→IIT2.0
===IIT2.0===
===IIT2.0===
==== Repertoire（可能性分布）====
==== 单点互信息 ====
===== Repertoire（可能性分布）=====
描述系统状态的 “可能性集合”，是计算信息的基础，分为两类：先验 Repertoire（<math> p^{max}(X_0) </math>）和Repertoire（<math>p(X_0 \to x_1)</math>）
描述系统状态的 “可能性集合”，是计算信息的基础，分为两类：先验 Repertoire（<math> p^{max}(X_0) </math>）和Repertoire（<math>p(X_0 \to x_1)</math>）
===== 先验 Repertoire=====
====== 先验 Repertoire ======
系统所有可能初始状态的分布，默认是最大熵分布（完全无知状态，确保无预设偏差）。例如 n 个二元元素的系统有<math>2^n</math>种初始状态，每种概率相等（3 个二元元素的先验 Repertoire 含 8 种状态，熵 = 3 比特）。
系统所有可能初始状态的分布，默认是最大熵分布（完全无知状态，确保无预设偏差）。例如 n 个二元元素的系统有<math>2^n</math>种初始状态，每种概率相等（3 个二元元素的先验 Repertoire 含 8 种状态，熵 = 3 比特）。
===== 后验Repertoire =====
====== 后验Repertoire ======
能通过系统因果交互导致当前状态<math>x_1</math>的初始状态分布，需通过 “扰动实验” 确定：强制系统进入每种先验状态，筛选出可产生<math>x_1</math>的状态（例如 3 个 AND 门系统，仅 1 种初始状态能导致<math>x_1=001</math>，后验 Repertoire 熵 = 0）。
能通过系统因果交互导致当前状态<math>x_1</math>的初始状态分布，需通过 “扰动实验” 确定：强制系统进入每种先验状态，筛选出可产生<math>x_1</math>的状态（例如 3 个 AND 门系统，仅 1 种初始状态能导致<math>x_1=001</math>，后验 Repertoire 熵 = 0）。
====信息几何学====
====信息几何学====