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第60行： − <math>\phi</math>指标用于[[量化]]系统的内在信息整合能力，其核心在于度量系统各部分之间[[因果]]交互的紧密程度，从而反映出系统[[整合信息]]的效能。从本质上讲，<math>\phi</math>是系统内在属性的函数，具体定义为“在最小信息二分切割下[[可交换的]][[有效信息]]量”，适用于[[量化]]分布式网络（如[[大脑]]）中信息被统一处理的程度。[[表达式]]为： − <math> − \phi(S)=EI(MIB(S)) − </math> − − 其中，S表示待分析的子系统，MIB(S)代表最小信息的二分切割（即在所有对S的二划分中找到能够让两个子网络间[[有效信息]]最小的那个划分），[[EI]]即[[有效信息]]（[[Effective Information]]）。该指标通过计算系统“在最小信息二分切割下[[可交换的]][[有效信息]]量”，来衡量系统的信息整合能力，<math>\phi</math>值越高，表示系统越能作为一个整体进行信息整合，而非仅仅是独立部分的[[集合]]<ref name="tononi_2004">{{cite journal|author1=Tononi G|title=An information integration theory of consciousness|journal=BMC Neuroscience|year=2004|volume=5|issue=1|page=42|url=https://doi.org/10.1186/1471-2202-5-42}}</ref>。 第122行：
第116行： − + + + + + + + + 第176行：
第177行： − 前面给大家讲解了如何计算一个系统的[[整合信息]]<math>\phi</math> ，但是要确定这个系统的[[整合信息]]量的大小，还需要考虑其[[子集]]，因为有可能会出现[[子集]]的[[整合信息]]程度会大于整体的情况，这时整体的[[整合信息]]量就由[[子集]]主导。为了更好地说明这种情况，由此引入了复合体（complex）的概念，其定义为复合体是系统X的一个[[子集]]S，需要满足以下条件：+
有效信息章节简化处理phi的介绍，将phi的定义式放在整合信息（φ）章节
[[文件:整合信息论图5.png|无|缩略图|600x600像素|图1''双向 EI为 EI(A⇌B)=EI(A→B)+EI(B→A)'']]
[[文件:整合信息论图5.png|无|缩略图|600x600像素|图1''双向 EI为 EI(A⇌B)=EI(A→B)+EI(B→A)'']]
<!-- == Φ 的计算示例 ==
<!-- == Φ 的计算示例 ==
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上面我们了解了[[整合信息]]量 Φ的计算框架，接下来我们通过一些具体算例，深入理解Φ的计算及相关特性。
上面我们了解了[[整合信息]]量 Φ的计算框架，接下来我们通过一些具体算例，深入理解Φ的计算及相关特性。<br>
<math>\phi</math>指标用于[[量化]]系统的内在信息整合能力，其核心在于度量系统各部分之间[[因果]]交互的紧密程度，从而反映出系统[[整合信息]]的效能。从本质上讲，<math>\phi</math>是系统内在属性的函数，具体定义为“在最小信息二分切割下[[可交换的]][[有效信息]]量”，适用于[[量化]]分布式网络（如[[大脑]]）中信息被统一处理的程度。[[表达式]]为：
<math>
\phi(S)=EI(MIB(S))
</math>
其中，S表示待分析的子系统，MIB(S)代表最小信息的二分切割（即在所有对S的二划分中找到能够让两个子网络间[[有效信息]]最小的那个划分），[[EI]]即[[有效信息]]（[[Effective Information]]）。该指标通过计算系统“在最小信息二分切割下[[可交换的]][[有效信息]]量”，来衡量系统的信息整合能力，<math>\phi</math>值越高，表示系统越能作为一个整体进行信息整合，而非仅仅是独立部分的[[集合]]<ref name="tononi_2004">{{cite journal|author1=Tononi G|title=An information integration theory of consciousness|journal=BMC Neuroscience|year=2004|volume=5|issue=1|page=42|url=https://doi.org/10.1186/1471-2202-5-42}}</ref>。
==== [[连续]]系统的计算 ====
==== [[连续]]系统的计算 ====
=== 复合体（complex） ===
=== 复合体（complex） ===
在前述内容中，已给出了系统[[整合信息]]<math>\phi</math> 的计算方法，然而，在确定系统整体的[[整合信息]]量水平时，还需要进一步考虑其[[子集]]，因为有可能会出现[[子集]]的[[整合信息]]程度会大于整体的情况，这时整体的[[整合信息]]量就由[[子集]]主导。为了更好地说明这种情况，IIT1.0引入了复合体（complex）的概念，其定义为复合体是系统X的一个[[子集]]S，需要满足以下条件：
1、信息整合能力：<math> \phi(S) > 0 </math>，即[[子集]]内部能通过[[因果]]交互[[整合信息]]；
1、信息整合能力：<math> \phi(S) > 0 </math>，即[[子集]]内部能通过[[因果]]交互[[整合信息]]；