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→基于可逆性的因果涌现理论
如果矩阵<math>P</math>满秩，但是对于任意给定的小数<math>\epsilon</math>，存在<math>r</math>，使得从<math>r+1</math>开始，所有的奇异值都小于<math>\epsilon</math>，则称系统存在着程度的模糊的因果涌现（Vague Causal Emergence），且因果涌现的数值为：<math>\Delta \Gamma_{\alpha}(\epsilon) = \frac{\sum_{i=1}^{r} \sigma_{i}^{\alpha}}{r} - \frac{\sum_{i=1}^{N} \sigma_{i}^{\alpha}}{N} </math>
如果矩阵<math>P</math>满秩，但是对于任意给定的小数<math>\epsilon</math>，存在<math>r</math>，使得从<math>r+1</math>开始，所有的奇异值都小于<math>\epsilon</math>，则称系统存在着程度的模糊的因果涌现（Vague Causal Emergence），且因果涌现的数值为：<math>\Delta \Gamma_{\alpha}(\epsilon) = \frac{\sum_{i=1}^{r} \sigma_{i}^{\alpha}}{r} - \frac{\sum_{i=1}^{N} \sigma_{i}^{\alpha}}{N} </math>
总结来看，该定量化因果涌现的方法好处在于不依赖于具体的粗粒化策略，因而可以更加客观地量化因果涌现。其缺点是不能像<math>EI</math>那样分解为确定度和简并度两个分量，并且该方案需要事先给定系统的动力学。
====其他（Dynamic independence等）====
====其他（Dynamic independence等）====