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→在生物系统上的应用
在该文章中，作者使用[[贪婪算法]]来粗粒化网络，然而对于大规模网络来说，这种算法效率很低。随后，Griebenow等<ref>Griebenow R, Klein B, Hoel E. Finding the right scale of a network: efficient identification of causal emergence through spectral clustering[J]. arXiv preprint arXiv:190807565, 2019.</ref>提出了一种基于[[谱聚类]]的方法来识别[[偏好依附网络]]中的因果涌现。相比[[贪婪算法]]以及[[梯度下降算法]]，[[谱聚类算法]]的计算时间更少，同时找到的宏观网络的因果涌现也更加显著。
在该文章中，作者使用[[贪婪算法]]来粗粒化网络，然而对于大规模网络来说，这种算法效率很低。随后，Griebenow等<ref>Griebenow R, Klein B, Hoel E. Finding the right scale of a network: efficient identification of causal emergence through spectral clustering[J]. arXiv preprint arXiv:190807565, 2019.</ref>提出了一种基于[[谱聚类]]的方法来识别[[偏好依附网络]]中的因果涌现。相比[[贪婪算法]]以及[[梯度下降算法]]，[[谱聚类算法]]的计算时间更少，同时找到的宏观网络的因果涌现也更加显著。
===在生物系统上的应用===
===在生物网络上的应用===
进一步，Klein等人将[[复杂网络中的因果涌现]]方法扩展到了更多的生物网络中。前文已经指出，[[生物网络]]具有更大的噪音，这使得我们很难理解其内部的运作原理，这种噪音一方面来自系统的固有噪音，另一方面是由于测量或观察引入的。Klein等<ref>Klein B, Swain A, Byrum T, et al. Exploring noise, degeneracy and determinism in biological networks with the einet package[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2022, 13(4): 799-804.</ref>进一步探索了生物网络中的噪声、[[简并性]]和[[确定性]]三者之间的关系以及具体含义，得出了一些有趣的结论。
进一步，Klein等人将[[复杂网络中的因果涌现]]方法扩展到了更多的生物网络中。前文已经指出，[[生物网络]]具有更大的噪音，这使得我们很难理解其内部的运作原理，这种噪音一方面来自系统的固有噪音，另一方面是由于测量或观察引入的。Klein等<ref>Klein B, Swain A, Byrum T, et al. Exploring noise, degeneracy and determinism in biological networks with the einet package[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2022, 13(4): 799-804.</ref>进一步探索了生物网络中的噪声、[[简并性]]和[[确定性]]三者之间的关系以及具体含义，得出了一些有趣的结论。