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大纲
=== 简介 ===
基于信息分解的因果涌现理论（框架）
=== 相关概念 ===
==== 信息熵与互信息 ====
介绍信息熵是一个衡量变量不确定性多少的测度。互信息源于信息熵用于衡量变量间的相关程度。两者能够实现反映两变量间的信息分布的目的。
==== 部分信息分解 ====
对前者目的在多变量系统的推广。
==== 整合信息分解 ====
对部分信息分解框架在在方向上的推广。
=== 基本概念 ===
==== 因果涌现框架 ====
马尔科夫系统，信息原子，因果涌现（向下因果，因果解耦）
==== 因果涌现充分指标 ====
受计算的局限而提出的用于识别因果涌现的充分条件（三个指标）。
=== 应用案例 ===
文中的三个案例（生命游戏，鸟群，猴脑）
=== 与同类框架的比较 ===
与EI，可逆性因果涌现原理，矩阵论因果涌现等框架的比较。
=== 附录 ===
=== 参考文献 ===