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'''宏观尺度'''：宏观尺度下[math]EI(S_M) = 1.55 \text{ bits}[/math]，高于微观尺度的[math]EI(S_m) = 1.15 \text{ bits}[/math]。因此，因果涌现[math]CE(S) = 0.40 \text{ bits}[/math]，说明在这种情况下，宏观[math]S_M[/math]的因果性优于微观[math]S_m[/math]，构成了系统的最优因果模型。这是因为[math]S_M[/math]的概率转移矩阵更接近于完美的有效性[[math]Eff(S_M) = 0.78[/math]]，并且粗粒化映射过程中，有效性提升增加的信息量[math]\Delta I_{Eff} = 0.97 \text{ bits}[/math]超过了元素空间减小而损失的信息量[math]\Delta I_{Size} = - 0.57 \text{ bits}[/math]。本例中，在宏观尺度的有效性[math]\Delta I_{Eff}[/math]的增益(91%)主要来自于抵消噪声干扰[确定性系数：[math]S_m = 0.34[/math];[math]S_M = 0.78[/math]]，少部分(9%)来源于简并性减少[简并系数：[math]S_m = 0.05[/math];[math]S_M = 0.006[/math]]。

'''宏观尺度'''：宏观尺度下[math]EI(S_M) = 1.55 \text{ bits}[/math]，高于微观尺度的[math]EI(S_m) = 1.15 \text{ bits}[/math]。因此，因果涌现[math]CE(S) = 0.40 \text{ bits}[/math]，说明在这种情况下，宏观[math]S_M[/math]的因果性优于微观[math]S_m[/math]，构成了系统的最优因果模型。这是因为[math]S_M[/math]的概率转移矩阵更接近于完美的有效性[[math]Eff(S_M) = 0.78[/math]]，并且粗粒化映射过程中，有效性提升增加的信息量[math]\Delta I_{Eff} = 0.97 \text{ bits}[/math]超过了元素空间减小而损失的信息量[math]\Delta I_{Size} = - 0.57 \text{ bits}[/math]。本例中，在宏观尺度的有效性[math]\Delta I_{Eff}[/math]的增益(91%)主要来自于抵消噪声干扰[确定性系数：[math]S_m = 0.34[/math];[math]S_M = 0.78[/math]]，少部分(9%)来源于简并性减少[简并系数：[math]S_m = 0.05[/math];[math]S_M = 0.006[/math]]。

[[文件:空间因果涌现(抵消不确定性).png|无框|居左]]

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