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'''宏观尺度'''：将系统以等概率设置为从[off, off]到[on, on]的所有可能的宏观状态，可以得到 4 × 4 的[math]S_M[/math] 宏观状态转移矩阵(图E)，计算得到宏观尺度下[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，因果涌现度量[math]CE(S) = EI(S_M) - EI(S_m) 0.40 \text{ bits}[/math]，宏观的因果性优于微观，因果涌现发生。

'''宏观尺度'''：将系统以等概率设置为从[off, off]到[on, on]的所有可能的宏观状态，可以得到 4 × 4 的[math]S_M[/math] 宏观状态转移矩阵(图E)，计算得到宏观尺度下[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，因果涌现度量[math]CE(S) = EI(S_M) - EI(S_m) 0.40 \text{ bits}[/math]，宏观的因果性优于微观，因果涌现发生。

[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]]。本例中，在宏观尺度的有效性[math]\Delta I_{Eff}[/math]的增益主要来自于减少噪声干扰，即确定性(Det)提高（[math]Det(S_m) = 0.34[/math];[math]Det(S_M) = 0.78[/math]），少部分来源于简并性(Deg)减少（[math]Deg(S_m) = 0.05[/math];[math]Deg(S_M) = 0.006[/math]）。

[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]]。本例中，在宏观尺度的有效性[math]\Delta I_{Eff}[/math]的增益主要来自于减少噪声干扰，即确定性(Det)提高（[math]Det(S_m) = 0.34[/math]; [math]Det(S_M) = 0.78[/math]），少部分来源于简并性(Deg)减少（[math]Deg(S_m) = 0.05[/math]; [math]Deg(S_M) = 0.006[/math]）。

[[文件:空间因果涌现(抵消不确定性).png|无框|居左|400x400像素]]

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