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基于信息分解的因果涌现理论是一种用于理解和量化复杂系统中因果关系的理论框架。该理论通过信息分解的方法，将系统中多个目标变量与源变量之间的互信息分解为不重叠的信息原子，包括独特信息、冗余信息和协同信息。基于这些信息原子的内在特性，该理论提供了一种量化因果涌现的定义，即通过测量源和目标变量之间的协同信息来确定因果涌现。该理论不仅能够识别出数据中的因果涌现现象，还能够基于特定的宏观动态来量化数据中的因果涌现。这为理解复杂系统中的因果关系提供了新的视角。

基于信息分解的因果涌现理论是一种用于理解和量化复杂系统中因果关系的理论框架。该理论通过信息分解的方法，将系统中多个目标变量与源变量之间的互信息分解为不重叠的信息原子，包括独特信息、冗余信息和协同信息。基于这些信息原子的内在特性，该理论提供了一种量化因果涌现的定义，即通过测量源和目标变量之间的协同信息来确定因果涌现。该理论不仅能够识别出数据中的因果涌现现象，还能够基于特定的宏观动态来量化数据中的因果涌现。这为理解复杂系统中的因果关系提供了新的视角。