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基于信息分解的因果涌现理论
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→部分信息分解
第117行:
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|<math>I(X_1; X_2)</math>
|<math>I(X_1; X_2)</math>
|}
|}
−
在以上四种情况中,源变量 <math>\{X_1,X_2\}</math> 都是独立同分布的均匀二值分布。<math>I(X_1; X_2)</math>
是源变量间的互信息(mutual information),
<math>C(X_1; X_2)</math>
是源变量间的共有信息(common information)。
+
在以上四种情况中,源变量 <math>\{X_1,X_2\}</math> 都是独立同分布的均匀二值分布。<math>I(X_1; X_2)</math>
是源变量间的互信息(Mutual Information),
<math>C(X_1; X_2)</math>
是源变量间的共有信息(Common Information)。
==== 整合信息分解 ====
==== 整合信息分解 ====
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