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|宏观态<math>\mathcal{R}_i \in \mathcal{R} </math>
|宏观态<math>\mathcal{R}_i \in \mathcal{R} </math>
|宏观态
|宏观态
|它们都是从微观数据变换而来，计算力学中的宏观态<math>\mathcal{R}_i \in \mathcal{R} </math>是通过划分函数得到的，因果涌现的宏观态是将微观态经过粗粒化得到的。
|它们都是对微观态的状态空间做划分而得到的，计算力学中的宏观态<math>\mathcal{R}_i \in \mathcal{R} </math>是直接定义为对历史序列做划分的函数，因果涌现的宏观态则是某一个微观态的分组。
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|划分映射<math>\eta </math>
|划分映射<math>\eta </math>
|粗粒化策略
|粗粒化策略
|它们都是定义在状态空间上的，而粗粒化策略有时也指代变量空间上的映射关系。
|它们都是定义在微观态的状态空间到宏观态的状态空间（即对微观态的划分）的一个映射，而因果涌现中的粗粒化策略既包括微观态与宏观态的映射关系，也包括对动力学进行归并的方法。
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|因果态及其转移映射
|因果态及其转移映射
|最大化有效信息的宏观态及其动力学
|最大化有效信息的宏观态及其动力学
|它们都是理论上的最佳信息压缩方法，因果态的映射函数<math>\epsilon</math>根据预测等价性定义出来的，不损失微观上的信息，而最大化有效信息的粗粒化策略可能因为损失过多微观的信息得到平凡解。
|它们都是理论上的最佳信息压缩方法，因果态的映射函数<math>\epsilon</math>是根据预测等价性定义的，不损失微观上的信息；而最大化有效信息的粗粒化策略可能因为损失过多微观的信息得到平凡解。
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