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第390行： − 使用有向图生成布尔网络，然后根据给定的微观机制计算网络的TPM，以下给出空间因果涌现中带噪声的AND门实例的python实现代码：+ + + + 第447行：
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→附录：由布尔网络动力学转换为马尔科夫链的TPM的代码
== 附录：由布尔网络动力学转换为马尔科夫链的TPM的代码 ==
== 附录：由布尔网络动力学转换为马尔科夫链的TPM的代码 ==
在Hoel的原始论文<ref name="hoel_2013"/>中，所有的微观动力学都是针对布尔网络中的每个变量（即节点）定义其微观动力学机制完成的。而为了计算布尔网络的有效信息和因果涌现度量，我们必须要将这种微观动力学机制转变为系统整体的概率转移矩阵（即TPM）。因此，这里的一个关键问题是，如何将一个定义在局部变量上的动力学机制，转变为一个全局的TPM。这里给出一种一般性的算法：
以下给出空间因果涌现中带噪声的AND门实例的python实现代码：
<syntaxhighlight lang="python3">
<syntaxhighlight lang="python3">
后续可以使用[[有效信息]]词条中的源代码，计算TPM的有效信息。
后续可以使用[[有效信息]]词条中的源代码，计算TPM的有效信息。
=参考文献=
=参考文献=