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→因果涌现分类框架
1. 向下因果性（Downward Causation）：宏观态 <math>V_t</math> 影响下一时刻微观态 <math>X_{t+1}</math>的部分变量，即宏观变量能够提供超过所有仅单独考虑系统每个微观变量的效果的总和，这意味着宏观信息能够提供额外的预测能力，而不仅仅是所有微观状态直接演化的线性组合。
1. 向下因果性（Downward Causation）：宏观态 <math>V_t</math> 影响下一时刻微观态 <math>X_{t+1}</math>的部分变量，即宏观变量能够提供超过所有仅单独考虑系统每个微观变量的效果的总和，这意味着宏观信息能够提供额外的预测能力，而不仅仅是所有微观状态直接演化的线性组合。
2. 因果解耦（Causal Decoupling）：某些宏观态 <math>V_t</math> 对于预测下一时刻宏观态 <math>V_{t+1}</math> 具有比所有仅单独考虑系统每个微观变量的效果的总和更强的能力：这表明系统的演化在宏观层级上可能表现出新的、在微观尺度上不明显的因果模式。
2. 因果解耦（Causal Decoupling）：某些宏观态 <math>V_t</math> 对于预测下一时刻宏观态 <math>V_{t+1}</math> 具有比所有仅单独考虑系统每个微观变量的效果的总和更强的能力：这表明系统的演化在宏观层级上可能表现出新的、在微观尺度上不明显的因果模式。
定义的第一行表示下一时刻的第一个微观变量取值是由上一时刻宏观态（全部微观变量的抑或操作）决定的，这种需要上一时刻所有变量共同参与才能够进行的预测（运算）对应着向下因果。第二行和第三行确定了系统上下时刻宏观态之间的关系，根据<math>\gamma</math>取值的不同，系统上下时刻间会存在不同的宏观预测能力，而这对应着因果结耦。
定义的第一行表示下一时刻的第一个微观变量取值是由上一时刻宏观态（全部微观变量的抑或操作）决定的，这种需要上一时刻所有变量共同参与才能够进行的预测（运算）对应着向下因果。第二行和第三行确定了系统上下时刻宏观态之间的关系，根据<math>\gamma</math>取值的不同，系统上下时刻间会存在不同的宏观预测能力，而这对应着因果结耦。
=== 分类具体定义 ===
=== 分类具体定义 ===