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第71行： + − − Erik Hoel在2017年的文章中称此类变量为外生变量（exogenous element），并提出了两种具体处理外部化变量的方式：一种方式称为将外生变量“冻结”，即将其设定为特定的状态，该变量在后续变化中将一直保持该初始状态，不影响系统中其他变量；另一种是将外生变量设为“黑箱”（black boxing），允许其随机变化，但是具体变化情况和对系统的影响都无法查看（不在最后模型的考虑范围内）。变量外部化方式是通过减少系统的状态变量的方式，达到了和一般的将变量归并分组的粗粒化方式一样的效果，即让系统总的状态空间减小，且可能导致EI增大。
→基于变量的粗粒化
3.'''变量外部化'''：这种方法不涉及状态的合并，而是试图将系统中的部分变量移出考虑的范畴，从而减少变量的数量，形成一个新的待考察的内部系统。
3.'''变量外部化'''：这种方法不涉及状态的合并，而是试图将系统中的部分变量移出考虑的范畴，从而减少变量的数量，形成一个新的待考察的内部系统。
Erik Hoel在2017年的文章中称此类变量为外生变量（exogenous element），并提出了两种具体处理外部化变量的方式：一种方式称为将外生变量“冻结”，即将其设定为特定的状态，该变量在后续变化中将一直保持该初始状态，不影响系统中其他变量；另一种是将外生变量设为“黑箱”（black boxing），允许其随机变化，但是具体变化情况和对系统的影响都无法查看（不在最后模型的考虑范围内）。变量外部化方式是通过减少系统的状态变量的方式，达到了和一般的将变量归并分组的粗粒化方式一样的效果，即让系统总的状态空间减小，且可能导致EI增大。
通常，我们可以有很多方式对一个系统的微观动力学进行粗粒化。我们可以通过粗粒化后得到的宏观动力学的有效信息来衡量不同粗粒化方案的优劣，有效信息最大的宏观动力学，对应的粗粒化方案被认为是最优的。在Erik Hoel的因果涌现理论中，因果涌现是定义在最优粗粒化方案上的，即最优粗粒化方案下的动力学的有效信息增加了，即发生了因果涌现。注：Erik Hoel论文中的因果涌现实例，都是最优粗粒化方案的结果，即对应的宏观TPM有效信息是最大化的。
通常，我们可以有很多方式对一个系统的微观动力学进行粗粒化。我们可以通过粗粒化后得到的宏观动力学的有效信息来衡量不同粗粒化方案的优劣，有效信息最大的宏观动力学，对应的粗粒化方案被认为是最优的。在Erik Hoel的因果涌现理论中，因果涌现是定义在最优粗粒化方案上的，即最优粗粒化方案下的动力学的有效信息增加了，即发生了因果涌现。注：Erik Hoel论文中的因果涌现实例，都是最优粗粒化方案的结果，即对应的宏观TPM有效信息是最大化的。