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→因果公理
'''2.必要性的广义形式-简并性'''：简并性是必要性的一种推广，如果所有可能的结果都有相同的概率，即没有任何一个结果比其他结果更有可能，那么简并性为零。如果某些特定的结果由更多的原因引起，那么这些特定的结果就更有可能发生，从而导致简并性增加。简并性的量化可以用一组原因<math>C</math>导致<math>e</math>发生的条件概率的熵来衡量，公式为: <math>\begin{aligned}H(E \mid C)=\sum_{e\in E}P(e\mid C)\log_2\frac{1}{P(e\mid C)}\end{aligned}</math>
'''2.必要性的广义形式-简并性'''：简并性是必要性的一种推广，如果所有可能的结果都有相同的概率，即没有任何一个结果比其他结果更有可能，那么简并性为零。如果某些特定的结果由更多的原因引起，那么这些特定的结果就更有可能发生，从而导致简并性增加。简并性的量化可以用一组原因<math>C</math>导致<math>e</math>发生的条件概率的熵来衡量，公式为: <math>\begin{aligned}H(E \mid C)=\sum_{e\in E}P(e\mid C)\log_2\frac{1}{P(e\mid C)}\end{aligned}</math>
通过这个公式，我们可以定义系统级简并性系数: <math>deg=1-\frac{H(E \mid C)}{\log_{2}n}</math>，而特异性可以定义为1-简并性：<math>spec=1-deg</math>
通过这个公式，我们可以定义系统级简并性系数: <math>deg=1-\frac{H(E \mid C)}{\log_{2}n}</math>，而特异性可以定义为：<math>spec=1-deg</math>
在论文中，作者使用<math>CP=suff + nec</math>或<math>CP=det + spec</math>来量化一个马可科夫动力学的因果性强弱。详细方法的介绍见: [[因果效应度量]]词条。
在论文中，作者使用<math>CP=suff + nec</math>或<math>CP=det + spec</math>来量化一个马可科夫动力学的因果性强弱。详细方法的介绍见: [[因果效应度量]]词条。