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* Φ（信息整合度）是该理论的核心指标，本质上属于一种有效信息（Effective Information, 简称 EI）
* Φ（信息整合度）是该理论的核心指标，本质上属于一种有效信息（Effective Information, 简称 EI）
ymz：有效信息是什么 zhs:已对有效信息做了简要的说明，并引导读者可参见有效信息词条
ymz：有效信息是什么 zhs:已将这部分表述删除，并对文章后面提到的有效信息做了简要的说明，并引导读者可参见有效信息词条
* Φ 指的是在所有子网络中，因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值。
* Φ 指的是在所有子网络中，因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值。
ymz：什么是因果瓶颈
ymz：什么是因果瓶颈 zhs:关于因果瓶颈在下文中有介绍“对于任意选定的子网络，遍历所有切断它的划分方法，找到最小有效信息的切分，该切分处称为因果瓶颈”
* 假设有两个网络（如图2.1 所示）
* 假设有两个网络（如图2.1 所示）
* 为理解这一概念，可从复杂网络的例子入手
* 为理解这一概念，可从复杂网络的例子入手
ymz：最好先说明这只是个粗糙的类比，因为真实计算过程不只考虑网络连边，还考虑动力学
ymz：最好先说明这只是个粗糙的类比，因为真实计算过程不只考虑网络连边，还考虑动力学 zhs:已修改
* 综上，一个因果网络的信息整合程度是所有子网络中因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值，而具有这一最大有效信息的子网络便是意识发生的区域。
* 综上，一个因果网络的信息整合程度是所有子网络中因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值，而具有这一最大有效信息的子网络便是意识发生的区域。
ymz：这段内容和对这张图的解释不清晰。对于最后的结论，这两个网络哪个应该是phi看起来最大的那个？
ymz：这段内容和对这张图的解释不清晰。对于最后的结论，这两个网络哪个应该是phi看起来最大的那个？ zhs:已对这部分内容进行补充。
*有效信息（EI）：AHmax为什么最大
*有效信息（EI）：AHmax为什么最大
*具体计算过程为：首先遍历所有子网络（即子系统）；对于任意选定的子网络，遍历所有切断它的划分方法，找到最小有效信息的切分，该切分处称为因果瓶颈，此处的有效信息即为该子网络的 φ；在所有子网络中找到 φ 最大的那个，这个最大的 φ 就是 Φ，即该因果网络的信息整合程度。
*具体计算过程为：首先遍历所有子网络（即子系统）；对于任意选定的子网络，遍历所有切断它的划分方法，找到最小有效信息的切分，该切分处称为因果瓶颈，此处的有效信息即为该子网络的 φ；在所有子网络中找到 φ 最大的那个，这个最大的 φ 就是 Φ，即该因果网络的信息整合程度。
ymz:计算过程就放到下面讲计算的时候再讲就好了。另外这里的 φ 和 Φ写法还不一样，是刻意区分的吗？要把定义突出出来
ymz:计算过程就放到下面讲计算的时候再讲就好了。另外这里的 φ 和 Φ写法还不一样，是刻意区分的吗？要把定义突出出来 zhs:已将其移至计算部分
=相关实验与研究=
=相关实验与研究=