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→Rosas的因果涌现理论
值得注意的是，对于方法一判断因果涌现的发生需要依赖宏观态<math>V_t </math>的选择，然而<math>V_t </math>的选择又是很困难的，因此该方法不可行。一种自然的想法就是使用第二种方法借助协同信息来判断因果涌现的发生，但是由于冗余信息存在计算的问题，而协同信息的计算又依赖冗余信息。因此，第二种方法基于协同信息的计算往往也是不可行的。总之，这两种因果涌现的定量刻画方法都存在一些缺点，因此，更加合理的量化方法有待提出。
值得注意的是，对于方法一判断因果涌现的发生需要依赖宏观态<math>V_t </math>的选择，然而<math>V_t </math>的选择又是很困难的，因此该方法不可行。一种自然的想法就是使用第二种方法借助协同信息来判断因果涌现的发生，但是由于冗余信息存在计算的问题，而协同信息的计算又依赖冗余信息。因此，第二种方法基于协同信息的计算往往也是不可行的。总之，这两种因果涌现的定量刻画方法都存在一些缺点，因此，更加合理的量化方法有待提出。
[[文件:因果解耦以及向下因果例子.png|缩略图|500x500像素|居中|因果解耦以及向下因果例子]]
[[文件:因果解耦以及向下因果例子.png|缩略图|500x500像素|居中|因果解耦以及向下因果例子]]
文中作者举了一个前后两个时间序列数据的奇偶是否相同的例子来说明什么时候发生因果解耦、向下因果以及因果涌现。
====基于可逆性的因果涌现理论====
====基于可逆性的因果涌现理论====