“基于信息分解的因果涌现理论”的版本间的差异
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| + | 受计算的局限而提出的用于识别因果涌现的充分条件（三个指标）。 | ||
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| + | 文中的三个案例（生命游戏，鸟群，猴脑） | ||
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| + | === 与同类框架的比较 === | ||
| + | 与EI，可逆性因果涌现原理，矩阵论因果涌现等框架的比较。 | ||
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| + | === 参考文献 === | ||
2024年9月2日 (一) 07:04的版本
简介
基于信息分解的因果涌现理论（框架）
相关概念
信息熵与互信息
介绍信息熵是一个衡量变量不确定性多少的测度。互信息源于信息熵用于衡量变量间的相关程度。两者能够实现反映两变量间的信息分布的目的。
部分信息分解
对前者目的在多变量系统的推广。
整合信息分解
对部分信息分解框架在在方向上的推广。
基本概念
因果涌现框架
马尔科夫系统，信息原子，因果涌现（向下因果，因果解耦）
因果涌现充分指标
受计算的局限而提出的用于识别因果涌现的充分条件（三个指标）。
应用案例
文中的三个案例（生命游戏，鸟群，猴脑）
与同类框架的比较
与EI，可逆性因果涌现原理，矩阵论因果涌现等框架的比较。