更改

基于格兰杰因果量化涌现 (查看源代码)

2024年11月24日 (日) 12:24的版本

大小无更改、 2024年11月24日 (日) 12:24

无编辑摘要

第11行：第11行：

== 涌现的类型 ==

−

从直观上看，涌现可以指两种情况：一种是宏观层面的属性，它“超越了微观部分的总和”（称为“属性涌现”或“共时涌现”，property/synchronic emergence）；另一种是随着时间推移，出现了某种全新的、有质的区别的现象（称为“历时涌现”，temporal/diachronic emergence）。一个属性涌现的典型例子是当鸟群在天空中飞行时，鸟群似乎拥有独立的形状和轨迹，远远超越了每只鸟的个体行为。历时涌现的典型例子则可以从胚胎发育过程中，新形态特征逐渐形成的过程看出。本文主要探讨如何衡量属性涌现，但也指出了衡量时间涌现的潜在机会。根据 Bedau<ref name="Bedau_weak_emergence">{{cite journal|author=Bedau M|title=Weak emergence|journal=Philosophical Perspectives|year=1997|volume=11|page=375–399}}</ref><ref name="Bedau_downward_causation" />~~的分类，属性涌现和时间涌现都可以进一步划分为三类：~~[[强涌现]]（strong emergence）、[[弱涌现]]（weak emergence）和[[名义涌现]]（nominal emergence）。

+

从直观上看，涌现可以指两种情况：一种是宏观层面的属性，它“超越了微观部分的总和”（称为“属性涌现”或“共时涌现”，property/synchronic emergence）；另一种是随着时间推移，出现了某种全新的、有质的区别的现象（称为“历时涌现”，temporal/diachronic emergence）。一个属性涌现的典型例子是当鸟群在天空中飞行时，鸟群似乎拥有独立的形状和轨迹，远远超越了每只鸟的个体行为。历时涌现的典型例子则可以从胚胎发育过程中，新形态特征逐渐形成的过程看出。本文主要探讨如何衡量属性涌现，但也指出了衡量历时涌现的潜在机会。根据 Bedau<ref name="Bedau_weak_emergence">{{cite journal|author=Bedau M|title=Weak emergence|journal=Philosophical Perspectives|year=1997|volume=11|page=375–399}}</ref><ref name="Bedau_downward_causation" />的分类，属性涌现和历时涌现都可以进一步划分为三类：[[强涌现]]（strong emergence）、[[弱涌现]]（weak emergence）和[[名义涌现]]（nominal emergence）。

=== 名义涌现 ===

第174行：第174行：

理解现象的科学进展依赖于是否能够对其进行测量。到目前为止，“涌现”一直难以发展出有用的测量方法，可能是因为人们怀疑涌现必然违反机械或还原论的解释。然而，这种怀疑仅适用于强涌现，且强涌现的测量方法往往难以应用和解释<ref name="Bar-Yam_mathematical_theory_strong_emergence" />。在本文中，我们提出并展示了一种量化、直观且实际可操作的弱涌现测量方法。G-涌现基于这样一种直观想法，即涌现属性既依赖于其组成部分，又具有一定的自主性<ref name="Bedau_weak_emergence" />，并通过线性和非线性时间序列分析进行了操作。

−

在鸟群飞行的模拟中，与随机运动或刚性队形飞行相比，视觉上引人注目的鸟群行为伴随着高 G-涌现。高 G-涌现还伴随着从鸟群整体到每只鸟的向下因果作用，尽管这种情况并非在所有系统中都存在。最后，G-涌现为测量其他类型的涌现提供了一个平台；例如，可以通过两个不同时期 G-~~涌现的变化来衡量时间涌现或自组织现象。~~

+

在鸟群飞行的模拟中，与随机运动或刚性队形飞行相比，视觉上引人注目的鸟群行为伴随着高 G-涌现。高 G-涌现还伴随着从鸟群整体到每只鸟的向下因果作用，尽管这种情况并非在所有系统中都存在。最后，G-涌现为测量其他类型的涌现提供了一个平台；例如，可以通过两个不同时期 G-涌现的变化来衡量历时涌现或自组织现象。

== 参考文献 ==

[[分类:格兰杰]]

相信未来

5,443

个编辑