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基于有效信息的因果涌现理论
(查看源代码)
2025年3月2日 (日) 10:36的版本
添加232字节
、
2025年3月2日 (日) 10:36
→因果涌现度量
第155行:
第155行:
</math>
</math>
−
这里[math]Eff(f)\equiv EI/\
log
N[/math]定义为动力学f的有效性,N为f中的状态数。
+
这里[math]Eff(f)\equiv EI/\
log_2
N[/math]定义为动力学f的有效性,N为f中的状态数。
因此,因果涌现的度量可以拆解出两种效应:1.系统动力学的有效性(Eff)的提升 <math>\Delta{I_{Eff}}</math>;2.状态空间的尺度效应 <math>\Delta{I_{Size}}</math>。
因此,因果涌现的度量可以拆解出两种效应:1.系统动力学的有效性(Eff)的提升 <math>\Delta{I_{Eff}}</math>;2.状态空间的尺度效应 <math>\Delta{I_{Size}}</math>。
+
即我们有:
<math>CE = \Delta{I_{Eff}} + \Delta{I_{Size}}</math>
<math>CE = \Delta{I_{Eff}} + \Delta{I_{Size}}</math>
+
+
其中,
<math>
<math>
−
\Delta{I_{Eff}}=(Eff(
P_M
)-Eff(
P_m
)) \cdot log_2(
n_M
)
+
\Delta{I_{Eff}}=(Eff(
f_M
)-Eff(
f_m
)) \cdot
\
log_2(
M
)
</math>
</math>
+
+
+
为由系统动力学的有效性提升而引发的因果涌现效应,其中[math]M[/math]为宏观状态数。
+
+
以及:
<math>
<math>
−
\Delta{I_{Size}}=Eff(
P_m
) \cdot (log_2(
n_M
) -
l og_2
(
n_m
))
+
\Delta{I_{Size}}=Eff(
f_m
) \cdot (
\
log_2(
M
) -
\log_2
(
N
))
</math>
</math>
−
由于粗粒化的过程带来状态空间减小,所以<math>\Delta{I_{Size}}</math>总是为负;若要CE>0,即因果涌现发生,那么<math>\Delta{I_{Eff}}</math>
必须为正值,且粗粒化带来的有效性提升幅度要超过状态空间导致的EI减小。
+
即由系统的状态空间的减小而引发的因果涌现效应。
+
+
由于粗粒化的过程带来状态空间减小,所以<math>\Delta{I_{Size}}</math>总是为负;若要CE>0,即因果涌现发生,那么<math>\Delta{I_{Eff}}</math>
必须为正值,且粗粒化带来的有效性提升幅度要超过状态空间导致的EI减小的幅度。
=== 因果涌现与因果容量 ===
=== 因果涌现与因果容量 ===
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