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→全模型与分割模型
|e 平坦子流形
|e 平坦子流形
|<nowiki><math>\(\Phi_{FS} = \sum H[Y_i|X_i] - H[Y|X]\)</math>（H为条件熵）</nowiki>
|<nowiki><math>\(\Phi_{FS} = \sum H[Y_i|X_i] - H[Y|X]\)</math>（H为条件熵）</nowiki>
|不满足<math>\(0 \leq \Phi \leq I(X;Y)\)</math>（I为互信息），因不包含X与Y独立的分布。
|不满足<math>0 \leq \Phi \leq I(X;Y)</math>（I为互信息），因不包含X与Y独立的分布。
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|对角分割模型（<math>M_{DS}</math>）
|对角分割模型（<math>M_{DS}</math>）
|e 平坦子流形
|e 平坦子流形
|<math>\Phi_{DS} = D_{KL}[p:q^*]</math>（<math>q^*</math>为p在<math>M_{DS}</math>上的投影）
|<math>\Phi_{DS} = D_{KL}[p:q^*]</math>（<math>q^*</math>为p在<math>M_{DS}</math>上的投影）
|满足<math>\(0 \leq \Phi \leq I(X;Y)\)</math>，但无法完全移除非对角因果影响。
|满足<math>0 \leq \Phi \leq I(X;Y)</math>，但无法完全移除非对角因果影响。
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|因果分割模型（<math>M_G</math>）
|因果分割模型（<math>M_G</math>）
|弯曲子流形
|弯曲子流形
|<nowiki>高斯情况下：<math>\Phi_G = \frac{1}{2}\log\frac{|\sum(E)|}{|\sum(E')|}</math>（<math>\sum(E)</math>为噪声协方差）</nowiki>
|<nowiki>高斯情况下：<math>\Phi_G = \frac{1}{2}\log\frac{|\sum(E)|}{|\sum(E')|}</math>（<math>\sum(E)</math>为噪声协方差）</nowiki>
|满足\(0 \leq \Phi \leq I(X;Y)\)，纯粹量化因果影响，最符合整合信息理论（IIT）理念。
|满足<math>0 \leq \Phi \leq I(X;Y)</math>，纯粹量化因果影响，最符合整合信息理论（IIT）理念。
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|不匹配解码模型（<math>M_{MD}</math>）
|不匹配解码模型（<math>M_{MD}</math>）