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其中,S表示待分析的子系统,MIB(S)代表最小信息二分切割,EI即有效信息(Effective Information)。该指标通过计算在最具限制性的二分切割下的有效信息量,来衡量系统的信息整合能力。
 
其中,S表示待分析的子系统,MIB(S)代表最小信息二分切割,EI即有效信息(Effective Information)。该指标通过计算在最具限制性的二分切割下的有效信息量,来衡量系统的信息整合能力。
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===计算框架===
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=== 有效信息(EI)===
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我们以一个包含 n个元素的孤立神经系统 X为例。该系统活动可由一个高斯平稳多元随机过程描述,并仅关注其内在属性,忽略来自环境的外部输入。这些元素可视为神经元组,其活动变量表示各组在数百毫秒内的放电率,彼此间的相互作用通过连接矩阵 CON(X)介导。系统动力学可表述为:
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<math>Xt=Xt−1⋅CON(X)</math>
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该多元过程的联合概率密度函数可通过熵(H)与互信息(MI)进行表征。
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==== 有效信息(EI)====
 
有效信息 EI是因果交互的度量 ,EI(A→B) 主要用来衡量 A 对 B 的全部因果影响,其公式为:
 
有效信息 EI是因果交互的度量 ,EI(A→B) 主要用来衡量 A 对 B 的全部因果影响,其公式为:
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[[文件:整合信息论图5.png|无|缩略图|600x600像素|''双向 EI为 EI(A⇌B)=EI(A→B)+EI(B→A)'']]
 
[[文件:整合信息论图5.png|无|缩略图|600x600像素|''双向 EI为 EI(A⇌B)=EI(A→B)+EI(B→A)'']]
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=== 最小信息二分(MIB)===
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==== 最小信息二分(MIB)====
 
最小信息二分 MIB (S) 主要用来确定使归一化有效信息最小化的二分切割。其核心目标是定位系统中最易切割的 “信息断层线”,即找到系统中最薄弱的信息连接分割方式。
 
最小信息二分 MIB (S) 主要用来确定使归一化有效信息最小化的二分切割。其核心目标是定位系统中最易切割的 “信息断层线”,即找到系统中最薄弱的信息连接分割方式。
  
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