更改

<math>\Delta_{t, t+1}(V):=\max _j\left(I\left(V_t ; X_{t+1}^j\right)-\sum_i I\left(X_t^i ; X_{t+1}^j\right)\right) </math>

<math>\Delta_{t, t+1}(V):=\max _j\left(I\left(V_t ; X_{t+1}^j\right)-\sum_i I\left(X_t^i ; X_{t+1}^j\right)\right) </math>

当<math>\mathrm{\Delta}>0 </math>时，宏观状态<math>V </math>发生向下因果。

当<math>\mathrm{\Delta}>0 </math>时，宏观状态<math>V </math>发生[[向下因果]]。

<math>\Gamma_{t, t+1}(V):=\max _j I\left(V_t ; X_{t+1}^j\right) </math>

<math>\Gamma_{t, t+1}(V):=\max _j I\left(V_t ; X_{t+1}^j\right) </math>

当<math>\mathrm{\Delta}>0 </math>且<math>\mathrm{\Gamma}=0 </math>时，宏观状态<math>V </math>发生因果涌现且发生因果解耦。

当<math>\mathrm{\Delta}>0 </math>且<math>\mathrm{\Gamma}=0 </math>时，宏观状态<math>V </math>发生因果涌现且发生[[因果解耦]]。

使用<math>\mathrm{\Psi} </math>来识别因果涌现的发生是因为<math>\mathrm{\Psi} </math>又是特有信息的下界，有如下关系：

使用<math>\mathrm{\Psi} </math>来识别因果涌现的发生是因为<math>\mathrm{\Psi} </math>又是特有信息的下界，有如下关系：