更改

其中<math>Red(X^1,X^2;V) </math>表示[[冗余信息]]，是指两个微观态<math>X^1 </math>和<math>X^2 </math>同时给宏观态<math>V </math>提供的信息；<math>Un(X^1;V│X^2 ) </math>和<math>Un(X^2;V│X^1 ) </math>表示[[特有信息]]，是指每一个微观态单独给宏观态提供的信息；<math>Syn(X^1,X^2;V) </math>表示[[协同信息]]，是指所有微观态<math>X </math>联合给宏观态<math>V </math>提供的超过各自给宏观态提供的信息。

其中<math>Red(X^1,X^2;V) </math>表示[[冗余信息]]，是指两个微观态<math>X^1 </math>和<math>X^2 </math>同时给宏观态<math>V </math>提供的信息；<math>Un(X^1;V│X^2 ) </math>和<math>Un(X^2;V│X^1 ) </math>表示[[特有信息]]，是指每一个微观态单独给宏观态提供的信息；<math>Syn(X^1,X^2;V) </math>表示[[协同信息]]，是指所有微观态<math>X </math>联合给宏观态<math>V </math>提供的超过各自给宏观态提供的信息。

[[文件:因果涌现关系图.png|居中|缩略图|因果解耦与向下因果]]

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然而，PID框架只能分解关于多个原变量和一个目标变量之间的互信息，Rosas扩展了该框架，提出整合信息分解方法<math>\Phi ID </math><ref>P. A. Mediano, F. Rosas, R. L. Carhart-Harris, A. K. Seth, A. B. Barrett, Beyond integrated information: A taxonomy of information dynamics phenomena, arXiv preprint arXiv:1909.02297 (2019).</ref>来处理多个原变量和多个目标变量之间的互信息，可以用来分解不同时刻间的互信息，作者基于分解后的信息提出了两种因果涌现的定义方法：

然而，PID框架只能分解关于多个原变量和一个目标变量之间的互信息，Rosas扩展了该框架，提出整合信息分解方法<math>\Phi ID </math><ref>P. A. Mediano, F. Rosas, R. L. Carhart-Harris, A. K. Seth, A. B. Barrett, Beyond integrated information: A taxonomy of information dynamics phenomena, arXiv preprint arXiv:1909.02297 (2019).</ref>来处理多个原变量和多个目标变量之间的互信息，可以用来分解不同时刻间的互信息，作者基于分解后的信息提出了两种因果涌现的定义方法：