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→动力学解耦（Dynamic independence）
当且仅当时间<math>t</math>从<math>X</math>到<math>Y</math>的转移熵 <math>T_t(X \to Y)=0</math>，<math>Y</math>是相对于<math>X</math>动力学解耦：
当且仅当时间<math>t</math>从<math>X</math>到<math>Y</math>的转移熵 <math>T_t(X \to Y)=0</math>，<math>Y</math>是相对于<math>X</math>动力学解耦：
动力学解耦的概念广泛适用于多种复杂动态系统，包括神经系统、经济过程和进化过程。通过粗粒化方法，可以将高维微观系统简化为低维宏观系统，从而揭示出复杂系统中的突现结构。
文中，作者在[[线性系统]]中进行了实验验证，实验流程是：1）使用线性系统生成参数与规律；2）设定粗粒化函数；3)得到转移熵的表达式；4）优化求解最大脱耦合率的粗粒化方法（对应最小转移熵）。这里的优化算法可以使用转移熵作为优化目标，然后使用[[梯度下降算法]]来求解符合的粗粒化函数，也可以使用[[遗传算法]]来优化。
文中，作者在[[线性系统]]中进行了实验验证，实验流程是：1）使用线性系统生成参数与规律；2）设定粗粒化函数；3)得到转移熵的表达式；4）优化求解最大脱耦合率的粗粒化方法（对应最小转移熵）。这里的优化算法可以使用转移熵作为优化目标，然后使用[[梯度下降算法]]来求解符合的粗粒化函数，也可以使用[[遗传算法]]来优化。
下图展示了一个线性动力系统的例子，其动力学是一个向量自回归的模型，如下图公式所示，其中自相关性由图a所示的格兰杰因果网络所示，图b是使用遗传算法不同的初始化迭代的结果，纵轴表示动力学解耦的程度，图c表示不同的粗粒化尺度会影响能否优化到[[动力学解耦]]的程度，结果发现只有scale=2和6时可能达到动力学解耦，因此尺度的选择也很重要。
[[文件:动力学解耦例子1.png|居左|600x600像素|线性动力学解耦例子]]
[[文件:动力学解耦例子1.png|居左|600x600像素|线性动力学解耦例子]]