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'''基于格兰杰因果量化涌现'''是一种运用格兰杰因果来量化系统涌现特性的分析方法。该方法通过评估宏观变量相对于微观变量集合的格兰杰自主性与格兰杰因果关系，判断宏观层次是否展现出较微观层次更强的因果特性。特别是在非线性系统中，此方法能够揭示不同层次间的因果依赖性，为复杂生物、社会及认知系统的涌现现象提供了一种定量分析工具。
==简介==
==简介==
[[涌现]](emergence)在人工生命和复杂性科学中至关重要。然而目前关于涌现的定量、直观且易于应用的测量方法却极为匮乏。本文提出了一种名为“G-涌现”(G-emergence)的新测量方法，它将涌现过程“既受到底层因果因素的影响，同时又具备自身独立性”的这一概念进行了具体化和应用。G-涌现基于“格兰杰因果关系”的非线性时间序列分析，能够同时衡量涌现现象和明显的[[向下因果]] (downward causation)。我通过一个经典的涌现实例——基于[[智能体]](Agent)的鸟群模拟来展示这一方法的应用，并探讨了它对科学中最具挑战性的涌现问题之一的意识问题可能产生的深远影响。
[[涌现]](emergence)在人工生命和复杂性科学中至关重要。然而目前关于涌现的定量、直观且易于应用的测量方法却极为匮乏。本文提出了一种名为“G-涌现”(G-emergence)的新测量方法，它将涌现过程“既受到底层因果因素的影响，同时又具备自身独立性”的这一概念进行了具体化和应用。G-涌现基于“格兰杰因果关系”的非线性时间序列分析，能够同时衡量涌现现象和明显的[[向下因果]] (downward causation)。我通过一个经典的涌现实例——基于[[智能体]](Agent)的鸟群模拟来展示这一方法的应用，并探讨了它对科学中最具挑战性的涌现问题之一的意识问题可能产生的深远影响。