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→因果涌现框架
Rosas等<ref name=":5">Rosas F E, Mediano P A, Jensen H J, et al. Reconciling emergences: An information-theoretic approach to identify causal emergence in multivariate data[J]. PLoS computational biology, 2020, 16(12): e1008289.</ref>从整合信息分解理论的视角出发，提出一种基于信息原子定义因果涌现的方法，并将因果涌现进一步区分为：因果解耦（Causal Decoupling）和向下因果（Downward Causation）两部分。其中因果解耦表示当前时刻宏观态对下一时刻宏观态的因果效应，向下因果表示上一时刻宏观态对下一时刻微观态的因果效应。因果解耦和向下因果的示意图如下图所示，其中微观状态输入为<math>X_t\ (X_t^1,X_t^2,…,X_t^n )
Rosas等<ref name=":5">Rosas F E, Mediano P A, Jensen H J, et al. Reconciling emergences: An information-theoretic approach to identify causal emergence in multivariate data[J]. PLoS computational biology, 2020, 16(12): e1008289.</ref>从整合信息分解理论的视角出发，提出一种基于信息原子定义因果涌现的方法，并将因果涌现进一步区分为：因果解耦（Causal Decoupling）和向下因果（Downward Causation）两部分。其中因果解耦表示当前时刻宏观态对下一时刻宏观态的因果效应，向下因果表示上一时刻宏观态对下一时刻微观态的因果效应。因果解耦和向下因果的示意图如下图所示，其中微观状态输入为<math>X_t\ (X_t^1,X_t^2,…,X_t^n )
</math>，宏观状态是<math>V_t </math>，它由微观态变量<math>X_t </math>粗粒化而来，因而是<math>X_t </math>的随附特征（Supervenience），<math>X_{t+1} </math>和<math>V_{t+1} </math>分别表示下一时刻的微观和宏观状态。
</math>，宏观状态是<math>V_t </math>，它由微观态变量<math>X_t </math>粗粒化而来，因而是<math>X_t </math>的随附特征（Supervenience），<math>X_{t+1} </math>和<math>V_{t+1} </math>分别表示下一时刻的微观和宏观状态。
[[文件:向下因果与因果解耦2.png|链接=https://wiki.swarma.org/index.php/%E6%96%87%E4%BB%B6:%E5%90%91%E4%B8%8B%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E4%B8%8E%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E8%A7%A3%E8%80%A62.png|替代=|300x300像素|左|无框]]
[[文件:向下因果与因果解耦2.png|链接=https://wiki.swarma.org/index.php/%E6%96%87%E4%BB%B6:%E5%90%91%E4%B8%8B%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E4%B8%8E%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E8%A7%A3%E8%80%A62.png|替代=|300x300像素|居左|无框]]
因此，当前的因果涌现理论框架缺乏一个实用和有效的识别算法。尽管以前的研究提出了基于静态网络结构和信息分解近似的方法，但仍然需要一个全面的方法，可以应用于一般的马尔可夫动态系统。主要挑战之一是，需要在数据中搜索粗粒度或分解子集的所有可能功能，以识别复杂系统中的因果关系。然而，传统的数值方法无法处理与在广阔的函数空间中进行如此广泛的搜索相关的计算成本。因此，开发新的方法来解决这些问题势在必行。我们探索了机器学习技术的应用，以解决在时间序列数据中识别因果出现的挑战。
因此，当前的因果涌现理论框架缺乏一个实用和有效的识别算法。尽管以前的研究提出了基于静态网络结构和信息分解近似的方法，但仍然需要一个全面的方法，可以应用于一般的马尔可夫动态系统。主要挑战之一是，需要在数据中搜索粗粒度或分解子集的所有可能功能，以识别复杂系统中的因果关系。然而，传统的数值方法无法处理与在广阔的函数空间中进行如此广泛的搜索相关的计算成本。因此，开发新的方法来解决这些问题势在必行。我们探索了机器学习技术的应用，以解决在时间序列数据中识别因果出现的挑战。
=== 应用案例 ===
=== 应用案例 ===