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===基于信息分解的因果涌现理论===
 
===基于信息分解的因果涌现理论===
此外,2020 年,Rosas 等<ref name=":5" />从[[信息论|信息理论]]视角出发,提出一种基于[[信息分解]]的方法来定义系统中的因果涌现,基于[[协同信息]]或者[[冗余信息]]来定量的刻画涌现。所谓的[[信息分解]]是分析[[复杂系统]]中各个变量复杂相互关系的一种新方法,通过对信息进行分解,用信息原子来表示每个部分信息,同时借助[[信息晶格图]]将每个部分信息投射到[[信息原子]]中,其中协同信息以及冗余信息都可以用对应的信息原子来表示。该方法建立在 Williams 和 Beer 等<ref name=":16">Williams P L, Beer R D. Nonnegative decomposition of multivariate information[J]. arXiv preprint arXiv:10042515, 2010.</ref>提出的[[多元信息非负分解]]理论的基础之上,文中使用[[部分信息分解]](PID)将微观态和宏观态的互信息进行分解。然而,PID框架只能分解关于多个源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 name=":18">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>来处理多个源变量和多个目标变量之间的互信息,作者基于分解后的信息提出了两种因果涌现的定义方法。
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此外,2020 年,Rosas 等<ref name=":5" />从[[信息论|信息理论]]视角出发,提出一种基于[[信息分解]]的方法来定义系统中的因果涌现,基于[[协同信息]]或者[[冗余信息]]来定量的刻画涌现。所谓的[[信息分解]]是分析[[复杂系统]]中各个变量复杂相互关系的一种新方法,通过对信息进行分解,用信息原子来表示每个部分信息,同时借助[[信息晶格图]]将每个部分信息投射到[[信息原子]]中,其中协同信息以及冗余信息都可以用对应的信息原子来表示。该方法建立在 Williams 和 Beer 等<ref name=":16">Williams P L, Beer R D. Nonnegative decomposition of multivariate information[J]. arXiv preprint arXiv:10042515, 2010.</ref>提出的[[多元信息非负分解]]理论的基础之上,文中使用[[部分信息分解]](PID)将微观态和宏观态的互信息进行分解。然而,PID 框架只能分解关于多个源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 name=":18">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>来处理多个源变量和多个目标变量之间的互信息,作者基于分解后的信息提出了两种因果涌现的定义方法。
    
===近期工作===
 
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