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基于信息分解的因果涌现理论 (查看源代码)

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|<math>Y = X_1 \text{ AND } X_2</math>
 
|<math>Y = X_1 \text{ AND } X_2</math>
−
|
+
|0.311
−
|
+
|0.311
−
|
+
|0.311
−
|
+
|0
−
|
+
|0.123
−
|
+
|0.104
−
|
+
|0.561
−
|
+
|0.311
−
|
+
|0.311
−
|
+
|0.082
−
|
+
|0.082
 
|-
 
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|<math>Y = X_1 + X_2</math>
 
|<math>Y = X_1 + X_2</math>
−
|
+
|0.5
−
|
+
|0.5
−
|
+
|0.5
−
|
+
|0
−
|
+
|0
−
|
+
|0
−
|
+
|0.5
−
|
+
|0.5
−
|
+
|0.5
−
|
+
|0.189
−
|
+
|0.189
 
|-
 
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|<math>Y = X_1</math>
 
|<math>Y = X_1</math>
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|C(X1 ∧ X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|> I(X1; X2)
−
|
+
|1
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
 
|-
 
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|<math>Y = (X_1, X_2)</math>
 
|<math>Y = (X_1, X_2)</math>
−
|
+
|C(X1 ∧ X2)
−
|
+
|1
−
|
+
|1
−
|
+
|C(X1 ∧ X2)
−
|
+
|C(X1 ∧ X2)
−
|
+
|> I(X1; X2)
−
|
+
|1
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
−
|
+
|I(X1; X2)
 
|}
 
|}
 
在以上情况中，源变量 X1 和 X2 都是独立同分布的均匀二值分布。
 
在以上情况中，源变量 X1 和 X2 都是独立同分布的均匀二值分布。
相信未来
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