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→有效信息计算方法
NIS框架通过两阶段优化过程最大化EI：
NIS框架通过两阶段优化过程最大化EI：
1. 阶段一：预测训练
1. 阶段一：预测训练
通过最小化预测误差约束粗粒化策略，目标函数为：
通过最小化预测误差约束粗粒化策略，目标函数为：
2. 阶段二：搜索最优粗粒化维度
2. 阶段二：搜索最优粗粒化维度
对所有可能的宏观状态维度 <math>q</math> 进行搜索，找到使 <math>dEI</math> 最大化的粗粒化策略。
最后，NIS框架将EI的计算与信息通道（Information Channel）理论结合，粗粒化过程被视为一个受限的信息通道。通过优化雅可比矩阵的行列式和投影算子，NIS框架能够同时提高宏观动态的因果性和预测性能。
最后，NIS框架将EI的计算与信息通道（Information Channel）理论结合，粗粒化过程被视为一个受限的信息通道。通过优化雅可比矩阵的行列式和投影算子，NIS框架能够同时提高宏观动态的因果性和预测性能。