更改

     \alpha \in A = \{\{\{1\}\{2\}\}, \{1\}, \{2\}, \{12\}\}\}.

     \alpha \in A = \{\{\{1\}\{2\}\}, \{1\}, \{2\}, \{12\}\}\}.

</math>

</math>

此外，Rosas还提供了一种量化特定宏观变量（即粗粒化策略）因果涌现的方法。如果一个系统具有产生因果涌现的能力，那么它可能会有一些表现出因果涌现的宏观特征。如果一个特征变量<math>V</math> 在系统在时间t的完整状态<math>X</math> 已知且精确度完美的情况下，对于时间t+1的未来状态没有提供任何预测能力，那么这个特征变量V被认为是依赖于底层系统的。这等同于<math>V_t</math> 在给定<math>X_{t}</math>的情况下与<math>X_{t+1}</math> 统计独立。然后，对于由<math>X_t</math> 描述的系统，如果一个依赖特征Vt表现出因果作用，当且仅当：
<math> \text{Un}(V_{t}; X_{t+1} \mid X_{t}) > 0 </math>。

此外，Rosas还提供了一种量化特定宏观变量（即粗粒化策略）因果涌现的方法。如果一个系统具有产生因果涌现的能力，那么它可能会有一些表现出因果涌现的宏观特征。如果一个特征变量<math>V</math> 在系统在时间t的完整状态<math>X</math> 已知且精确度完美的情况下，对于时间t+1的未来状态没有提供任何预测能力，那么这个特征变量V被认为是依赖于底层系统的。这等同于<math>V_t</math> 在给定<math>X_{t}</math>的情况下与<math>X_{t+1}</math> 统计独立。然后，对于由<math>X_t</math> 描述的系统，如果一个依赖特征Vt表现出因果作用，当且仅当：
<math> \text{Un}(V_{t}; X_{t+1} \mid X_{t}) > 0 </math>。