5,443
个编辑
更改
→基本概念
== 基本概念 ==
== 基本概念 ==
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> 从信息分解理论的视角出发，提出了一套基于信息原子定义因果涌现的方法。该方法可被分为两个部分：首先是关于系统是否产生因果涌现的定义，包括指定宏观态特征与不指定宏观态特征的两种场景。以及在此基础上，基于整合信息分解（PhiID）的因果涌现类型划分：即因果解耦（Causal Decoupling）和向下因果（Downward Causation）。以下分别是因果涌现定义，因果涌现分类概框架以及基于部分信息分解和整合信息分解的即因果解耦和向下因果具体定义。
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> 从信息分解理论的视角出发，提出了一套基于信息原子定义因果涌现的方法。该方法可被分为两个部分：首先是关于系统是否产生因果涌现的定义，包括指定宏观态特征与不指定宏观态特征的两种场景。以及在此基础上，基于整合信息分解（PhiID）的因果涌现类型划分：即因果解耦（Causal Decoupling）和向下因果（Downward Causation）。以下分别是因果涌现定义，因果涌现分类概框架以及基于部分信息分解和整合信息分解的即因果解耦和向下因果具体定义。
=== 因果涌现定义 ===
=== 因果涌现定义 ===