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如上图所示，因果涌现（Causal Emergence） 指的是在某些系统中，宏观变量相比于微观变量表现出更清晰或更强的因果关系（从当前时刻的宏观态到下一时刻的系统，包含红绿两部分）。换句话说，系统的因果结构 在某种粗粒化的表征下可能变得更具信息性，而不是简单地由微观层级直接推导出来。在这样的设定下，框架具体关注因果涌现的两种主要表现形式：

如上图所示，因果涌现（Causal Emergence） 指的是在某些系统中，宏观变量相比于微观变量表现出更清晰或更强的因果关系（从当前时刻的宏观态到下一时刻的系统，包含红绿两部分）。换句话说，系统的因果结构 在某种粗粒化的表征下可能变得更具信息性，而不是简单地由微观层级直接推导出来。在这样的设定下，框架具体关注因果涌现可以被进一步分解为两种主要表现形式：

定义的第一行表示下一时刻的第一个微观变量取值是由上一时刻宏观态（全部微观变量的抑或操作）决定的，这种需要上一时刻所有变量共同参与才能够进行的预测（运算）对应着向下因果。第二行和第三行确定了系统上下时刻宏观态之间的关系，根据<math>\gamma</math>取值的不同，系统上下时刻间会存在不同的宏观预测能力，而这对应着因果结耦。

定义的第一行表示下一时刻的第一个微观变量取值是由上一时刻宏观态（全部微观变量的抑或操作）决定的，这种需要上一时刻所有变量共同参与才能够进行的预测（运算）对应着向下因果。第二行和第三行确定了系统上下时刻宏观态之间的关系，根据<math>\gamma</math>取值的不同，系统上下时刻间会存在不同的宏观预测能力，而这对应着因果结耦。

=== 分类具体定义 ===

=== 各项具体定义 ===

在给出了定义的基础之上，因果涌现可被进一步划分为向下因果（Downward Causation）与因果解耦（Causal Decoupling）两个部分，并且它们也都分别有在指定宏观变量和未指定宏观变量情况下的定义：

在给出了定义的基础之上，因果涌现可被进一步划分为向下因果（Downward Causation）与因果解耦（Causal Decoupling）两个部分，并且它们也都分别有在指定宏观变量和未指定宏观变量情况下的定义：