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删除108字节 、 2025年9月14日 (日) 16:32
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=整合信息量=
 
=整合信息量=
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* Φ(信息整合度)是该理论的核心指标,本质上属于一种有效信息(Effective Information, 简称 EI)
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* 若需详细了解离散的马尔科夫动力学系统的有效信息计算可以参看有效信息词条
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ymz:有效信息是什么    zhs:已将这部分表述删除,并对文章后面提到的有效信息做了简要的说明,并引导读者可参见有效信息词条
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ymz: 有效信息这个词条里不只介绍了离散的,也介绍了连续的情况
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* Φ 是系统内在属性的函数
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ymz:1.0的计算里是这样,从2.0开始往后就不是了,它还依赖于系统当前的状态
    
* Φ 指的是在所有子网络中,因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值。
 
* Φ 指的是在所有子网络中,因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值。
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ymz:什么是因果瓶颈  zhs:关于因果瓶颈在下文中有介绍“对于任意选定的子网络,遍历所有切断它的划分方法,找到最小有效信息的切分,该切分处称为因果瓶颈”
 
ymz:什么是因果瓶颈  zhs:关于因果瓶颈在下文中有介绍“对于任意选定的子网络,遍历所有切断它的划分方法,找到最小有效信息的切分,该切分处称为因果瓶颈”
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* 假设有两个网络(如图2.1 所示)
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ymz:有效信息这个概念还是出现的太靠前了。另外因果瓶颈这个概念有出处吗
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ymz:标识不对  zhs:已改
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* 具体定义为“在最小信息二分切割下可交换的有效信息量”
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* 为理解这一概念,可从复杂网络的例子入手
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ymz: 给一下出处
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ymz:最好先说明这只是个粗糙的类比,因为真实计算过程不只考虑网络连边,还考虑动力学 zhs:已修改
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* 综上,所以从观感上看,左侧网络更易被拆分,其phi值可能越小。
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* 综上,一个因果网络的信息整合程度是所有子网络中因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值,而具有这一最大有效信息的子网络便是意识发生的区域。
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ymz:为什么?左边这个网络里有一些子网络看起来应该phi更大
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ymz:这段内容和对这张图的解释不清晰。对于最后的结论,这两个网络哪个应该是phi看起来最大的那个?  zhs:已对这部分内容进行补充。
      
*有效信息(EI):AHmax为什么最大  zhs:关于这部分的解释可能会导致篇幅较大,不宜放在此处,可以引导读者在其他词条中寻找答案
 
*有效信息(EI):AHmax为什么最大  zhs:关于这部分的解释可能会导致篇幅较大,不宜放在此处,可以引导读者在其他词条中寻找答案
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ymz:计算过程就放到下面讲计算的时候再讲就好了。另外这里的 φ 和 Φ写法还不一样,是刻意区分的吗?要把定义突出出来  zhs:我觉得此部分为对上面的一个phi计算过程的总结,我觉得也可放在这,并且此处也做了对因果瓶颈的解释,已做区分说明“在这里为了方便区分用<math>/phi</math>表示子网络的整合信息量,<math>\Phi</math>表示整体网络的整合信息量”
 
ymz:计算过程就放到下面讲计算的时候再讲就好了。另外这里的 φ 和 Φ写法还不一样,是刻意区分的吗?要把定义突出出来  zhs:我觉得此部分为对上面的一个phi计算过程的总结,我觉得也可放在这,并且此处也做了对因果瓶颈的解释,已做区分说明“在这里为了方便区分用<math>/phi</math>表示子网络的整合信息量,<math>\Phi</math>表示整体网络的整合信息量”
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ymz:这个区分说明太不显眼了。这两个phi应该都是很重要的定义。
    
=相关实验与研究=
 
=相关实验与研究=
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ymz:名字里的IIT可以去掉,因为整个词条都是在讲IIT  zhs:已去除
 
ymz:名字里的IIT可以去掉,因为整个词条都是在讲IIT  zhs:已去除
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ymz:中文“整合信息论”也去掉~
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