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===[[成块性]] v.s. [[有效信息]]/动力学可逆性===

===[[成块性]] v.s. [[有效信息]]/动力学可逆性===

当一个[[马尔科夫矩阵]]满足成块性时，同一组的行会受到约束而相似，所以这种成块的矩阵的[[EI]]或动力学可逆性也会很高。这说明了成块性和[[因果涌现]]之间存在潜在联系。但是，这两个概念并不完全等价。成块性的目标是想在'''保证宏观和微观动力学的一致性的情况下对状态做分组'''，而因果涌现的主要目标是想'''最大化[[粗粒化]]之后[[宏观动力学]]的[[因果强度]]'''。

当一个[[马尔科夫矩阵]]满足成块性时，同一组的行会受到约束而相似，所以这种成块的矩阵的[[EI]]或动力学可逆性也会很高。这说明了成块性和[[因果涌现]]之间存在潜在联系。但是，这两个概念并不完全等价。成块性的目标是想在'''保证宏观和微观动力学的一致性的情况下对状态做分组'''，而因果涌现的主要目标是想'''最大化[[粗粒化]]之后[[宏观动力学]]的[[因果效应强度]]'''。

在普通的成块性例子里，粗粒化之后往往能得到一个 EI 或[[近似动力学可逆性]]都很高的宏观动力学。但是，当我们考虑一些极端例子时，如下图所示，我们可以强行让每一组里的状态转移概率尽可能不一样，但加总后又恰好一样，从而仍满足成块性的划分。按照这种成块划分去做粗粒化，并不一定会得到高的 EI 或近似动力学可逆性。相反，用另一个不成块的分组来做粗粒化，得到的宏观动力学 EI 和近似动力学可逆性反而可能更高。这一现象说明：

在普通的成块性例子里，粗粒化之后往往能得到一个 EI 或[[近似动力学可逆性]]都很高的宏观动力学。但是，当我们考虑一些极端例子时，如下图所示，我们可以强行让每一组里的状态转移概率尽可能不一样，但加总后又恰好一样，从而仍满足成块性的划分。按照这种成块划分去做粗粒化，并不一定会得到高的 EI 或近似动力学可逆性。相反，用另一个不成块的分组来做粗粒化，得到的宏观动力学 EI 和近似动力学可逆性反而可能更高。这一现象说明：