基于信息分解的因果涌现理论

简介

基于信息分解的因果涌现理论（框架）

相关概念

信息熵与互信息

介绍信息熵是一个衡量变量不确定性多少的测度。互信息源于信息熵用于衡量变量间的相关程度。两者能够实现反映两变量间的信息分布的目的。

部分信息分解

对前者目的在多变量系统的推广。

整合信息分解

对部分信息分解框架在在方向上的推广。

基本概念

因果涌现框架

马尔科夫系统，信息原子，因果涌现（向下因果，因果解耦）

因果涌现充分指标

受计算的局限而提出的用于识别因果涌现的充分条件（三个指标）。

应用案例

文中的三个案例（生命游戏，鸟群，猴脑）

与同类框架的比较

与EI，可逆性因果涌现原理，矩阵论因果涌现等框架的比较。