論文の概要: The Cause of Causal Emergence: Redistribution of Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01551v1
• Date: Sat, 3 Dec 2022 06:35:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:45:56.533418
• Title: The Cause of Causal Emergence: Redistribution of Uncertainty
• Title（参考訳）: 因果発生の原因:不確実性の再分配
• Authors: Liye Jia, Cong Zhou, Ka Lok Man, Sheng-Uei Guan, Jeremy Smith, Yutao Yue
• Abstract要約: 複雑なシステムの効果的な情報表現を構築するためには,適切なスケールを選択することが不可欠である。 粗粒化によって因果関係が生じる現象を因果発芽(Causal Emergence,CE)という。 粗粒化における不確実性の再分配を定量的に分析し,不確実性の再分配が因果発生の原因であることを示唆した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4704402721042253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: It is crucial to choose the appropriate scale in order to build an effective and informational representation of a complex system. Scientists carefully choose the scales for their experiments to extract the variables that describe the causalities in the system. They found that the coarse scale(macro) is sometimes more causal and informative than the numerous-parameter observations(micro). The phenomenon that the causality emerges by coarse-graining is called Causal Emergence(CE). Based on information theory, a number of recent works quantitatively showed that CE indeed happens while coarse-graining a micro model to the macro. However, the existing works have not discussed the question of why and when the CE happens. We quantitatively analyze the redistribution of uncertainties for coarse-graining and suggest that the redistribution of uncertainties is the cause of causal emergence. We further analyze the thresholds that determine if CE happens or not. From the regularity of the transition probability matrix(TPM) of discrete systems, the mathematical expressions of the model properties are derived. The values of thresholds for different operations are computed. The results provide the critical and specific conditions of CE as helpful suggestions for choosing the proper coarse-graining operation. The results also provided a new way to better understand the nature of causality and causal emergence.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシステムの効果的な情報表現を構築するためには,適切なスケールを選択することが不可欠である。 科学者は実験のスケールを慎重に選び、システムの因果関係を記述する変数を抽出します。 彼らは、粗いスケール(macro)は、多パラメータ観測(micro)よりも因果的かつ情報的であることを発見した。 粗粒化によって因果性が出現する現象を因果発生(ce)と呼ぶ。 情報理論に基づいて、最近の多くの研究は、CEがマクロにマイクロモデルを粗粒化しながら実際に起こることを定量的に示した。 しかし、既存の作品ではceがなぜいつ起こるのかという疑問は議論されていない。 粗粒化のための不確かさの再分布を定量的に解析し,不確かさの再分布が原因であることが示唆された。 さらに、CEの発生の有無を決定するしきい値を分析する。 離散系の遷移確率行列(TPM)の正則性から、モデル特性の数学的表現が導出される。 異なる演算に対するしきい値の値は計算される。 その結果,CEの重要かつ特異な条件は,適切な粗粒化操作を選択する上で有用であると考えられた。 結果はまた、因果関係と因果発生の性質をよりよく理解する新しい方法も提供した。

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