前沿进展：因果分解为协同、特有和冗余信息
最近发表于 Nature Communications 的一项研究提出了“协同-特有-冗余分解”（SURD）方法，通过对变量未来状态的信息增量进行分解，将因果关系量化为冗余、特有和协同信息的贡献，为多变量系统中的因果推断提供了全新的分析视角。该方法能够识别变量
最近发表于 Nature Communications 的一项研究提出了“协同-特有-冗余分解”（SURD）方法，通过对变量未来状态的信息增量进行分解，将因果关系量化为冗余、特有和协同信息的贡献，为多变量系统中的因果推断提供了全新的分析视角。该方法能够识别变量