導(dǎo)語
為了系統(tǒng)梳理因果涌現(xiàn)最新進(jìn)展，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授、集智俱樂部創(chuàng)始人張江老師領(lǐng)銜發(fā)起，組織對(duì)本話題感興趣的朋友，深入研讀相關(guān)文獻(xiàn)，激發(fā)科研靈感。
本周將進(jìn)行這一系列讀書會(huì)的第五期分享，由楊明哲分享介紹發(fā)表在《Nature Communications》上的文章《Decomposing causality into its synergistic, unique, and redundant components》。歡迎感興趣的朋友加入讀書會(huì)，期待更多感興趣的研究者能夠在這片方興未艾的研究領(lǐng)域找到未來的科研方向。
本次分享將于4月20日（本周日）9:00-11:00進(jìn)行，歡迎感興趣的朋友參與討論交流！
當(dāng)期內(nèi)容簡介
信息分解是當(dāng)前定義因果涌現(xiàn)的重要基礎(chǔ)理論。自Williams 和 Beer 提出局部信息分解的定量框架，信息分解方法在各個(gè)領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)上得到廣泛應(yīng)用。對(duì)于因果關(guān)系能否進(jìn)行信息分解便是一個(gè)尤為重要的問題。
本次讀書會(huì)將聚焦在《Nature Communications》2024年發(fā)表的一篇文章《Decomposing causality into its synergistic, unique, and redundant components》。該工作提出了一個(gè)新的因果推斷方法，SURD（Synergistic-Unique-Redundant Decomposition，協(xié)同-特有-冗余分解），可以計(jì)算識(shí)別出多個(gè)變量對(duì)某個(gè)目標(biāo)變量的冗余因果、特有因果和協(xié)同因果。作者對(duì)比了傳統(tǒng)的因果推斷方法，包括CGC、CTE、CCM、PCMCI，發(fā)現(xiàn)SURD在許多計(jì)算案例上都具有更顯著的識(shí)別結(jié)果。進(jìn)一步地，SURD可以應(yīng)用在湍流的實(shí)際數(shù)據(jù)上，得到的結(jié)果和現(xiàn)有的理論有較好的一致性。另外，和之前的局部信息分解的計(jì)算方法相比，SURD在計(jì)算上也有更低的計(jì)算復(fù)雜度。
內(nèi)容大綱
1. 背景介紹
因果
信息論簡介
局部信息分解
2. SURD方法
3. SURD計(jì)算實(shí)驗(yàn)
Toy example
湍流問題上的應(yīng)用
4. 關(guān)于SURD的反思與啟示
核心概念
1. 信息分解：Information Decomposition 2. 因果推斷：Causal Inference 3. 互信息：Mutual Information 4. 冗余：Redundancy 5. 特有：Unique 6. 協(xié)同：Synergy
主講人海報(bào)
楊明哲，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院碩士生，在張江老師因果涌現(xiàn)研究小組。研究領(lǐng)域是因果涌現(xiàn)、復(fù)雜系統(tǒng)自動(dòng)建模。
直播信息：
時(shí)間：2025年4月20日（周日）下午2:00-4:00
報(bào)名參與讀書會(huì)：
斑圖鏈接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/894?from=wechat
掃碼參與，加入群聊，獲取系列讀書會(huì)回看權(quán)限，加入「因果涌現(xiàn)」社區(qū)，與社區(qū)的一線科研工作者溝通交流，共同推動(dòng)這一前沿領(lǐng)域的發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
Martínez-Sánchez, á. (2024). Decomposing causality into its synergistic, unique, and redundant components. Nature Communications.
Baptista, R., Marzouk, Y. & Zahm, O. On the representation and learning of monotone triangular transport maps. Found. Comput. Math. https://doi.org/10.1007/s10208-023-09630-x (2023).
Bertschinger, N., Rauh, J., Olbrich, E., & Jost, J. (2013). Shared Information—New Insights and Problems in Decomposing Information in Complex Systems (pp. 251–269). https://doi.org/10.1007/978-3-319-00395-5_35
因果涌現(xiàn)讀書會(huì)第六季
在霓虹燈的閃爍、蟻群的精密協(xié)作、人類意識(shí)的誕生中，隱藏著微觀與宏觀之間深刻的因果關(guān)聯(lián)——這些看似簡單的個(gè)體行為，如何跨越尺度，涌現(xiàn)出令人驚嘆的復(fù)雜現(xiàn)象？因果涌現(xiàn)理論為我們揭示了答案：復(fù)雜系統(tǒng)的宏觀特征無法通過微觀元素的簡單疊加解釋，而是源于多尺度動(dòng)態(tài)交互中涌現(xiàn)的因果結(jié)構(gòu)。從奇異值分解（SVD）驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)可逆性分析，到因果抽象與信息分解的量化工具，研究者們正逐步構(gòu)建起一套跨越數(shù)學(xué)、物理與信息科學(xué)的理論框架，試圖解碼復(fù)雜系統(tǒng)的“涌現(xiàn)密碼”。
為了系統(tǒng)梳理因果涌現(xiàn)最新進(jìn)展，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授、集智俱樂部創(chuàng)始人張江老師領(lǐng)銜發(fā)起，組織對(duì)本話題感興趣的朋友，深入研讀相關(guān)文獻(xiàn)，激發(fā)科研靈感。
讀書會(huì)將從2025年3月16日開始，每周日早9:00-11:00，持續(xù)時(shí)間預(yù)計(jì)10周左右。每周進(jìn)行線上會(huì)議，與主講人等社區(qū)成員當(dāng)面交流，之后可以獲得視頻回放持續(xù)學(xué)習(xí)。誠摯邀請(qǐng)領(lǐng)域內(nèi)研究者、尋求跨領(lǐng)域融合的研究者加入，共同探討。
詳情請(qǐng)見：
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