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何を解決するか

PyPhiは、システムが独立した部品の集合ではなく、統合された全体として存在するかどうかを判断するために、統合情報理論（IIT）で使用される指標である統合情報（Φ）を計算するために設計された研究プラットフォームです。これにより、研究者はシステムの因果構造を分析して、既約なメカニズムとそれらを結びつける関係を特定することができます。

仕組み

このソフトウェアは、遷移確率によって定義される相互作用するユニットのネットワークである基質（substrate）と、特定の状態を受け取ります。次に、システムの挙動に最も差を生じさせない分割を見つけることで、$\phi_s$（システム統合情報）を計算します。また、システム内の区別と関係を特定する$\Phi$-structureも計算します。

対象者

主に、意識の物理的基質をモデル化するために統合情報理論（IIT 3.0および4.0）を適用している、神経科学、意識研究、および複雑系における研究者を対象としています。

ハイライト

• マルチバージョン対応: 現在のIIT 4.0形式と、以前のIIT 3.0バージョンを両方実装しています。
• 因果分析: 実際の因果関係を決定し、システムの因果構造が環境とどのように一致するかを定量化するためのツール。
• スケール分析: 異なる空間的および時間的スケールにわたって統合情報を分析するために、基質を粗視化またはブラックボックス化する能力。
• 基質ツール: 重み行列やIsingモデルから基質を生成したり、観測データから基質を推定したりするためのユーティリティを含みます。
• 拡張性: pandas DataFrames、xarray、およびNetworkXへの結果のエクスポートをサポートしており、オプションでRedisベースのキャッシュとDaskベースのクラスター実行が可能です。