wmayner/pyphi

它解決的問題

PyPhi 是一個研究平台，專門用於計算整合資訊（Φ），這是一種在整合資訊理論（IIT）中使用的指標，用以判斷一個系統是否作為一個整合的整體存在，而非獨立部分的集合。它讓研究人員能夠分析系統的因果-效果結構，以識別不可簡化的機制及其相互關聯。

它如何運作

該軟體接收一個基底——由轉移機率定義的互動單元網絡——以及一個特定狀態。接著，它透過尋找對系統行為影響最小的分割方式，來計算 $\phi_s$（系統整合資訊）。同時，它也計算 $\Phi$-結構，以識別系統內的區別與關係。

適用對象

主要針對神經科學、意識研究以及複雜系統領域的研究人員，他們應用整合資訊理論（IIT 3.0 和 4.0）來建模意識的物理基底。

主要特色

• 多版本支援：同時實現目前的 IIT 4.0 框架與早期的 IIT 3.0 版本。
• 因果分析：提供工具以判斷實際因果關係，並量化系統的因果結構與環境的匹配程度。
• 尺度分析：能夠對基底進行粗粒化或黑箱處理，以在不同空間與時間尺度上分析整合資訊。
• 基底工具：包含從權重矩陣或 Ising 模型生成基底的實用工具，以及從觀測資料估算基底的功能。
• 可擴展性：支援將結果匯出至 pandas DataFrames、xarray 和 NetworkX，並可選用 Redis 後端快取與基於 Dask 的叢集執行。