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系统全局因果结构的特征
人们已经采用多种方法来刻画复杂系统，尤其是生物系统的因果结构特征。大多数人认为至少存在一些因果结构特性对生命过程的运行至关重要（Ellis et al. 2011; Griffiths et al. 2015; Auletta et al. 2008; davies 2011; Roederer 2006）。为将生命系统的集群行为与非生命系统区分开，有必要了解信息架构与这些特征之间的关系。在这里我们提出，能够将生命系统的集群行为与其它复杂物理系统区分开来的，是信息架构和它物理实例的因果计算结构是否耦是合的。
在上一节，我们看到了一个通过改变局部交互规则来改变信息结构的例子。这里我们所说关注的因果结构，是指状态转换图的全局结构，它与系统的功能有关。在这方面，对相同的“行为“（状态转换图的因果结构）有多种可能的微观实现（hanson &walker 2019）。在本节中，我们将回顾以前有关复杂系统因果结构涌现特性的研究，如临界性、可控性和因果涌现，以展示它们与生物系统信息处理之间关系。我们的目标是具体讨论这些工作与因果结构在架构生物过程特有信息流中的作用，从而向量化生命的方向迈进。关于复杂系统和我们在这里涉及特定主题更广泛的讨论，请读者参考更普遍的研究（munoz 2018; Liu &barabási 2016; oizumi et al. 2014）。
criticality 临界性
复杂系统往往表现出多种类型的集群行为，被称为相位（phases），这些彼此之间的行为与组成系统的单个实体行为往往截然不同，甚至大相径庭。当相变（phase transitions）发生时，即使系统一个微小的局部扰动，也可能导致全局状态从一个相变为完全不同的相(rson 1972；Stanley 1971；chaikin Lubensky 2000）。大量文献都假设生命状态可能与某一类特定的相位相关，其含义是，生命状态的动态变化或非生命（随机）聚集态中生命的出现可以被描述为一种相变过程（;erson 1972；hopfield 1994；pollack ; clegg 2008）。
在这里，我们专注于文献中广泛讨论的两种不同动力系统系之间的相变：稳定和混沌，以及这两个区域之间平衡的临界系统。据研究从神经放电到细胞基因调控、动物运动的各种生物系统都是临界性的（beggs 2007; haldeman
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