核心概念
相乗効果は分配性の破綻に直接起因する。情報の保存則に反するものではなく、情報の一部が重複して現れるだけである。
要約
本論文では、確率変数の非分配性に着目し、情報の相乗効果の本質を明らかにしている。
まず、集合論的な直感に基づいて情報の分解を行うと、自己矛盾が生じることを示す。これは、確率変数が集合とは異なり、分配性を満たさないためである。
そこで、分配性を破る項を含む一般的な包含除外公式を導出する。この公式の中に現れる分配性破綻項が、相乗効果を定量化するものであることを明らかにする。
さらに、3変数系の情報分解を詳しく検討し、相乗効果と分配性の破れの関係を明らかにする。この結果を一般化して、N変数系の情報分解の枠組みを構築する。
最後に、これまでの部分情報分解の矛盾を解消し、新たな制約条件を導出する。本研究は、大規模システムにおける創発性の定量化への道を開くものである。
統計
相乗効果の大きさは、包含除外公式における分配性破綻項の大きさに等しい。
3変数系では、相乗効果の大きさが分配性の破れの度合いを定量化する。
引用
"相乗効果は分配性の破綻に直接起因する。情報の保存則に反するものではなく、情報の一部が重複して現れるだけである。"
"相乗効果の大きさは、包含除外公式における分配性破綻項の大きさに等しい。"
"3変数系では、相乗効果の大きさが分配性の破れの度合いを定量化する。"