本研究解决了现有分析对复杂系统组件连接性理解的粗糙性和计算限制问题。通过引入一种机器学习框架，优化描述以极大化关键信息论量（如总相关性和o信息），我们发现了揭示系统整体变异如何从各个组成部分中产生的极值描述。这一方法为深入探测现实世界复杂系统的结构开辟了新途径。
本研究利用机器学习框架优化复杂系统组件的连接性分析，揭示系统整体变异的来源，为探测复杂系统结构提供新方法。
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