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→因果几何
==因果几何==
==因果几何==
=== 信息几何 ===
连续映射EI的表达式可以扩展到更高的维度，假设<math>\mathbf{x}\in[-L/2，L/2]^n\subset\mathcal{R}^n
连续映射EI的表达式可以扩展到更高的维度，假设<math>\mathbf{x}\in[-L/2，L/2]^n\subset\mathcal{R}^n
</math>是行列式。
</math>是行列式。
=== 马尔科夫性 ===
=== 黎曼流形 ===
给定<math>\mathbf{x}
</math>的<math>\mathbf{y}
</math>条件分布是高斯分布，<math>[\math]p(\mathbf{y}|\mathbf{x})=\mathcal{N}(f(\mathbf{x}),\Sigma)[\math]
</math>。因此，方EI计算中的期望项可以写成：
协同披露中，数据集，潜在特性，中间量之间存存在马尔可夫动力学的性质。
协同披露中，数据集，潜在特性，中间量之间存存在马尔可夫动力学的性质。