更改

不难计算出，此时<math>EI_{min}=0</math>，即EI达到了极小值。换个角度来看这个公式，这意味着EI的极小值点有很多个，只要转移概率矩阵所有行向量完全一致，无论该行向量本身是怎样的分布，EI都会等于0.

不难计算出，此时<math>EI_{min}=0</math>，即EI达到了极小值。换个角度来看这个公式，这意味着EI的极小值点有很多个，只要转移概率矩阵所有行向量完全一致，无论该行向量本身是怎样的分布，EI都会等于0.

===二阶导数===

===二阶导数与凸性===

进一步地，我们可以求出EI这个函数的二阶导数<math>\frac{\partial^2 EI}{\partial p_{ij}\partial p_{st}}</math>，其中<math>1\leq s \leq N, 1\leq t \leq N-1 </math>。首先我们需要引入一个函数符号<math>\delta_{i,j} </math>，

进一步地，我们可以求出EI这个函数的二阶导数<math>\frac{\partial^2 EI}{\partial p_{ij}\partial p_{st}}</math>，其中<math>1\leq s \leq N, 1\leq t \leq N-1 </math>。首先我们需要引入一个函数符号<math>\delta_{i,j} </math>，