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第547行：
第547行： − − ==最简马尔科夫链下的解析解== − − 我们考虑一个最简单的2*2马尔科夫链矩阵： − − <math> − P=\begin{pmatrix}p & 1-p \\1-q & q\end{pmatrix}, − </math> − − 其中 [math]p[/math] 和 [math]q[/math] 为取值 [math][0,1][/math] 的参数。 − − 这个参数为 [math]p[/math] 和 [math]q[/math] 的tpm 的 EI 可以通过以下解析解计算： − − <math> − EI=\frac{1}{2}\left[p\log_2\frac{2p}{1+p-q}+(1-p)\log_2\frac{2(1-p)}{1-p+q}\right. + \left.(1-q)\log_2\frac{2(1-q)}{1+p-q}+q\log_2\frac{2q}{1-p+q}\right] − </math> − − 下图展示了不同[math]p[/math] 和 [math]q[/math]取值的 EI 的变化。
→最简马尔科夫链下的解析解
上图展示了几种马尔科夫链的转移概率矩阵，其中（a）是确定性高，简并性低，所以整体eff比较高。（b）则是确定性和简并性都比较高，所以eff是0。（c）相比于（a）确定性更低，（d）也是确定性和简并性都较高导致eff较低，它们都可以通过同一种粗粒化策略（将前4个状态合并为一个状态）来得到（e）。此时（e）确定性很高，无简并性，所以（e）的eff比（c）（d）要高。
上图展示了几种马尔科夫链的转移概率矩阵，其中（a）是确定性高，简并性低，所以整体eff比较高。（b）则是确定性和简并性都比较高，所以eff是0。（c）相比于（a）确定性更低，（d）也是确定性和简并性都较高导致eff较低，它们都可以通过同一种粗粒化策略（将前4个状态合并为一个状态）来得到（e）。此时（e）确定性很高，无简并性，所以（e）的eff比（c）（d）要高。
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==计算EI的源代码==
==计算EI的源代码==