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的迭代系统，此时迭代映射函数的参数可以与变量分离，我们可以单独研究参数本身对有效信息以及因果涌现的影响。
的迭代系统，此时迭代映射函数的参数可以与变量分离，我们可以单独研究参数本身对有效信息以及因果涌现的影响。
[[文件:EI=al-sq2pe.png|缩略图|连续映射有效信息的最简洁表达形式]]
=== 微观和宏观动力学的有效信息 ===
=== 微观和宏观动力学的有效信息 ===
线性映射下效信息EI可以推广为以下形式：
<math>
EI(A,\Sigma)=\ln\displaystyle\frac{|\det(A)|L^n}{(2\pi e)^\frac{n}{2}\displaystyle \det(\Sigma)^\frac{1}{2}}
</math>
但是有效信息受向量维数n影响很大，会陷入维度越高有效信息越大的误区，因此需要单独引入线性随机迭代系统的有效信息这一指标来解决该问题。
随机迭代系统的因果涌现由宏观态的有效信息<math>
随机迭代系统的因果涌现由宏观态的有效信息<math>
\mathcal{J}_M
\mathcal{J}_M