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do干预这一步是根据[[Judea Pearl]]的[[因果阶梯理论]]<ref name=pearl_causality />提出的。该理论中，[[因果推断]]包含了三个层次，分别是：关联、[[干预]]和[[反事实]]。阶梯层级越高，因果特征越明显。在EI的定义中引入了[math]do[/math]操作上升到干预层级，即设定变量为某个值或服从某个分布，使得EI能够比直接计算[[互信息]]更能体现因果特征。从实际意义上来讲，在EI的计算中引入[[do操作]]，可以把数据和动力学分开，消除数据分布（即[math]X[/math]的分布）对EI度量所带来的影响，均匀分布也避免了对数据的“偏见”。从因果图角度来看，[[do操作]]可以消除EI中的所有指向因变量[math]X[/math]的因果箭头，包括其它变量（包括不可观测的变量）对[math]X[/math]的影响，从而使得EI更能够刻画动力学本身的特性。
do干预这一步是根据[[Judea Pearl]]的[[因果阶梯理论]]<ref name=pearl_causality />提出的。该理论中，[[因果推断]]包含了三个层次，分别是：关联、[[干预]]和[[反事实]]。阶梯层级越高，因果特征越明显。在EI的定义中引入了[math]do[/math]操作上升到干预层级，即设定变量为某个值或服从某个分布，使得EI能够比直接计算[[互信息]]更能体现因果特征。从实际意义上来讲，在EI的计算中引入[[do操作]]，可以把数据和动力学分开，消除数据分布（即[math]X[/math]的分布）对EI度量所带来的影响，均匀分布也避免了对数据的“偏见”。从因果图角度来看，[[do操作]]可以消除EI中的所有指向因变量[math]X[/math]的因果箭头，包括其它变量（包括不可观测的变量）对[math]X[/math]的影响，从而使得EI更能够刻画动力学本身的特性。
* '''马尔科夫动力系统EI'''
* '''马尔科夫动力系统EI'''
|{{EquationRef|2}}}}
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将矩阵每列求均值，可得到平均转移向量<math>\overline{P}=\sum_{k=1}^N P_k/N</math>。[math]D_{KL}[/math]便是两个分布的[[KL散度]]。因此，EI是转移矩阵每个行转移向量[math]P_i[/math]与平均转移向量[math]\bar{P}[/math]的[[KL散度]]的均值。
将矩阵每列求均值，可得到平均转移向量<math>\overline{P}=\sum_{k=1}^N P_k/N</math>。[math]D_{KL}[/math]便是两个分布的[[KL散度]]。因此，EI是转移矩阵每个行转移向量[math]P_i[/math]与平均转移向量[math]\bar{P}[/math]的[[KL散度]]的均值。
* '''计算实例'''
* '''计算实例'''