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对于更加一般的三变量场景而言，部分信息分解将源变量 <math>\{X_1,X_2\></math> 与目标变量 <math>Y</math> 之间的互信息分解为四个部分：

对于更加一般的三变量场景而言，部分信息分解将源变量 <math>\{X_1,X_2\></math> 与目标变量 <math>Y</math> 之间的互信息分解为四个部分：

[[文件:PID Venn.png|替代=|左|无框]]<math>I(X_1,X_2;Y)=\text{Unq}(X_1;Y \setminus X_2) + \text{Unq}(X_2;Y \setminus X_1) + \text{Syn}(X_1,X_2;Y) + \text{Red}(X_1,X_2;Y)</math>

[[文件:PID Venn.png|替代=|居左|无框]]<math>I(X_1,X_2;Y)=\text{Unq}(X_1;Y \setminus X_2) + \text{Unq}(X_2;Y \setminus X_1) + \text{Syn}(X_1,X_2;Y) + \text{Red}(X_1,X_2;Y)</math>

此处各个信息原子定义为

此处各个信息原子定义为

以两变量系统 <math>\{X_1,X_2\></math> 为例，下图a中是前后向视角下分别对系统上下时刻互信息的分解结果，通过对这两种视角进行结合便得到了下图b中的16个信息原子。

以两变量系统 <math>\{X_1,X_2\></math> 为例，下图a中是前后向视角下分别对系统上下时刻互信息的分解结果，通过对这两种视角进行结合便得到了下图b中的16个信息原子。

[[文件:Lattice Phi.png|576x576像素|替代=|左|无框|以两变量系统 <math>\{X_1,X_2\></math> 为例，

 

[[文件:Lattice Phi.png|576x576像素|替代=|居左|无框|以两变量系统 <math>\{X_1,X_2\></math> 为例，

下图a中是前后向视角下分别对系统上下时刻互信息的分解结果，通过对这两种视角进行结合便得到了下图b中的16个信息原子。]]

下图a中是前后向视角下分别对系统上下时刻互信息的分解结果，通过对这两种视角进行结合便得到了下图b中的16个信息原子。]]