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第二项：[math]H(\bar{P})[/math]为平均行向量的熵，其中[math]\bar{P}\equiv \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N P_i [/math]为所有N个行向量的平均行向量，它刻画了整个马尔科夫转移矩阵的'''非简并性'''或'''非退化性'''(non-degeneracy)，即在动力学的作用下，能够以多大程度从下一时刻的状态推断上一时刻的状态。非简并性高对应，很大程度可以正确推断上一时刻状态。
第二项：[math]H(\bar{P})[/math]为平均行向量的熵，其中[math]\bar{P}\equiv \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N P_i [/math]为所有N个行向量的平均行向量，它刻画了整个马尔科夫转移矩阵的'''非简并性'''或'''非退化性'''(non-degeneracy)，即在动力学的作用下，能够以多大程度从下一时刻的状态推断上一时刻的状态。非简并性高对应，很大程度可以正确推断上一时刻状态。
* '''EI分解'''
因此，有效信息通常可以分解为两个部分：<math>EI=Det-Deg</math>，Det是确定性（Determinism）的缩写，Deg是简并性（Degeneracy）的缩写。因此，如果一个转移矩阵具有较高的确定性和较低的简并性，则它的EI就会很高。
因此，有效信息通常可以分解为两个部分：<math>EI=Det-Deg</math>，Det是确定性（Determinism）的缩写，Deg是简并性（Degeneracy）的缩写。因此，如果一个转移矩阵具有较高的确定性和较低的简并性，则它的EI就会很高。