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→有效信息的近似计算
其中：
其中：
<math>n</math> 和 <math>m</math>：分别表示输入和输出的维度；
<math>n</math> 和 <math>m</math>是分别表示输入和输出的维度；
<math>L</math>：输入变量的取值范围；
<math>L</math>为输入变量的取值范围；
<math>\Sigma</math>：协方差矩阵；
<math>\Sigma</math>是协方差矩阵；
<math>\rho</math>：归一化因子，用于修正概率分布；
<math>\rho</math>为归一化因子，用于修正概率分布；
<math>\partial_{X'} \mu(X)</math>：表示输出对输入的导数矩阵，等价于雅可比矩阵；
<math>\partial_{X'} \mu(X)</math>表示输出对输入的导数矩阵，等价于雅可比矩阵；
<math>|\det(\partial_{X'} \mu(X))|</math>：导数矩阵行列式的绝对值，表示输入输出的局部线性映射比例。
<math>|\det(\partial_{X'} \mu(X))|</math>为导数矩阵行列式的绝对值，表示输入输出的局部线性映射比例。
特殊情况如下：
特殊情况如下：