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其中<math>\ln\Gamma_\alpha</math>是对近似可逆性取对数后得到的可逆信息,<math>C=\frac{n}{2}\ln\left(\frac{2\pi}{\alpha}\right) -n(1-\frac{\alpha}{4})\ln(\frac{L}{\sqrt{2\pi e}})</math>是与<math>A</math>和<math>\Sigma</math>无关的常数项。当<math>p(x_t|x_{t+1})=\mathcal{N}(A^\dagger x_{t+1}-A^\dagger a_0,A^\dagger\Sigma(A^\dagger)^T)</math>是一个标准化的正态分布, 且<math>A\in\mathcal{R}^{m\times n}</math>是可逆矩阵的时候,等号成立。
 
其中<math>\ln\Gamma_\alpha</math>是对近似可逆性取对数后得到的可逆信息,<math>C=\frac{n}{2}\ln\left(\frac{2\pi}{\alpha}\right) -n(1-\frac{\alpha}{4})\ln(\frac{L}{\sqrt{2\pi e}})</math>是与<math>A</math>和<math>\Sigma</math>无关的常数项。当<math>p(x_t|x_{t+1})=\mathcal{N}(A^\dagger x_{t+1}-A^\dagger a_0,A^\dagger\Sigma(A^\dagger)^T)</math>是一个标准化的正态分布, 且<math>A\in\mathcal{R}^{m\times n}</math>是可逆矩阵的时候,等号成立。
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===基于有效信息与近似可逆性的因果涌现===
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最优化后的基于维度平均有效信息的因果涌现和基于SVD的因果涌现,则可以消除维度和常数项的干扰,得到基于SVD的因果涌现和基于EI的因果涌现的近似线性关系为:
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<math>
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\Delta\Gamma_\alpha(\epsilon)\simeq(1-\frac{\alpha}{4})\Delta\mathcal{J}^*.
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</math>
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至此,从高斯迭代系统,我们可以更清晰的看出可逆性和有效信息的线性相关性,证明两者在一定程度上可以相互验证或替换。
      
=离散TPM基于SVD(动力学可逆性)的因果涌现=
 
=离散TPM基于SVD(动力学可逆性)的因果涌现=