更改

|移除<math>X_i</math>与<math>Y_j(i≠j)</math>、<math>Y_i</math>与<math>Y_j(i≠j)</math>的连接，条件分布满足<math>q(y|x)=\prod_i q(y_i|x_i)</math>

|移除<math>X_i</math>与<math>Y_j(i≠j)</math>、<math>Y_i</math>与<math>Y_j(i≠j)</math>的连接，条件分布满足<math>q(y|x)=\prod_i q(y_i|x_i)</math>

|e 平坦子流形

|e 平坦子流形

|<nowiki><math>\Phi_{FS} = \sum H[Y_i|X_i] - H[Y|X]</math>（H为条件熵）</nowiki>

|<math>\Phi_{FS} = \sum H[Y_i|X_i] - H[Y|X]</math>（H为条件熵）

|不满足<math>0 \leq \Phi \leq I(X;Y)</math>（I为互信息），因不包含X与Y独立的分布。

|不满足<math>0 \leq \Phi \leq I(X;Y)</math>（I为互信息），因不包含X与Y独立的分布。

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|移除<math>X_i</math>与<math>Y_j(i≠j)</math>的因果影响，满足马尔可夫条件（如<math>X_1-X_2-Y_2</math>）

|移除<math>X_i</math>与<math>Y_j(i≠j)</math>的因果影响，满足马尔可夫条件（如<math>X_1-X_2-Y_2</math>）

|弯曲子流形

|弯曲子流形

|<nowiki>高斯情况下：<math>\Phi_G = \frac{1}{2}\log\frac{|\sum(E)|}{|\sum(E')|}</math>（<math>\sum(E)</math>为噪声协方差）</nowiki>

|高斯情况下：<math>\Phi_G = \frac{1}{2}\log\frac{|\sum(E)|}{|\sum(E')|}</math>（<math>\sum(E)</math>为噪声协方差）

|满足<math>0 \leq \Phi \leq I(X;Y)</math>，纯粹量化因果影响，最符合整合信息理论（IIT）理念。

|满足<math>0 \leq \Phi \leq I(X;Y)</math>，纯粹量化因果影响，最符合整合信息理论（IIT）理念。

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